Programación en R: cómo empezar con RStudio

1. ¡Te damos la bienvenida al curso!: Hola, soy Emmanuel empapado y bienvenido a mi curso Programación en nuestro inicio con RStudio. Entonces este es el primero de una serie de análisis de datos con R. Y aquí hay tres cursos, tres cursos cortos. lo que este curso es de 46 min de largo, largo, y hay siete lecciones. La primera lección es instalar RStudio en tu escritorio. Entonces cómo usar RStudio Cloud. Hay un cuestionario de práctica como tercera lección. Entonces las características más importantes sobre RStudio. Cómo instalamos y cargamos nuestros paquetes usando RStudio Cloud y creando gráficos interactivos, mapas y tablas en un solo código cuchillo. La última lección es una actividad práctica. Y entonces vas a tener, claro, un proyecto, como toda mi habilidad compartir proyectos, cursos. Tienen un pequeño Proyecto Capstone que hacer. Es para que este proyecto en particular sea para tareas para que vayas en tu RStudio Cloud y realices algunas operaciones de cambio y opciones, y mires a tu alrededor navega para que puedas estar cómodo usando RStudio para almacenar programación en R. Así que bienvenido al curso y vamos a sumergirnos en. 2. Intalling Rstudio en tu escritorio: Bien, entonces hay dos formas de usar RStudio. Primero, vamos a descargar R y RStudio en la computadora. Esa va a ser la primera tarea y la segunda conferencia o la segunda tarea será usar RStudio on the Cloud. Ese propio RStudio lanzó en julio de agosto, creo, 2020. Y ha sido ha sido un salvavidas para mí cuando olvido mi computadora, mi laptop, solo puedo ir en cualquier Cualquier computadora y solo puedo iniciar sesión en la Nube. Pero la primera tarea aquí es descargar R y RStudio en la computadora portátil o en su computadora de escritorio. Para esto, vas a hacerlo, realidad hay dos pasos para hacerlo. En primer lugar, vas a descargar R, el lenguaje de programación en tu computadora. Y segundo, después de eso, vas a descargar el IDE o interfaz de desarrollo integrada, RStudio IDE. Eso va a estar en la cima del lenguaje de programación artística. Y luego ambos, con ambos en tu computadora, vas a poder desarrollar aplicaciones en R usando RStudio. Así que primero descargas R. Así que aquí estoy en Google descargar R. Aquí puedo ver el primer enlace es ir a cran punto r-proyecto punto org. Por lo que hago clic en él. Aquí, tengo un enlace, así que solo sigo el enlace, ¿verdad? Descarga R para un Windows. Y luego Danny, las descargas para mí están en mi computadora aquí. Estamos en septiembre de 2022. Entonces la versión es 4.2, 0.11. Una vez descargado, voy a pausar el video y una vez descargado, lo voy a instalar en mi computadora. Y luego voy a volver y vamos a descargar el IDE, RStudio IDE. Bien, así que empecé la instalación aquí. Así que haga doble clic en el instalador, solo siga las indicaciones aquí. E instalo R en mi computadora. Entonces voy a pausar el video y luego vamos a instalar RStudio. Aquí. Estoy en rstudio.com. Aquí hago clic en productos y RStudio, el primero, el IDE premier para R. me encargo de esto. Aquí. Tengo dos opciones, o escritorio o servidor RStudio. Voy a hacer click en RStudio Desktop. Ese es el que quiero descargar. Y hago clic en Descargar RStudio Desktop. Yo elijo mi versión. Aquí hay diferentes versiones. El primero es el RStudio Desktop gratuito que quiero descargar. Así que hago clic en Descargar. Y nuevamente, detectó que tengo ventanas. Entonces aquí no me han descargado RStudio para Windows. Nuevamente, se está descargando aquí. Y una vez descargado, voy a hacer doble clic sobre él para instalarlo en mi computadora. Entonces voy a pausar el video mientras se está descargando. Bien, entonces hice doble clic en el icono de RStudio. Y aquí está iniciando el software de configuración de RStudio. Por lo que hago clic en Siguiente. Y entonces RStudio está empezando a instalar en mi computadora. Bien, así que están usando instalado aquí, voy a hacer clic en Finalizar. Después voy a mi botón Inicio aquí, y hago clic en RStudio. Hago clic en Abrir. Y aquí están los IDE de RStudio que acaba de comenzar con la versión son nuestra versión 4.2, 0.1, que descargué aquí. Chico de aspecto divertido no es el nombre de la versión y el año. El letrero de zanahoria significa que puedes empezar a codificar en R. Así que eso es todo para este video. En el siguiente video, vas a aprender a el RStudio Cloud instalado usando la interfaz de RStudio Cloud. Gracias. 