Tercera versión del curso gratuito de introducción a R enfocado en las ciencias sociales. En este curso de cuatro sesiones aprenderemos a usar R para trabajar con datos sociales, revisando lo básico de la visualización de datos con R.
Cuando tenemos datos que contienen mucho texto, usualmente necesitamos filtrar las observaciones dependiendo de si contienen o no uno o más términos. En este post vemos cómo buscar texto en R usando dos formas: la detección de texto, y un algoritmo de búsqueda por relevancia.
Este tutorial encuentras todo lo necesario para desarrollar tu propio chatbot con R, basándonos en una aplicación Shiny y en modelos de inteligencia artificial. El objetivo es crear un chat interactivo y mejorarlo con la capacidad de consultar datos, realizar cálculos y otras funcionalidades propias de R, y además aumentar su conocimiento y la precisión de sus respuestas al permitirle consultar documentos y textos para responder (RAG). En pocos minutos podrás potenciar la inteligencia artificial y crear un producto capaz de analizar tus propios datos y estudios!
Un palíndromo es una palabra que se puede leer o escribir al revés y al derecho. En Chile sólo hay 1 comuna con un nombre que tenga esta característica, pero sí existen 7 localidades palindrómicas! Hagamos una función que evalúa si una palabra es palíndromo o no.
La generación aumentada por recuperación o RAG, por sus siglas en inglés (retrieval-augmented generation) es un proceso por medio del cual puedes aumentar o complementar el conocimiento de una inteligencia artificial para que responda basándose en el contenido de textos y documentos que tú elijas. En esta publicación veremos por qué es necesario usar RAG, cómo crear un sistema de RAG con tus propios documentos, y cómo entregarle el sistema a una IA para mejorar sus conocimientos a la hora de responder.
En R es muy fácil filtrar y seleccionar cualquier base de datos para obtener las cifras que quieras. Pero a veces necesitamos consultar muchas cifras, y repetir el código se vuelve engorroso. En este tutorial veremos cómo crear una función diseñada para consultar datos. Este puede es conveniente para consultar datos, o puede ser el primer paso para crear una API, o crear una herramienta para una inteligencia artificial.
Shiny es un paquete para desarrollar aplicaciones web interactivas con R, generalmente centradas en el análisis y visualización de datos. Shiny le da vida a todo lo que hayas desarrollado con R sin cambiarte a otro lenguaje ni tener que aprender uno distinto, acortando la distancia entre los análisis que hagas en R y crear un producto presentable e interactivo. ¡Da el salto desde tu script y aprende a programar apps con este tutorial!
En este post aprenderás a personalizar las tipografías de tus aplicaciones Shiny. Veremos cómo cargar tipografías de Google Fonts y cómo descargarlas localmente para que funcionen sin conexión.
Al visualizar datos espaciales detallados, como los de la cartografía censal a nivel de manzanas, los polígonos presentan diversos tamaños y niveles de detalle. Esto puede ser demasiado detallado para la visualización que necesitemos, puede desconcentrar mucho, o bien, podemos necesitar homogeneizar la distribución de los datos en el territorio. En este tutorial veremos cómo crear mapas de hexágonos y de cuadrículas a partir de todo tipo de shapes.
R cuenta con un muy amplio ecosistema para trabajar con datos geoespaciales. Uno de los paquetes más importantes es {sf}, que permite manipular datos espaciales a partir del estándar simple features (características simples). En esta guía iré recopilando los comandos básicos para manipular y visualizar datos geoespaciales en R. En la medida que voy aprendiendo más sobre hacer mapas, iré actualizando y complementando.
La inteligencia artificial no lo sabe todo. Y lo que no sabe, lo inventa. Conociendo las limitaciones de la IA podemos hacer un mejor uso de ella. Por ejemplo, la IA no tiene acceso a datos, ni es buena para responder preguntas sobre cifras exactas. En esta publicación veremos cómo enseñar a la IA a usar herramientas de R para complementar sus respuestas, y así entregar información exacta en vez de alucinar respuestas.
{ggplot2}Los gráficos de puntos comparativos o dumbbell {ggplot2} permiten comparar un valor en dos momentos en el tiempo de forma clara y llamativa. En este tutorial usaremos datos reales de delincuencia en Chile para comparar tasas de delitos entre 2018 y 2024 mediante este tipo de gráficos.
¡Agrégale moradito a tu análisis de datos! Tema para RStudio enfocado en una paleta de colores morada y rosada, basado en el tema base16 Default Dark de
{rsthemes}. Ahora actualizado para la última versión de RStudio.
Aplicación simple para explorar de forma gráfica la densidad poblacional de las comunas de Chile, para los territorios urbanos. Desarrollada principalmente para poder personalizar un gráfico estático.
Una de las dificultades más frecuentes en el análisis de datos es poder acceder a datos censales, porque su tamaño suele ser muy grande para la mayoría de los computadores, o bien imposible de abrir con programas como Excel. En este tutorial veremos cómo cargar los datos del Censo 2024 de Chile con R, accediendo a bases de datos de millones de observaciones para calcular estadísticas poblacionales sin colapsar nuestros computadores.
Segundo curso gratuito de introducción a R enfocado en las ciencias sociales. En este curso de tres sesiones aprenderemos a usar R para analizar datos sociales, revisando también lo básico de la visualización de datos con R.
Al desarrollar aplicaciones web Shiny, tenemos que considerar que van a ser visitadas desde distintos dispositivos: celulares, tablets, computadores grandes, computadores pequeños… Por eso es importante diseñarlas pensando en la reactividad. Si bien Shiny crea aplicaciones reacgtivas, puede ser útil usar el ancho de la ventana para adaptar los contenidos de la app: mostrar u ocultar elementos, ajustar los gráficos, cambiar un layout, o elegir qué visualización presentar según si el usuario está en un computador de escritorio o en un dispositivo móvil.
A veces, cuando estoy haciendo una visualización con {ggplot2}, calculo mal los datos o aplico mal una geometría, y obtengo un gráfico tan horrible que le tomo una foto. Aquí voy a mantener una galería de errores de visualización de datos tan horribles que merecen ser registrados para la posteridad.
{ggplot2}Existen muchas extensiones para {ggplot2} desarrolladas por la comunidad, que le agregan nuevas funcionalidades, formas de visualizar datos, mejoras, paletas de colores y más. En esta publicación compartiré las extensiones de {ggplot2} que más uso y/o que recomiendo.
El Índice de Brechas de Género es un nuevo instrumento estadístico desarrollado por la Subdere, diseñado para medir brechas de género a nivel comunal y regional en el país. El IBG se basa en 52 indicadores de nivel comunal y regional, que abarcan las dimensiones de cultura, educación, salud, laboral, participación y social. Se realizaron búsquedas exhaustivas de datos sociales de nivel comunal que cuenten con desagregación de género, incluyendo múltiples solicitudes de datos por ley de transparencia a servicios públicos. Así, hemos desarrollado una plataforma de visualización de datos única en la cantidad de información con perspectiva de género disponible, además complementada con interpretaciones teóricas y conceptuales de cada indicador.