💥14 herramientas secretas impulsadas por #RStats para ahorrar tiempo y esfuerzo en tus proyectos de datos (¡No te lo pierdas!):👀
1️⃣ ¡Edita tus datos de forma interactiva (y guarda el código)! 👀
📦 'editData' es un complemento de RStudio para editar un data.frame o un tibble de forma interactiva
🔗 buff.ly/3U5Tgjy
3️⃣ ¡Elige los colores para tus gráficos de forma interactiva!
📦colourpicker te ayuda a elegir el color y lo actualiza en tiempo real para que puedas ver los cambios de inmediato
🔗 github.com/daattali/colou…
4️⃣ ¡Edita los themes de ggplot2 a golpe de click y personaliza tus gráficos!
📦 ggThemeAssist te permite elegir/ajustar cualquier detalle de tus gráficos
🔗 github.com/calligross/ggt…
8️⃣ ¡Convierte tus análisis en documentos, informes, presentaciones y tableros reproducibles y de alta calidad!
✅ #RMarkdown (o #Quarto) une texto, código y resultados en un único documento
¡Adiós copy & paste, adiós errores!
1️⃣1️⃣ ¡Visualiza paso a paso tus canalizaciones de datos!👀
📦ViewPipeSteps crea pestañas con la vista de datos con los resultados de las funciones encadenadas en tuberías (pipes %>%)
🔗 github.com/daranzolin/Vie…
1️⃣2️⃣ Analiza de manera sencilla las expresiones regulares
- Crea interactivamente tu expresión regular
- Busca coincidencia de cadenas
- Consulta la ayuda interactiva y los recursos incluidos para aprender expresiones regulares
🔗 github.com/gadenbuie/rege… #rstats#datamanagement
1️⃣3️⃣ ¡Si quieres estar a la última con todas las novedades de paquetes de #RStats apunta este addin!💥
- Busca paquetes relevantes
- Obtén metadatos del paquete
- Descubre paquetes
- Mantente al día con CRAN
🔗 buff.ly/2QBkrVP #ML#IA#BigData#datamining#programming
1️⃣4️⃣¡Integra #chatgpt3 en tus análisis de datos con #RStats!
📦gpttools incluye:
📄comentarios de roxygen
💬código de explicación
🧪sugiere pruebas unitarias para funciones
🚀convierte scripts en funciones reutilizables
🔗 github.com/JamesHWade/gpt… #ChatGPT#AI#ML#tech#Data
😉Sígueme para obtener más herramientas y recursos de #DataScience#ML#IA#RStats y aprende las mejores técnicas y enfoques.
¿Cuál es la herramienta que más te ha gustado de esta lista?, ¡Comenta abajo!👇
🌎 ¡Acabo de encontrar una serie de mapas increíbles realizados con #RStats! Desde mapas interactivos hasta diseños 3D, hay algo para todos los amantes de los datos espaciales
👇 ¡8 cuentas a las que definitivamente vale la pena darle un vistazo!🧵 #dataviz#maps#geospatial#gis
@posit_pbc Agrega roxygen: usa el modelo text-davinci-003 de OpenAI para agregar y completar un esqueleto de roxygen a tu código resaltado (debe ser una función) con el mensaje: "insertar esqueleto de roxygen para documentar esta función" #ChatGPTenRStudio#RStats#DataScience#IA#ML#data
😜¡No seas un inocente del #DataScience !
⚠️Aunque el #MachineLearning puede ser una herramienta poderosa, siempre es importante evaluar y validar tus modelos antes de confiar demasiado en ellos.
😱¿Cómo evaluar y validar modelos de #ML? 👉(Hilo 🧵)
✅ Dividir los datos disponibles en dos (o más) conjuntos. Se entrena el modelo con un conjunto de entrenamiento y luego se mide su rendimiento en un conjunto de prueba. Así obtienes una estimación del rendimiento del modelo en datos que no ha visto antes #ML#IA#DataScience
✅ Utilizar métricas de evaluación apropiadas: Dependiendo del tipo de problema y modelo, existen diferentes métricas que se pueden utilizar para evaluar el rendimiento del modelo.
E.g. para clasificación la precisión o recall, para regresión el error cuadrático medio o RMSE #ML
🤦🏻♀️Muchos usan RStudio durante años sin conocer esta herramienta👀
🎯Complementos: extensiones para ejecutar funciones avanzadas de #RStats sin código
👉Haz clic en el botón Addins del menú de RStudio, y el código correspondiente se ejecuta sin que tengas que escribir el código
👉Los complementos de RStudio se distribuyen como 📦paquetes #RStats
👉Una vez instalado y activado el paquete R, los complementos estarán disponibles de inmediato en RStudio
✅Ejemplo 📦addinexamples
🔗 rstudio.github.io/rstudioaddins/
🚫No seleccionar la prueba de hipótesis o el modelo de regresión correcto para tu objetivo🎃
¿Cuáles son las hipótesis? ¿Cómo son las muestras? ¿Qué tipo de prueba/modelo elegir? ¿Una cola o dos colas? ¿Qué hacer si mis datos no cumplen los supuestos? BOOO!! 👻