Sobre este post Estamos creando mapas de datos que muestran los cambios durante un período de tiempo para diferentes países y orientado a todo tipo de ciudades. Esto básicamente significa que necesitamos mapear cualquier región del mundo con R. Hoy en día existen todo tipo de paquetes y técnicas para hacerlo.

Andrew Couch tiene un video genial sobre como poner una aplicación shiny en docker. El video está en inglés, pero bien vale la pena. Va desde lo más básico, sin asumir ningún conocimiento de docker, lo cual es la situación de muchos usuarios de R como yo mismo. Últimamente he estado trabajando en unas aplicaciones Shiny y a pesar de que nunca he necesitado de Docker, ya puedo preveer el momento en que esto cambiará, por lo que decidí comenzar a aprender como usarlo.

Introducción El análisis exploratorio de datos (EDA en inglés, “Exploratory Data Analysis”) es una de las herramientas más útiles en varias áreas de análisis de datos. El concepto de EDA ha sido utilizado popularmente en los últimos años para referirse a los procesos de exploración primaria de un grupo de datos.

Pueden encontrar todas las publicaciones en este tema bajo las series maps-app. También pueden encontrar el estado actual del proyecto en mi GitHub repo mapic. Sobre este post Esta es la segunda parte de las series de cómo crear mapas de cualquier región del mundo con R. De antemano me disculpo por detalles que puedan encontrar en la traducción, el post original lo creé en Inglés y el trabajo de traducción puede ser excesivo si voy a cada detalle.

Pueden encontrar todas las publicaciones en este tema bajo las series maps-app. También pueden encontrar el estado actual del proyecto en mi GitHub repo mapic. Sobre esta entrada Cuando nos preparamos para una entrevista de trabajo, una de las preguntas que más recomiendan preparar es “Menciona el proyecto del que estés más orgulloso?