3. Cómo usar RStudio en la nube: Entonces, la segunda forma de usar RStudio es en la Nube. Por lo que RStudio, la compañía en julio o agosto de 2020, lanzó una versión Cloud de RStudio. Entonces eso es lo que vamos a aprender a usar ahora mismo. Es muy sencillo. Primero vas a RStudio, dotCloud, RStudio dot cloud. Después haces clic en comenzar de forma gratuita. Aquí puedes ver cuatro paquetes diferentes. Cloud free, club, Premium, Cloud instructor y organizaciones en la nube. Todos los paquetes son realmente muy asequibles a cinco a tal vez $10 al mes para instructor o $15 al mes. Por supuesto, lo que vamos a usar en clase es libre de nube. Para que puedas actualizar tu cuenta por $5 al mes para 75 proyectos. Nos vamos a inscribir gratis. Por supuesto de forma gratuita tienes 25 proyectos que puedes, puedes usar y 25 h al mes que puedes usar. Entonces lo que haces es hacer clic en Regístrate aquí. Y aquí tienes diferentes formas de inscribirte tus tres formas puedes usar tu correo electrónico e ingresar una contraseña de FirstName y LastName e inscribirte. O puedes usar tu cuenta de Google aquí o registrarte con una cuenta de GitHub. Si tienes una cuenta de GitHub, ya tengo una cuenta aquí. Entonces lo que voy a hacer es que voy a iniciar sesión y voy a iniciar sesión con Google. Y aquí estoy en RStudio Cloud. Entonces lo que tienes aquí a la izquierda, tienes los espacios aquí. Entonces lo que puedes hacer es que puedes, tienes tu propio espacio de trabajo. Puedes crear otro espacio de trabajo, pero eso es todo. Para tu versión gratuita y tu espacio de trabajo, puedes crear hasta 25 proyectos. Aquí has aprendido sección, tienes hojas de trampa de paquetes de dominio en R como abogado profundo y el Tidyverse. Aquí tienes imprimaciones, cualquiera o tienes lo nuevo. Aquí. Puedes tener diferentes enlaces de ayuda e información sobre Planes y Precios y Términos y Condiciones. Bien, así que voy a cerrarlo. Vamos a trabajar fuera de nuestro espacio de trabajo. Entonces tu espacio de trabajo aquí, y en la parte superior aquí tienes las tres pestañas Proyectos. Entonces aquí puedes tener una lista de tus proyectos Eso se va a enumerar aquí. Y luego tienes una sección Acerca que explica, que explica un espacio de trabajo personal, qué puedes hacer con tu espacio de trabajo personal. Puedes compartir proyectos que estés haciendo. ¿Bien? Y aquí, la segunda pestaña aquí es el uso. Entonces, ¿cuántas horas de proyecto tienes disponibles y aún disponibles en tu cuenta para el mes? Aquí a la derecha. Cuando hago clic en mi nombre, puedo ver algunos datos sobre mi cuenta personal. Entonces el plan es libre de nube. El periodo es el 12 de septiembre, 12 de octubre. Puedo tener hasta 50 proyecto y tener hasta 25 horas de proyecto. Hasta el momento, uso punto para proyecto 2 h y el 12 de octubre, todo va a restablecerse en lo que respecta a las horas del proyecto. Bien. Entonces, si hago clic en Cuenta aquí, tengo más descripción sobre mi cuenta. Tengo un espacio 50 proyectos disponibles, 25 h y actualmente tengo cero Proyecto y 0.4 h aquí puedo actualizar. Bien, aquí puedes volver a ver mi uso. Lo que vamos a hacer ahora mismo es que vamos a entrar en tu cuenta y vamos a empezar a crear un proyecto. Entonces para esto, vas a necesitar ir del lado derecho aquí. Voy a crear en la flecha aquí. Y vas a dar click en la flecha aquí. Nuevos proyectos. Puedes crear un nuevo proyecto de RStudio que va a lanzar una instancia de RStudio con ojalá las últimas estén disponibles. Podrías crear un proyecto de Cuaderno Júpiter. Ahora, aunque no en la Nube libre, así que no podemos hacer eso. El plan gratuito. Pero si tiene una calificación de su plan a un plan premium, por ejemplo, que es solo diez o $15 al mes. Y quieres intentarlo y te lo puedes permitir. Puedes crear un proyecto de Jupyter aquí, pero puedes crear un nuevo proyecto desde un repositorio Git si tienes uno. Entonces, lo que vamos a hacer aquí, vamos a crear nuevos proyectos de RStudio. Y cuando hago clic en esto, RStudio está desplegando un nuevo proyecto con está lanzando una sesión R y está lanzando una instancia de RStudio para ti. Entonces aquí tenemos RStudio aquí, igual que nos han descargado en la tarea anterior, nos han descargado RStudio en la computadora. Pues aquí tienes lo mismo. Es exactamente el mismo diseño con la versión 4.24, 0.1. Entonces es la última versión y está lista para codificar aquí en la parte superior aquí tienes tu espacio de trabajo y un espacio para crear un proyecto para que podamos nombrar tu proyecto, quiero decir, para que podamos escribir proyecto de prueba, por ejemplo, enter. Entonces aquí tenemos nuestro proyecto y luego proyecto de prueba. Y aquí tenemos una instancia del RStudio. Si volvemos a nuestro espacio de trabajo, podemos ver debajo de mis proyectos aquí tenemos una lista de nuestros proyectos que creamos. Así que acabamos de crear en un solo proyecto. Aquí, proyecto de prueba. Si hago clic en él, entonces vuelvo a un currículum, mi sesión R y mi sesión de RStudio. Si vuelvo otra vez, aquí tenemos de nuevo el proyecto. Y a la derecha, podemos o poner el proyecto en el bote de basura, papelera o descargar y exportar proyectos o aquí podemos archivar proyecto. Si hacemos clic en Configuración, tenemos algunas configuraciones diferentes que podemos cambiar. Y quién puede tener acceso a este proyecto. Entonces yo o todos en la nube, si hago clic en todos en la Nube, entonces si doy el enlace, todos pueden tener acceso a ese proyecto. Entonces ese es el básico cuatro RStudio Cloud. Y como dije antes, ha sido un salvavidas para mí porque no siempre tengo mi laptop o computadora conmigo. Y aquí puedo acceder a RStudio desde cualquier lugar. Eso es todo para esta conferencia. Y la próxima conferencia, vamos a utilizar de nuevo o tu Cloud. Vamos a usarnos para usar Cloud para todo este proyecto. Y te voy a mostrar las características más importantes de RStudio IDE dentro del RStudio Cloud. Muchas gracias. 