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En este tutorial veremos cómo calcular resúmenes de datos con la función summarize(), que nos permite tomar las filas de una tabla de datos, y aplicarles algún cálculo para reducir todas las filas a un solo dato; por ejemplo, para calcular la suma o el promedio de una columna.

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La función mutate() es una de las principales en R, ya que te permite crear variables nuevas o transformar variables existentes en un data frame. Este tutorial presenta ejemplos muy básicos del uso de esta función, y va avanzando a casos más reales de su uso.

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Los datos pueden existir en distintos formatos o estructuras, y el poder transformar los datos entre distintas estructuras es una habilidad clave. En este tutorial aprenderemos a usar las funciones pivot_longer() y pivot_wider() del paquete {tidyr} para cambiar entre formatos de datos ancho (wide) y largo (long).

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Los conectores o pipes son símbolos que nos permiten encadenar varias operaciones. En inglés, pipe significa literalmente ’tubería’, porque la idea es que los datos fluyan a través de una serie de pasos. En esta guía comprenderemos cómo se usan los conectores, y cómo pueden ayudarnos a escribir mejores análisis.

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{ggplot2} es una librería de visualización de datos bastante popular en el mundo de la ciencia de datos. Sus principales características son su atractivo, su conveniencia para la exploración de datos, un gran potencial de personalización, y un extenso ecosistema de extensiones que nos permiten generar visualizaciones prácticamente de cualquier tipo. Sigue este tutorial para aprender desde lo más básico a utilizar {ggplot2}

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Luego de haber aprendido las funcionalidades básicas del lenguaje y R, y habernos familiarizado con herramientas un poco más avanzadas de la programación en este lenguaje, ahora podemos aplicar estos aprendizajes a los datos. Aprenderemos a explorar, comprender, y navegar tablas de datos, tanto en la forma nativa de trabajar con R, como con la ayuda del paquete {dplyr}.

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En guía aprenderemos herramientas de programación poderosas que flexibilizarán mucho nuestras capacidades de análisis de datos, abriendo infinitas posibilidades. Con ellas, podremos crear nuevas herramientas que nos permitan hacer lo que necesitamos (funciones), condicionar lo que queremos que ocurra en nuestros procesos (controlar el flujo), y realizar operaciones repetidamente (iteraciones o loops).

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Antes de hacer cualquier trabajo que involucre datos con R, es recomendable crear un Proyecto de RStudio. Ésta es una forma de definir la carpeta específica donde vamos a guardar todos los scripts y archivos que vamos a necesitar, lo cual previene muchos problemas, simplifica la carga y guardado de datos, y ordena nuestro trabajo.

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Instrucciones paso a paso para aprender los aspectos más básicos del lenguaje R. Dirigida a personas sin ningún conocimiento del lenguaje. Si quieres aprender R desde cero, esta publicación es para ti.

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Tutorial de introducción al paquete {dplyr} para la exploración y análisis de datos con R. Está dirigido a principiantes. En este tutorial veremos cómo explorar un conjunto de datos sociohabitacionales, y a crear nuevas variables.

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Colección de sitios web y recursos útiles para usuarios de R. Incluye sitios desde donde obtener datos, blogs de usuarios de R, sitios útiles para visualización de datos, y más.

Tutorial de introducción al paquete {dplyr} para la exploración y análisis de datos con R. Está dirigido a principiantes. En este tutorial veremos cómo explorar un conjunto de datos sobre población.

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Analizar datos mediante lenguajes de programación (como R u otros) puede sonar complicado, pero trae muchos beneficios para tu análisis. Aquí te dejo algunas de las razones principales.

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Instrucciones básicas para que descargues e instales R y RStudio, dirigidas a personas sin conocimientos previos o principiantes. ¡Es tu primer paso al mundo de la programación!

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