Git para usuarios de R
En el marco de las Clases Abiertas de R sobre tópicos intermedios, organizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas, Juan Eduardo Concha, científico de datos del Proyecto de Ciencia de Datos del INE, presenta una introducción a cómo trabajar con git en conjunto con la herramienta Rstudio. La clase considera contenidos como los principales conceptos asociados a git, casos de uso dentro de la Institución y recomendaciones sobre su uso.
Presentación
Procesamiento de Lenguaje Natural con R
En el marco de las clases abiertas de R, Klaus Lehmann Meléndez, jefe técnico del Proyecto de Ciencia de Datos del INE, muestra cómo procesar y hacer análisis con datos de texto, mostrando como un computador entiende
el lenguaje y repasando técnicas modernas de procesamiento de lenguaje natural.
Presentación
R y herramientas de reproducibilidad
En el marco de las Clases Abiertas de R sobre tópicos intermedios, organizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas, Ignacio Agloni, Jefe del Proyecto Ciencia de Datos, presenta una serie de herramientas útiles que
ayudan a mejorar la reproducibilidad de los proyectos con datos, con especial foco en el manejo de las dependencias de un proyecto, a través del paquete renv.
Presentación
Introducción al Shiny
En el marco de las Clases Abiertas de R sobre tópicos intermedios, organizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas, Ricardo Pizarro Schkolnik, analista senior del Proyecto de Ciencia de Datos del INE, presenta las principales
características del paquete Shiny. Los contenidos son: componentes de una shiny-app, UI y server, construcción del UI, inputs outputs y reactividad, entre otros.
Presentación
Conexión a bases de datos con R
En el marco de las Clases Abiertas de R sobre tópicos intermedios, organizadas por el Instituto Nacional de Estadísticas, Klaus Lehmann Meléndez, jefe técnico del Proyecto de Ciencia de Datos del INE, muestra cómo
establecer una conexión a una base de datos desde R, mediante el paquete DBI. Se revisa cómo hacer consultas sencillas, usando código de SQL y de dplyr.
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