4. Prueba de práctica: Aquí está el primer cuestionario de práctica para el curso RStudio, comenzando con nuestro estudio. Entonces, según los dos primeros videos que viste, ¿cuáles son algunas ventajas de RStudio Cloud frente a RStudio Desktop? Oye, siempre usamos RStudio Desktop porque RStudio cloud no permite que muchas funciones sean usando RStudio Cloud porque estoy mucho de camino y acceder a RStudio usando un navegador de Internet es muy conveniente. No necesito usar mi propio portátil todo el tiempo. Ver, RStudio Cloud hace que sea muy fácil compartir proyectos con mi equipo y mis alumnos. D. Rstudio Cloud es muy fácil de usar porque no hay nada que configurar y ninguna instalación de software que hacer. Simplemente me inscribo con nosotros para hacer dotCloud y puedo usar RStudio en mi navegador. Entonces, ¿cuáles son todas las respuestas posibles aquí? A, siempre usamos RStudio Desktop porque RStudio cloud no permite muchas funciones son. Esto es incorrecto. Rstudio Cloud proporciona todas las funcionalidades que se encuentran en la versión gratuita de la Tierra para ti. Y puedes usar todas las funciones que proporciona el lenguaje de programación R. B. Yo uso RStudio Cloud porque estoy mucho de viaje y acceder o usar un navegador de Internet es muy conveniente. Esto es correcto en este caso de uso particular, si no quieres traer tu laptop, solo usa RStudio Cloud en viajes. Simplemente crea proyectos con RStudio Cloud. Entonces puedes usar están en cualquier navegador. Ver, RStudio Cloud hace que sea muy fácil compartir proyectos con mi equipo o mis alumnos. Esto también es correcto. Con RStudio Cloud, es más fácil trabajar con un equipo o estudiantes para compartir proyectos que con RStudio Desktop. D. Rstudio Cloud es muy fácil de usar porque no hay nada que configurar y no hay instalación de software que hacer? Esto es correcto. No hay nada que configurar, no hay software para instalar. Simplemente regístrate en RStudio Cloud y podrás crear proyectos y comenzar a usar el lenguaje de programación R en cualquier navegador. 5. Las características más importantes sobre RStudio: Bien, entonces esta actividad se trata de mirar RStudio, IDE, el diseño, y hablar sobre las mejores prácticas y cómo entrar en las opciones globales para cambiar algunas opciones para hacernos la vida más fácil realmente, como artista, tu desarrollador. Entonces aquí estoy en mi instancia de RStudio Cloud, ¿verdad? Y tengo un proyecto, así que hago clic en Proyecto aquí. Nuestra instancia es comenzar o cortarte instancias comenzando con The through. Todos los archivos aquí en la esquina inferior derecha, todos los archivos de nuestros proyectos. Lo que vamos a hacer en primer lugar, es mirar nuestras opciones globales en herramientas. Así que ve a Herramientas, Opciones Globales. Una de las mejores prácticas en cualquier IDE es guardar el origen, pero no el espacio de trabajo. En R y RStudio. Significa dos cosas. Siempre comience con un estado en blanco, bien, una pizarra en blanco. Entonces para hacer eso, vamos a las opciones generales. Y aquí puedes ver debajo del espacio de trabajo, has restaurado nuestros datos en espacio de trabajo al inicio. Entonces lo que queremos hacer es desmarcar esto y guardar espacio de trabajo a nuestros datos al salir, queremos elegir nunca. Los datos orales son un archivo que se utiliza para guardar todos tus objetos de datos cuando trabajas en un proyecto. Y no quieres salvar eso. Lo que quieres hacer es que cada vez que inicies un proyecto o al día siguiente vuelvas a tu proyecto, tu sesión de RStudio, quieras empezar de nuevo. Siempre quieres comenzar nuestro con una pizarra en blanco. Por lo tanto, no querrás guardar tu archivo de datos cada vez que salgas de RStudio. Ya que estamos en las opciones globales aquí, vamos a cambiar la apariencia aquí, diferencia de un tema oscuro. Entonces aquí tienes el tema RStudio, moderno o cielo. Entonces elijo el 12 moderno y luego mañana por la noche, los 80 para un tema oscuro. Y luego aquí debajo de Pane Layout, puedes ver aquí cuando vengas a RStudio, Hay cuatro paneles, dos a la izquierda y para suscribir. El primero a la izquierda, arriba a la izquierda es una fuente. Arriba a la derecha