Datos de miércoles es el primo latinoamericano de #tidytuesday, un proyecto semanal de datos organizado por la comunidad de R, que busca que sus participantes desarrollen sus habilidades procesando datos para crear gráficos significativos usando ggplot2, tidyr, dplyr y otras herramientas del tidyverse. El proyecto original surgió en el marco de la comunidad de aprendizaje online R4DS y desde abril de 2019 la comunidad sudamericana de R impulsa una versión local en español.
Únete a la comunidad hispanoamericana de R y participa en #DatosDeMiercoles. Cada semana publicaremos un conjunto de datos para explorar. Como los datos no necesariamente estarán listos para el análisis, será necesario que apliques estrategias como las propuestas en el libro "R para Ciencia de Datos" para lograr ordenarlos. El objetivo de Datos de miércoles es aplicar tus habilidades en un desafío concreto, recibir retroalimentación, explorar el trabajo de otras personas y conectarte con la comunidad hispanohablante de R. Se trata de generar un espacio de diálogo seguro y amable para practicar tus habilidades procesando y visualizando datos, independiente de tu nivel de manejo de R.
- Cada miércoles en la mañana publicaremos un set de datos y, de ser posible, incluiremos un enlace a algún artículo en español para darles contexto.
- Los cargaremos en la carpeta datos en formato
.csvy/o.xlsxy anunciaremos que están disponibles desde la cuenta de R4DS en español en Twitter. Más abajo encontrarás un enlace directo a la carpeta de cada semana. - Dentro de la carpeta encontrarás un archivo
readmecon una descripción del dataset y las variables que lo componen. También incluiremos el código para importar directamente los datos a R. - ¡Pon en práctica tus habilidades procesando y visualizando datos! ¿Cómo? Puedes elegir algún aspecto que explorar y proponer una visualización. Piensa en alguna pregunta que sería interesante responder y explora las posibilidades que entrega R para visualizar tus resultados.
- ¡Comparte lo que hiciste! Incluye una imagen de la visualización que creaste y una copia del código utilizado para crearla. Incluye comentarios en tu código cuando sea posible para que el resto de la comunidad entienda tu proceso. En la sección "enlaces útiles" encontrarás sugerencias sobre cómo compartir una imagen del código y cómo exportar tus visualizaciones desde R.
- Usa el hashtag #DatosDeMiercoles en Twitter para compartir tu trabajo. Si te alcanzan los caracteres, agrega el de la comunidad de R en español: #rstatsES.
- Retuitearemos las contribuciones desde la cuenta de R4DS en español.
- Dale crédito a la fuente original, cuando sea posible.
- Si quieres ver ejemplos, puedes explorar en Twitter lo que otras personas han hecho para la versión en inglés del proyecto buscando el hashtag #TidyTuesday.
Todas las personas son bienvenidas para participar, independiente de si recién están empezando a usar R o ya tienen más experiencia. Ten en cuenta lo siguiente:
- Esta comunidad tiene un código de conducta, que puedes leer más abajo. Para participar es necesario que adhieras a lo que en él se señala.
- Los datos provienen de la fuente que se indica en cada ocasión. En caso de que los hayamos editado de algún modo (por ejemplo, traduciéndolos al español), lo indicaremos. Nuestro objetivo al seleccionarlos es que puedas poner en práctica tus habilidades para procesar y visualizar datos.
- Los datos son lo que son. Eres libre de explorar el tema más allá del set de datos de la semana, pero ten en cuenta que el objetivo de "Datos de miércoles" es usarlos como ejemplo para practicar tus habilidades.
- En caso de que incluyamos un artículo o gráfico de ejemplo para darles contexto, el objetivo no es criticarlos. Tampoco a las personas que trabajaron en ellos. El objetivo es aprender y mejorar tus habilidades en R.
- La idea no es criticar o destruir el trabajo de las personas de la comunidad de #rstatsES que participan. Sé amable y alienta el trabajo del resto. Dale un "like" a sus publicaciones y ayúdanos a promover la comunidad de R en español.
Datos de miércoles es una comunidad libre de acoso y hostigamiento, independiente del sexo, identidad, género, edad, orientación sexual, discapacidad, apariencia física, tamaño corporal, etnia, religión (o la falta de ella), ideología, nacionalidad, variante lingüística u opciones tecnológicas. No se tolerará el acoso ni el hostigamiento en ninguna de sus formas. Quienes incurran en este tipo de conductas serán marginados de la comunidad. El lenguaje sexual y las imágenes de ese tipo no son apropiados en ningún espacio de este proyecto.
¿Quieres proponer un conjunto de datos para utilizar en el proyecto? Abre un Issue y comparte en él el enlace a la fuente de los datos. Así podemos revisarlo y analizar si lo incluimos en un próximo #DatosDeMiercoles.
| Enlace | Descripción |
|---|---|
| 🔗 | El libro "R for Data Science" en inglés |
| 🔗 | Traducción al español de "R for Data Science" |
| 🔗 | Carbon: herramienta para compartir imágenes de tu código (en inglés) |
| 🔗 | Cómo guardar imágenes de ggplot2 en alta resolución (en inglés) |