R es un lenguaje de programación de código abierto que se usa ampliamente como software estadístico y herramienta de análisis de datos. R generalmente viene con la interfaz de línea de comandos. R está disponible en plataformas ampliamente utilizadas como Windows, Linux y macOS. Además, el lenguaje de programación R es la última herramienta de vanguardia.
Fue diseñado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y actualmente está desarrollado por R Development Core Team.
El lenguaje de programación R es una implementación del lenguaje de programación S. También se combina con la semántica de alcance léxico inspirada en Scheme. Además, el proyecto concibe en 1992, con una versión inicial lanzada en 1995 y una versión beta estable en 2000.
Como analista de datos, dedicará gran parte de su tiempo a preparar o procesar sus datos. El objetivo de la preparación de datos es convertir sus datos sin procesar en una fuente de datos de alta calidad, adecuada para el análisis. La mayoría de las veces, este proceso implica mucho trabajo. El paquete dplyr contiene las herramientas que pueden facilitar mucho este trabajo.
Manipulación de datos con Dplyr en R
Un tutorial sencillo sobre la gestión de datos con uno de los paquetes R más potentes: dplyr.
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¿Para quién es este curso?
- Personas que quieren convertirse en analistas de R
- Estudiantes y estadísticos que quieran aprender R
- Personas que quieran aprender los fundamentos de la manipulación de datos usando R
Requisitos
- Conocimientos básicos de programación R
Lo que aprenderás
- Filtrar marcos de datos usando varias condiciones
- Seleccionar y eliminar columnas de marcos de datos (variables)
- Ordenar marcos de datos por valores de columna
- Crea nuevas variables a partir de las existentes.
- Calcule estadísticas resumidas para nuestro marco de datos
- Otras operaciones útiles (contar filas de fama de datos, seleccionar filas superiores, seleccionar filas al azar, etc.)
- Encadenamiento de comandos dplyr para escribir código de manipulación de datos potente
- Unión de marcos de datos (cinco tipos de unión)
- Combinando dplyr con ggplot2 para crear gráficos completos
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