hay una consola. Entorno inferior izquierdo con sus variables. Y en la parte inferior derecha tienes tus archivos, tus paquetes, tus parcelas, etcétera. Ahora puedes cambiarlo como quieras. ¿Bien? Personalmente me gusta esa idea de tener la fuente a la izquierda y la consola a la derecha. Y todas mis cosas extras en la parte inferior aquí. Así que aquí hago clic en Aplicar y haga clic en Aceptar. Aquí. Puedo colapsar aquí si quisiera. Y puedes ver que tienes tus cuatro paneles aquí. Tienes el código que está aquí. Tienes la consola a la derecha. Con terminal. Se puede utilizar una terminal o trabajos de fondo. Entonces terminal de consola están aquí a la derecha o el hombre aquí mismo tienes todos tus archivos, tienes las parcelas, tienes tus paquetes que ya están instalados. Y vamos a usar el botón Instalar paquete es mucho para instalar diferentes paquetes para nuestro proyecto. Tenemos una ayuda, tenemos el visor cuando creas, por ejemplo, una gráfica interactiva o tablas. Y tienes tu pestaña para presentación, por ejemplo, si creas una presentación de PowerPoint con R. Y en la parte inferior aquí, tienes tu entorno con todas tus variables que van a ser colocadas aquí. La historia, tus conexiones. Aquí. Si tienes conexiones a bases de datos, por ejemplo y aquí tienes acceso a varios tutoriales sobre Shiny, sobre nuestra programación en general. Ahora, repasemos las diferentes pestañas aquí. En primer lugar, en la opción Archivo, la opción más importante para mí aquí es importar el conjunto de datos. Así que vamos a ver en la importación son el número de sección al módulo número dos en este curso, cómo importar texto, archivos Excel, SPSS, etc. así que va a estar aquí bajo edición. Lo más importante para mí es despejar la consola. A veces va a consolar, tienes mucho código. Control L, solo claro, claro la consola o esta opción para Buscar en Archivos puede ser muy útil. Si no lo sabes, si tienes varios archivos y quieres encontrar cierta palabra en todos los archivos de tus proyectos. ¿Correcto? Bajo código aquí, tienes varias opciones aquí. En Ver, puede cambiar el diseño de sus paneles aquí. Así que uso esto a veces aquí para tus sesiones de parcelas. Hablemos de un minuto sobre reiniciar R. Cuando desarrollas en R, es una muy buena idea reiniciar nuestro muy seguido. Y a veces los estudiantes principiantes, usan este comando que han aprendido o buscaron en línea. Buscaron en línea. Y es para eliminar básicamente todos los objetos de tu espacio de trabajo, ¿verdad? Y golpeas Enter y elimina todos los objetos, las variables que habrías creado que se colocan aquí en la parte inferior izquierda de RStudio. El problema cuando haces esto, realmente no te da una pizarra en blanco. Porque cuando trabajas con R y RStudio en brillante, si tienes una aplicación Shiny, hay muchas cosas que suceden en segundo plano. Y la mejor manera de reiniciar realmente fresco es hacer clic en restaurar R. Va a iniciar una nueva sesión y va a vaciar todas tus variables y MT, realmente todo lo que está en segundo plano que no ves, restauraste completamente una nueva sesión R. Y es realmente la mejor práctica que cuando desarrollas, cuando depuras solo para reiniciar, a menudo se escuchen cuando construyes, por ejemplo, paquetes. Aquí una sección donde usar cuando estás depurando aquí para comenzar a perfilar. Este es el tiempo que vas a usar para instalar todos tus paquetes. Esto también es lo mismo si vas al paquete aquí y haces clic en Instalar. Entonces lo mismo. Aquí, tienes diferentes herramientas, las Opciones Globales, Opciones de Proyecto, y aquí has ayudado. Estás a la derecha. Tienes la versión de R con la que estás trabajando. Si quieres trabajar con diferentes versiones, das clic en la flecha aquí y tienes una lista de las versiones anteriores, y haces clic, puedes hacer clic en cualquier versión que quieras. Si quieres probar por ejemplo creamos un paquete y quieres probar si tu paquete funciona bien en diferentes versiones de R, puedes usar esa función. Así que pasamos por la interfaz de RStudio. Otra vez. Para mí, lo más importante, la mejor práctica es realmente guardar el código y no guardar el espacio de trabajo. Para comenzar con una pizarra en blanco cuando comienzas un RStudio. Y para ello, renuncias al, nuestro archivo de datos. Así que fuimos al principio a Global Options y deshicimos clic en la restauración de nuestros datos. Y también para restaurar nuestro muy seguido, sobre todo cuando depuras. Entonces eso es todo para este video. En otro video, vamos a aprender a instalar y cargar paquetes. 