Bienvenida e introducción
R y proyecto economía naranja.
Clase 3 de 35 • Curso de Fundamentos de R
Contenido del curso
Variables, tipos de datos y estructuras
EDA: Exploratory data analysis
- 13
Qué es EDA: Exploratory Data Analysis
04:46 - 14
Gráficas de dispersión e histogramas.
04:31 - 15
Box Plot y su interpretación
07:08 - 16
EDA con dataset proyecto - Gráficas de dispersión.
08:09 - 17
EDA con histogramas.
10:37 - 18
EDA con dataset proyecto - histogramas - ggplot2
07:20 - 19
EDA con box plot- ggplot2
11:29 - 20
EDA con dataset proyecto - box plot- ggplot2 - dplyr
11:36 - 21
EDA con gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2
07:48 - 22
EDA con dataset proyecto usando gráficas de dispersión con más de dos variables - ggplot2 - plotly
10:41
La estadística de los datos
- 23
Buscando correlaciones con pairs
13:49 - 24
Confirmando correlaciones con la función cor
05:08 - 25
Buscando correlaciones con pairs en dataset proyecto
07:20 - 26
Confirmando correlaciones con la función cor en dataset proyecto.
07:35 - 27
Protegiéndonos de los peligros del promedio.
08:02 - 28
Eliminando los NA's para hacer los cálculos.
08:01 - 29
Estadística y visualización aplicada a análisis de datos de mercadeo.
01:45
Ajustando los datos
Mejorando la visualización
Organizar visualizaciones y código con R Markdown
Conclusiones Finales
Resumen
Para la ciencia de datos es común utilizar dos lenguajes: R y Python.
En este curso veremos R, un lenguaje especializado en manejar datos de manera estadística creado en 1993 en la universidad de Auckland Nueva Zelanda.
A lo largo del curso veremos:
- Estructuras, tipos de datos y sintaxis.
- EDA: Exploratory data analysis.
- Estadística descriptiva.
- Ajuste de datos.
- Visualización de datos.
- Organización de información con R Markdown.
¿Qué es la economía naranja?
Es donde se mezclan las industrias culturales con las áreas de soporte como el desarrollo de aplicaciones o software. Buscaremos responder a la pregunta: Si tienes un startup que hace software, ¿en qué país abrirías una oficina?
El dataset de economía naranja fue creado por la profesora con las siguientes variables:
- Aporte de servicios a PIB.
- Aporte de economía naranja a PIB.
- Penetración de internet.
- Inflación.
- Tasa de desempleo.
- Población debajo de la línea de pobreza.
- Edad mediana de la población.
- Porcentaje de la población entre 25-54 años.
- Inversión en educación %PIB.