Introducción a Tidyverse
Comienza a explorar y visualizar tus datos con tidyverse, una potente y popular colección de herramientas en R.
Comience El Curso Gratis4 horas16 vídeos50 ejercicios338.610 aprendicesDeclaración de cumplimiento
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.¿Entrenar a 2 o más personas?
Probar DataCamp for BusinessPreferido por estudiantes en miles de empresas
Descripción del curso
Esta es una introducción al lenguaje de programación R, centrada en un potente conjunto de herramientas conocido como Tidyverse. Aprenderás los procesos entrelazados de manipulación y visualización de datos utilizando las herramientas dplyr y ggplot2. Aprenderás a manipular datos filtrando, ordenando y resumiendo un conjunto de datos real de datos de países históricos para responder a preguntas exploratorias. Luego aprenderás a convertir estos datos procesados en gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas, etc., informativos con el paquete ggplot2. Conocerás el valor del análisis exploratorio de datos y la potencia de las herramientas de Tidyverse. Es una introducción adecuada para quienes no tengan experiencia previa en R y estén interesados en realizar análisis de datos.
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Desarrollador R
Ir a la pista- 1
Organización de datos
GratuitoEn este capítulo, aprenderás a hacer tres cosas con una tabla: filtrar por determinadas observaciones, disponer las observaciones en el orden deseado y mutar para añadir o cambiar una columna. Verás cómo cada uno de estos pasos te permite responder a preguntas sobre tus datos.
El conjunto de datos gapminder50 xpCargar los paquetes gapminder y dplyr100 xpComprender un data frame50 xpEl verbo filtrar50 xpFiltrar durante un año100 xpFiltrar para un país y un año100 xpEl verbo disponer50 xpDisponer las observaciones por esperanza de vida100 xpFiltrar y disponer100 xpEl verbo mutar50 xpUsar "mutar" para cambiar o crear una columna100 xpCombinar "filtrar", "mutar" y "disponer"100 xp - 2
Visualización de datos
A menudo una forma mejor de comprender y presentar los datos es un gráfico. En este capítulo, obtendrás las competencias esenciales de visualización de datos utilizando el paquete ggplot2 y verás cómo los paquetes dplyr y ggplot2 colaboran estrechamente para crear gráficos informativos.
Visualizar con ggplot250 xpAsignación de variables100 xpComparar población y GDP per cápita100 xpComparar población y esperanza de vida100 xpEscalas logarítmicas50 xpPoner el eje X en una escala logarítmica100 xpPoner los ejes X e Y en escala logarítmica100 xpEstética adicional50 xpAñadir color a un diagrama de dispersión100 xpAñadir tamaño y color a un gráfico100 xp"Tallar"50 xpCrear un subgráfico para cada continente100 xp"Tallar" por año100 xp - 3
Agrupar y resumir
Hasta ahora has respondido a preguntas sobre pares país-año individuales, pero puede que te interesen las agregaciones de los datos, como la esperanza de vida media de todos los países cada año. Aquí aprenderás a utilizar los verbos agrupar (por) y resumir, que descomponen grandes conjuntos de datos en resúmenes manejables.
El verbo resumir50 xpResumir la mediana de esperanza de vida100 xpResumir la mediana de esperanza de vida en 1957100 xpResumir varias variables en 1957100 xpEl verbo agrupar (por)50 xpResumir por año100 xpResumir por continente100 xpResumir por continente y año100 xpVisualizar datos resumidos50 xpVisualizar la mediana de esperanza de vida a lo largo del tiempo100 xpVisualizar la mediana de GDP per cápita por continente a lo largo del tiempo100 xpComparar la mediana de esperanza de vida y la mediana de GDP por continente en 2007100 xp - 4
Tipos de visualizaciones
En este capítulo aprenderás a crear gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas y gráficos de cajas. Verás cómo cada gráfico requiere métodos diferentes de manipulación y preparación de datos, y comprenderás cómo cada uno de estos tipos de gráfico desempeña un papel diferente en el análisis de datos.
Gráficos lineales50 xpVisualizar la mediana de GDP per cápita a lo largo del tiempo100 xpVisualizar la mediana de GDP per cápita por continente a lo largo del tiempo100 xpTramas de barras50 xpVisualizar la mediana de GDP per cápita por continente100 xpVisualizar el GDP per cápita por país en Oceanía100 xpHistogramas50 xpVisualizar la población100 xpVisualizar la población con el eje X en una escala logarítmica100 xpGráficos de cajas50 xpComparar el GDP per cápita entre continentes100 xpAñadir un título a tu gráfico100 xpConclusión50 xp
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Desarrollador R
Ir a la pistaDavid Robinson
Ver MásPrincipal Data Scientist at Heap
¿Qué tienen que decir otros alumnos?
¡Únete a 14 millones de estudiantes y empieza Introducción a Tidyverse hoy mismo!
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.