6. Instala y carga paquetes R: Bien, Entonces en el último video, te mostré las opciones más comunes para poder navegar RStudio IDE en la Nube, en RStudio dot cloud. Ahora vamos a hablar descargar y activar nuestros paquetes. Entonces, ¿cuáles son nuestros paquetes para empezar? Bueno, son bibliotecas gratuitas de código escritas por los usuarios de R en nuestra comunidad. Y muchas funciones que usamos todos los días vienen en paquetes como funciones para manipular datos, crear mapas, desarrollar aplicaciones web, construir modelos estadísticos, crear conjuntos , crear gráficos y tablas interactivos , y raspar la web , usar API web, etc. así que hay muchos paquetes por ahí, pero generalmente se encuentran en dos lugares. El primer lugar que es el predeterminado en RStudio es la grúa. Y una grúa significa Comprehensive R Archive Network. puede decir que es la cámara de información pública para nuestros paquetes. Entonces no vas a descargar los paquetes directamente de Internet. Vas a usar la interfaz RStudio para poder descargar esos paquetes del Corán. Entonces primero quiero mostrarte cómo puedes administrar todos estos repositorios de paquetes. Entonces vas a Herramientas, Opciones Globales aquí. Y en Paquetes, puedes ver que hay una pestaña para la administración de paquetes. Aquí ya tienes un repositorio, que es el repositorio primario, es el CRAN, como si no pudieras cambiarlo si quieres, pero suele ser por defecto el repositorio principal que puedes agregar o eliminar otro repositorio como tal como GitHub u otros repositorios que encuentres en la web. Bien, entonces el repositorio primario es CRAN. Vamos a salir de aquí. Y lo que vamos a hacer es usar la interfaz RStudio para descargar paquetes en nuestra biblioteca stdio. Entonces antes que nada, quería mostrarte bajo paquetes, tienes todos estos paquetes aquí que están preinstalados, que vienen con la instalación de RStudio. Entonces, cuando instalas RStudio en tu computadora o inicias una instancia de osteo. Ya tienes todos estos paquetes instalados, preinstalados para ti. Hay muchos paquetes que no están instalados que vas a usar todos los días para manipular datos, por ejemplo, así que lo que vamos a usar sobre va a hacer ahora mismo es descargar uno de esos paquetes. En uno de esos paquetes , llamó reproductor D. Entonces, en Paquetes, se le ha llamado Instalar. Aquí puedes elegir desde dónde quieres instalar esos paquetes. Aquí tienes el repositorio principal de tus opciones globales aquí. Aquí mismo ingresa el nombre del paquete. Entonces aquí vamos a descargar deep layer. Como escribo aquí se puede ver una terminación automática de todos los paquetes que inicia con el curso D P, L en el Corán. Entonces aquí vamos a elegir proveedor. Se va a instalar el plan. Estás en nuestra cuenta, en esta biblioteca. Estamos instalando las dependencias siempre. Y haremos clic en Instalar. Puedes ver aquí el comando install dot packages. Dplyr instaló todas las dependencias e instaló el reproductor. Podemos ir por debajo de Paquetes aquí. A la derecha. Vamos a entrar en capa profunda. Y lo que ves aquí que se ha instalado el reproductor , el nombre aquí, la descripción de la gramática de la manipulación de datos, y la versión 1.0, 0.10. Si hacemos clic en el reproductor D, tenemos una descripción o documentación de este paquete. Manipulación de datos de la abuela. Tenemos la documentación de esta versión aquí con una descripción de todas las funciones disponibles en este paquete. Entonces digamos que queremos ver una función aquí. Hacemos clic en la función y tenemos una descripción de la función con los argumentos, el valor, etcétera, etcétera. Por supuesto, podemos encontrar documentación en la web. Podemos ir a Google y escribir en mentiroso profundo y el nombre de la función. Y vamos a ir a través del sitio web del proveedor y encontrar una descripción de esa función. Entonces ahora tenemos este paquete dplyr instalado en nuestra cuenta. Entonces ahora necesitamos activarlo. Y para activarlo, simplemente da clic en la casilla de verificación aquí. Y el comando es biblioteca, el proveedor. Aquí dentro. Todas las funciones disponibles en ese paquete ya están disponibles en nuestra, nuestra sesión. Y podemos utilizarlos para manipular datos, creados, etc. ahora la segunda forma más común de descargar y usar paquetes o a través de GitHub. Entonces para descargar y activar paquetes desde GitHub, primero necesitamos descargar otro paquete, noche, y este paquete se llama DevTools. Es un paquete que tiene muchas herramientas para desarrollar otro paquete. Y este paquete tiene una función llamada install Git Hub que necesitaremos para poder descargar paquetes desde GitHub. Entonces tendremos que descargar este primero. Así DevTools, y vamos a hacer clic en Instalar. Bien, entonces dependiendo de tu conexión, puedes tomarte un tiempo. Aquí ha descargado DevTools, por lo que necesitamos activarlo. Herramientas de desarrollo. Ves aquí la versión 2.4, 0.4, dev tools aquí, necesitamos activarla. Así que todas las funciones dentro de las herramientas de desarrollo están disponibles para nosotros y una de las funciones está instalada Git Hub. Vamos a instalar un paquete desde GitHub, un