Nueva reunión del grupo de usuari@s de R de Santiago! Esta vez tendremos un taller online: ‘Crea tu página web con Quarto y R’, para que aprendas a compartir tu trabajo en internet creando y publicando tu propio sitio web desde RStudio. Además habrá espacio para conversar sobre R y compartir lo que estás haciendo con este lenguaje.
Un mapa bivariado permite visualizar dos variables al mismo tiempo sobre un territorio, usando una paleta de colores en dos dimensiones. Así podemos explorar visualmente cómo se relacionan geográficamente dos fenómenos. En este tutorial crearemos un mapa bivariado que cruza el promedio de escolaridad con la pobreza por ingresos en las comunas de Chile.
Las macrozonas son grupos de regiones de Chile que agrupan geográficamente a estos territorios. Las macrozonas buscan separar al país en clasificaciones aproximadamente parecidas a un norte, centro y sur, tomando distintas definiciones de acuerso a las distintas formas de aproximarse a la especificidad de cada uno de estos conceptos. En esta publicación veremos cómo clasificar las regiones en macrozonas, y las visualizaremos mapas.
El uso del color es clave para comunicar, y el ecosistema de R tiene varios trucos convenientes para ayudarnos a usar el color de mejores formas. En este post veremos consejos y trucos para trabajar con colores: incluyendo previsualizarlos, mezclarlos, modificarlos y usarlos como paletas en gráficos.
{territorial}: un paquete de R para trabajar con datos de comunas y regiones de ChileEste paquete de R busca facilitar tareas de limpieza que suelen ser necesarias al trabajar con datos de Chile a nivel comunal y regional, ofreciendo funciones para hacer cosas como validar y limpiar las comunas, agregar variables territoriales, ordenar las regiones de Chile de norte a sur, y más!
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.
Siguiendo un caso real de limpieza de datos de una encuesta, en esta publicación veremos estrategias para recodificar respuestas de texto abierto en variables categóricas u ordinales usando R para pasar de cientos de respuestas diferentes a tan sólo 5 categorías.
{rutera}: un paquete de R para limpiar y procesar RUTs chilenosEste paquete entrega herramientas básicas para limpiar, validar y verificar el número de cédula de identidad Chilena en R. Es mi primer paquete de R y lo hice para aprender!
Fira Code es una tipografía muy bonita para programar. Su característica principal es que usa las ligaduras, una característica de la tipografía que une dos o más caracteres en un solo símbolo adaptado, para mostrar los símbolos usados en programación de forma más atractiva. Mírala aquí y aprende a instalarla.
Recientemente Posit, la corporación detrás de RStudio y responsable de muchos de los paquetes que más usamos en el ecosistema de R, anunció la integración oficial de inteligencia artificial en RStudio. Posit Assistant reside en la barra lateral de RStudio y sirve para hacer consultas a una IA relacionadas al análisis de datos, dentro del contexto del proyecto que estés realizando con R.
En Chile, los
RUT son los números de identificación usados para ciudadanos y empresas. Tienen el formato xxxxxxx-y, donde x es el número o cuerpo, e y es el dígito verificador (número entre 0 y 9 o K). En esta publicación entrego algunas funciones para realizar operaciones comunes con los RUT en R, como validarlos, calcular el dígito verificador, y limpiar los RUT.
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.
{sf}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.