Bienvenida e introducci贸n

1

Todo lo que aprender谩s sobre el lenguaje R

2

Programaci贸n y Data Science

3

R y proyecto econom铆a naranja.

4

Instalando nuestras herramientas

Variables, tipos de datos y estructuras

5

Los primeros c谩lculos con R y variables

6

Tipos de datos

7

Estructura del dataset del proyecto

8

Vectores

9

Matrices

10

Ejercicios con matrices

11

Operadores para comparar y ubicar datos

12

Factores, listas y echar un vistazo al dataset

EDA: Exploratory data analysis

13

Qu茅 es EDA: Exploratory Data Analysis

14

Gr谩ficas de dispersi贸n e histogramas.

15

Box Plot y su interpretaci贸n

16

EDA con dataset proyecto - Gr谩ficas de dispersi贸n.

17

EDA con histogramas.

18

EDA con dataset proyecto - histogramas - ggplot2

19

EDA con box plot- ggplot2

20

EDA con dataset proyecto - box plot- ggplot2 - dplyr

21

EDA con gr谩ficas de dispersi贸n con m谩s de dos variables - ggplot2

22

EDA con dataset proyecto usando gr谩ficas de dispersi贸n con m谩s de dos variables - ggplot2 - plotly

La estad铆stica de los datos

23

Buscando correlaciones con pairs

24

Confirmando correlaciones con la funci贸n cor

25

Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto

26

Confirmando correlaciones con la funci贸n cor en dataset proyecto.

27

Protegi茅ndonos de los peligros del promedio.

28

Eliminando los NA's para hacer los c谩lculos.

29

Estad铆stica y visualizaci贸n aplicada a an谩lisis de datos de mercadeo.

Ajustando los datos

30

Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 1

31

Generando tablas, filtrando y seleccionando datos - dplyr-Parte 2

Mejorando la visualizaci贸n

32

Viendo m谩s informaci贸n con facet wrap - Parte 1

33

Viendo m谩s informaci贸n con facet wrap - Parte 2

Organizar visualizaciones y c贸digo con R Markdown

34

Conociendo R Markdown y organizando los hallazgos del an谩lisis en un documento PDF.

Conclusiones Finales

35

Invitaci贸n a continuar recorriendo el mundo del data science.

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Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto

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Dato interesante:

Si usan el c贸digo:

cor(orangeec[, c(2, 11)])

Se dar谩n cuenta de que la relaci贸n que existe entre el GDP.PC y la media de la edad es grand铆sima! En concreto de un 0.81鈥

Luego pueden gratificarlo con:

ggplot(orangeec, aes(x= GDP.PC, y= Median.age, colour="blue", label=Country))+
  geom_point() +geom_text(aes(label=Country),hjust=0, vjust=0)+
  theme(legend.position = "none")+
  theme(panel.background = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank())

PD: Si alguien puede hacer un gr谩fico m谩s bonito se lo agradecer铆a mucho XD.

Para relacionar variables que estan seguidas pairs() para eso los :

.
.
Para relacionar variables que no estan seguidas subset() para eso el c() -contenedor-

No reproduce el video

pairs(orangeec[,2:6])
pairs(orangeec[,5:10])

newdata <- subset(orangeec , select = c(5,6,10,11,12,13))

pairs(newdata)

Librer铆a de ciencia de datos:

Tidyverse packages
https://www.tidyverse.org/packages/

install.packages("tidyverse")
library("tidyverse")

siempre son correlaciones lineales?

Me esta funcionando el v铆deo debe ser el navegador

## Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto
pairs(orangeec[,2:6])

pairs(orangeec[,5:10])

newdata <- subset(orangeec,select=c(5,6,10,11,12,13))
newdata
pairs(newdata)```
newdata <- subset (orangeec, select=c(5,6,10,11,12,13))```
newdata


pairs(data, main=鈥淭itle鈥)

data: dataframe a graficar o subset
main: titulo del gr谩fico.

Mayor informaci贸n consultar: https://www.rdocumentation.org/packages/graphics/versions/3.6.2/topics/pairs

#Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto
pairs(orangeec[,2:6])

pairs(orangeec[,5:10])

#relacion entre columnas desordenadas
newdata <- subset(orangeec, select=c(5,6,10,11,12,13))
newdata #hecha la seleccion

pairs(newdata)

#relacion entre PIB per capita y poblacion en edad media
ggplot(orangeec, aes(x= GDP.PC, 
                     y= Median.age, 
                     label= Country))+
  geom_point() +
  geom_smooth()+
  geom_text()+
  theme(legend.position = "none")