paquete llamado bromo. Entonces esta es una sintaxis específica para esta función Instalar GitHub. Así que instala. Entonces puedes ver el autocompletado aquí. Obtener hub. He hecho clic en la pestaña y luego cito al autor del paquete para su slash, el nombre del paquete. Y luego presionamos Enter. Entonces aquí está descargando aquí. Y dependiendo de la conductividad de tu, tu computadora, puedes tomar un tiempo. Entonces voy a hacer una pausa en el video y volver. Cuando las funciones y paquetes instalados. El paquete está instalado y ahora vas a usar la biblioteca de comandos para simplemente activar la biblioteca y puedes usar todas las funciones disponibles en ese paquete. Entonces ese es el final del video que trataba sobre paquetes R, cómo descargar los paquetes, los dos lugares más comunes para descargar paquetes y cómo activar paquetes. Y activar todas las funciones dentro del paquete. Dentro de su sesión R. 7. Crea tablas de mapas de gráficos interactivos: Entonces en este video, descargaremos cuantas más bibliotecas, más paquetes para crear tablas, mapas y gráficos. Y usaremos las funciones dentro de esos paquetes para crear tablas interactivas. Widgets HTML realmente interactivos para tablas y gráficos y mapas con una sola línea de código. Entonces primero lo que voy a hacer es voy a mostrar cómo obtener datos porque necesitamos un conjunto para trabajar con estas gráficas y estos mapas y todo eso. Entonces aquí estoy en mi cuenta de RStudio. Entonces hago clic aquí en la escoba aquí para despejar mi consola. Así que ya lo hice. Y aquí hago clic en el icono de colapso. Entonces conseguimos más espacio aquí. Y esta línea de código nos mostrará el conjunto de datos que están precargados al iniciar una sesión R. Entonces aquí voy a colapsar esto para. Y puedes ver aquí todos los conjuntos de datos que están incluidos en un paquete llamado que dije que ya están, eso ya está incluido cuando inicias una sesión R. Entonces tienes todos estos conjuntos con los que jugar básicamente, ¿verdad? Entonces por ejemplo aquí tengo un conjunto de datos llamado Titanic. Aquí, descripción del conjunto de datos de supervivencia de pasajeros en el Titanic. Aquí tienes un crecimiento de dientes. Nosotros arrestos lo que tiene tasas de delincuencia violenta por parte del estado estadounidense. Entonces solo voy a elegir un conjunto de datos aquí, arrestos estadounidenses por ejemplo y presiono Enter. Entonces aquí las columnas representan las cuatro variables, cuatro columnas, y las filas representan cada estado. Podemos obtener otro conjunto de datos, suizo, por ejemplo aquí hay otro conjunto de datos con columna 123456 o seis variables. Y cada fila representa un condado en Suiza. Y para cada condado, el conjunto de datos representa la fertilidad, porcentaje, examen de agricultura, educación, católica, y la mortalidad de infantes en cada condado en Suiza. Entonces vamos a despejar todo esto y eso ha establecido que vamos a usar se llama autos vacíos. Entonces primero vamos a usar un paquete llamado DT para crear una tabla interactiva. Primero, necesitamos descargar este paquete. Vamos al paquete tab y luego instalamos. Y estamos entrando al DT. Dt es la primera opción aquí. Ese es el nombre del paquete. Y estamos dando clic en Instalar. Entonces aquí tienes install.packages. D t es el comando. Ahora DT está instalado, necesitamos cargarlo. Entonces la forma más fácil es ir aquí tipo D T, y hacer clic en la marca de verificación aquí. Alternativamente, puede usar la biblioteca de comandos d t para cargar los paquetes en la memoria. Entonces ahora vas a usar las funciones que están dentro de la biblioteca dentro del paquete R para crear una función de tabla interactiva que vamos a usar, se llama tabla de datos. Tabla de datos. Y luego vamos a pasar el primer argumento, que es el conjunto de datos con el que se va a querer trabajar. Entonces el conjunto de datos que estamos usando son autos vacíos. Y presionaremos Enter. Aquí en una línea de código, tenemos una linda mesa interactiva aquí con diferentes opciones. Podemos mostrar varias entradas de las diversas opciones, 102550100 entradas. Podemos buscar una determinada marca de autos si queremos. Aquí tienes una opción de paginación interactiva. Y por supuesto esta función tantas, muchas opciones diferentes que puedes cambiar que mejor se adapten a tus necesidades. D. D es un paquete que se usa mucho al crear aplicaciones brillantes, por ejemplo, o aplicaciones web usando el paquete brillante. Y lo que puedes hacer para ver todas las opciones que son posibles. Vas a Google, escribe nuestro paquete d t. y luego el primer enlace te llevará al sitio web. Eso te va a dar todas las opciones y funciones disponibles dentro del paquete. Así que ahora voy a volver a RStudio. Voy a dar click en la escoba aquí a la consola. Y entonces vamos a usar otro paquete llamado high