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"hagamoslo rapido" "Vamos con optimismo"
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Ciencia de Datos para Políticas Públicas
Antes de empezar
1 ¿Qué es la ciencia de datos?
1.1 ¿Qué significa hacer ciencia de datos?
2 Una presentación a toda marcha de R
2.1 Nuestro primer proyecto en R
2.2 Un ejemplo de análisis paso a paso
2.3 Visualización: la exploración gráfica de la información
2.4 El resultado final
3 Poniendo los datos en forma
3.1 Primeros pasos al examinar un conjunto de datos nuevo
3.2 Cruzando variables: la operación join
3.3 Transformando los datos
4 Visualización
4.1 Una buena visualización para empezar: el scatterplot
4.2 Ajustando color y tamaño
4.3 Facetado
4.4 Gráficos de barras
4.5 Histogramas
4.6 Preparando una visualización para compartir
4.7 Otras visualizaciones
5 Modelado estadístico
5.1 Regresión lineal simple
5.2 Regresión con múltiples variables
6 Información geográfica y mapas
6.1 Los datos georreferenciados
6.2 Formatos de archivo
6.3 Explorando un archivo con información geográfica
6.4 Visualizando información geográfica
6.5 Volcando en el mapa información de múltiples fuentes
6.6 Combinando capas geográficas
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Capítulo 2 Una presentación a toda marcha de R
R es un lenguaje de programación especializado en análisis y visualización de datos. Es un producto de código abierto, lo cual significa que cualquier persona puede usarlo y modificarlo sin pagar licencias ni costos de adquisición de ningún tipo.
Expertos de todo el mundo colaboran en forma activa con el proyecto, no sólo desarrollando el lenguaje en sí (llamado “R base”), sino también extendiéndolo con nuevas habilidades que pueden ser incorporadas por los usuarios finales en forma de “paquetes” instalables.
La calidad del lenguaje en sí, de los paquetes instalables que le agregan un sinfín de funciones (desde algoritmos de inteligencia artificial hasta mapas interactivos) y de la comunidad de usuarios que comparte información en foros y blogs, ha hecho de R uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. En el campo del análisis de datos, es la herramienta por excelencia en muchas universidades, empresas de tecnología, y redacciones de periodismo de datos.
Explicación:
denada