charter. Una carta es un paquete que está usando una biblioteca JavaScript. Y vamos a ir al paquete, vamos a dar click en Instalar. Y luego alta chárter. Así que hi charter ha sido instalado. Vamos a cargarlo ahora para poder usar las diferentes funciones. Bien, entonces ahora high charter en el paquete está cargado y podemos usar las funciones para crear diferentes tipos de gráficos. Así que vamos a utilizar la función h chart aquí para crear un nuevo gráfico interactivo en una línea de código. Entonces aquí está la línea de código aquí. La función es gráfico H y el primer argumento son autos vacíos. Los autos vacíos es el conjunto de datos que vamos a querer usar. Entonces el segundo argumento es el tipo de trama que queremos. De nuevo, podemos ir en Internet y escribir paquete R carta alta. Va a haber un sitio web dedicado al paquete charter del corazón donde podrás ver las diferentes opciones y diferentes argumentos de las diferentes funciones que están disponibles. El segundo argumento aquí es que el tipo de parcelas que quieres aquí queremos unas gráficas de dispersión. Y esta línea aquí está diciendo en el eje x, quiero el peso y en el eje y quiero las millas por galón. Y en el eje z, quiero la variable GRAT y todos los colores van a ser dependiendo de la variable HP. Y tenemos aquí un gráfico interactivo que se muestra con el paquete high charter. Así que de nuevo, el paquete de hombro de altura está usando una biblioteca JavaScript y somos capaces de crear hermosas, creo, parcelas realmente hermosas con este paquete. Y me gusta mucho, aunque a veces puede ser difícil entender cómo funciona, pero la interpretación es increíble. Entonces ese es nuestro segundo paquete que podemos usar para crear parcelas interactivas. Ahora vamos a usar otro paquete para crear un mapa interactivo. El tercer paquete que vamos a usar se llama prospecto. Así que vamos a instalarlo. Hoja. Vamos. El folleto se utiliza para crear hermosos mapas, especialmente si estás creando una aplicación R Shiny. Entonces haces clic en el folleto y luego haces clic en Instalar. Entonces está instalando el paquete de prospecto ahora mismo. Y luego entré en este sitio web, lat long dotnet, y escribí mi CD, Huntsville, Alabama. Quería saber cuál es la longitud, la latitud de la ciudad, porque eso es lo que vamos a utilizar para crear nuestro mapa aquí. Por lo que ahora se instala el paquete levantado. Vamos a cargarlo. Luz. Aquí. Vamos a hacer clic en esta casilla de verificación. Solo se instala el vuelo. Vamos a hacer algo de espacio aquí. Y aquí vamos a usar el folleto de la función. Y luego vamos a decir, Oye, quiero usar algunas fichas. Y luego vamos a establecer la vista hasta aquí. Ponemos longitud y latitud y Zoom al 12%. Entonces nuevamente, para hacer eso, solo vamos a Google y escribes R prospecto. Te llevará al sitio web donde podrás ver todas las opciones posibles que puedes usar con el paquete de prospecto. Entonces si presiono Enter, tengo un mapa de mi pueblo aquí en Alabama. Y como puedes ver aquí, es interactivo. Puedo acercar, alejar drogas y drogas, mi-mapa, etcétera. Entonces estas fueron tres pequeñas líneas de código que puedes usar para crear una tabla interactiva, un mapa interactivo y un gráfico interactivo. Nuevamente, si quieres conocer todas las diferentes opciones y cómo puedes cambiar las diferentes opciones. Simplemente puedes ir a Google y escribir el paquete R y el nombre del paquete. Y te llevará al sitio web con todas las opciones que están disponibles. Entonces eso es todo para este video. El siguiente video va a ser una actividad que vas a hacer en tu instancia de RStudio Cloud. 8. Actividad de práctica: Entonces esta es una actividad de práctica para que el caballo haga curso, iniciándose con RStudio. En esta actividad de práctica, vas a realizar las siguientes tres tareas. Primero, en RStudio Desktop o RStudio Cloud, si creaste una cuenta, ve a cambiar el tema a moderno mañana por la noche los 80 con una fuente courier con 12 lados. Segunda tarea, instalar y cargar el paquete tidyverse a través de la interfaz RStudio. Tercera tarea, instalar, cargar y usar el paquete d t para mostrar una tabla interactiva del conjunto de datos llamado iris que ya está preinstalado con R. Así que no es necesario instalar ni obtener este conjunto de datos iris. Ya está preinstalado cuando se inicia RStudio. Así que de nuevo, al igual que con el quiz, pausa el video ahora realizó las tres tareas, y luego puedes volver aquí y te voy a dar las respuestas. Entonces primero, cambia el tema al mañana moderno de los 80 con la fuente Courier con tamaño 12. Una vez que estés en RStudio Desktop o Cloud, vas a Herramientas y haces clic en Opciones Globales. Luego en la pestaña, apariencia bajo tema osteo, elige moderno, bajo fuente, elige Courier, tamaño de fuente, elige 12, y bajo tema del editor, elige mañana por la noche la segunda tarea de AB, instala y carga el paquete tidyverse a través de la interfaz RStudio. Cuando estás en el IDE de RStudio, tienes cuatro paneles. Y por lo general en la esquina superior derecha de la pantalla tienes esta pestaña llamada paquetes. Haga clic en el paquete. Y luego va a haber un botón llamado Instalar. Da clic en instalar ventanas que van a aparecer para instalar. Y en Paquetes, escribes tidyverse. Después haces clic en Instalar. Una vez instalado, es necesario cargarlo. Y para cargarlo, solo necesitas encontrar el paquete tidyverse y dar clic en la marca de verificación, entonces puedes usar todas las funciones disponibles en el verso ordenado. tercera tarea es instalar, cargar y usar el paquete d t para mostrarte la tabla interactiva del conjunto de datos llamado iris, que ya está preinstalado con R. Así que de nuevo, igual que la tarea anterior, vas a paquetes e instalas, y luego escribes d t y das clic en instalar. Entonces por supuesto, después de la instalación es necesario cargar el paquete. Así que encuentra el paquete y haces clic en la marca de verificación para cargar el paquete. Por último, debajo de la consola, suele estar en la parte superior derecha de tu pantalla. Tienes la consola y puedes usar la tabla de datos de función del paquete d t para que nuestra tabla iris. Presionas Enter y tienes una tabla interactiva debajo del visor del iris del dataset. 9. Observaciones de cierre y próximos pasos: Entonces este es el final de la primera parte esta serie de comenzar con RStudio. Y en esta primera parte aprendimos sobre RStudio Cloud y cómo puedes usar las diferentes opciones para configurar tu cuenta. Y la segunda parte trata sobre cómo importar datos a RStudio para trabajar con lenguaje de programación R. Y luego en la tercera parte, vas a aprender a usar paquetes R para transformar datos en R, para pasar de datos desordenados a datos limpios. Y puedes encontrar todos estos enlaces a continuación en la descripción del curso. Muchas gracias. Este es el final de la segunda parte de esta serie sobre cómo comenzar con RStudio. Acabas de aprender a importar datos a R. Con RStudio, especialmente las cuentas de RStudio Cloud que creaste en la primera parte. Y si no has seguido la primera parte de nuestro curso de estudio, te animo a que vayas a mirar los videos y practicar. Y la tercera parte aquí va a ser sobre transformar datos con RStudio. Y nuevamente, puedes encontrar todos estos enlaces a estos videos dentro de Skill Share bajo la, debajo de la descripción de este curso. Muchas gracias. Bienvenido a la tercera parte de esta serie sobre cómo comenzar con RStudio. Entonces la primera parte de la serie fue sobre RStudio Cloud y cómo puedes usar diferentes opciones para configurar tu cuenta de Cloud. La segunda parte fue todo sobre los datos de sondeo. Y ésta trata sobre cómo limpiar y transformar los datos en RStudio. Entonces como puedes ver aquí, hay ocho lecciones. La primera lección, el primer video, trata sobre cómo seleccionar grupos de observaciones. Así que vamos a ver varias funciones y vamos a aprender diferentes funciones sobre todo del paquete deep layer o del paquete tidyverse. Luego video 2.3 o dos partes, realmente dos videos sobre cómo transformar un dato desordenado para limpiar datos. En primer lugar, voy a definir qué constituye un conjunto de datos desordenado y cómo limpiarlo. Entonces dos videos, y por supuesto, para limpiar un conjunto de datos, vas a tener valores faltantes o valores nulos. Por lo que es importante saber manejar los valores faltantes en R. Ese es el objeto de este video. El siguiente video es cómo dividir y combinar diferentes celdas. Entonces está usando algunas funciones para dividir y combinar datos de cadena. El video aquí es cómo combinar o unir o reunir diferentes mesas. Entonces es el equivalente de la unión interna, la izquierda o la derecha o la unión externa completa en. Y por último, vas a tener que practicar video para construir tu confianza en la limpieza y transformación de datos en RStudio. Por supuesto, al final, vas a tener un proyecto y la descripción del proyecto está debajo de este video aquí, debajo de la sección de proyecto. Entonces propongo que nos sumerjamos y aprendamos a limpiar y transformar datos dentro de RStudio. Este es el final de la tercera parte de esta serie, Getting Started with RStudio, este particular video curso fue sobre limpiar y transformar datos en RStudio. Si te metes con los dos cursos de video anteriores, el primero es en RStudio Cloud. Tuve que configurarlo y usar todas las opciones para configurar tu cuenta Cloud. Y la segunda parte fue cómo importar todo tipo de datos a RStudio. Puedes mirar debajo de este video y puedes encontrar enlaces a estos cursos de video anteriores sobre cómo comenzar con RStudio. Y espero que disfrutes el curso y la serie sobre cómo empezar con nuestro estudio. Muchas gracias.