• Prácticas de TGD
  • Prólogo
  • 1 Introducción
    • 1.1 Contenidos
    • 1.2 Planificación (tentativa)
      • 1.2.1 Evaluación
    • 1.3 Fuentes de información:
      • 1.3.1 Básica
      • 1.3.2 Complementaria:
  • 2 Manipulación de datos con R
    • 2.1 Lectura, importación y exportación de datos
      • 2.1.1 Formato de datos de R
      • 2.1.2 Acceso a datos en paquetes
      • 2.1.3 Lectura de archivos de texto
      • 2.1.4 Importación desde SPSS
      • 2.1.5 Importación desde Excel
      • 2.1.6 Exportación de datos
      • 2.1.7 Python, Julia y otros lenguajes de programación
    • 2.2 Manipulación de datos
      • 2.2.1 Operaciones con variables
      • 2.2.2 Operaciones con casos
    • 2.3 Datos faltantes
      • 2.3.1 Funciones apply
      • 2.3.2 Tablas (para informes)
      • 2.3.3 Operaciones con tablas de datos
    • 2.4 Ejemplo WoS data
  • 3 Introducción al lenguaje SQL
    • 3.1 Bases de Datos Relacionales
      • 3.1.1 Definiciones
    • 3.2 Sintaxis SQL
      • 3.2.1 Extracción SQL (11 statements)
      • 3.2.2 Crear/Actualizar/Borrar tablas SQL (8 statements)
      • 3.2.3 Añadir/Actualizar/Borrar tuplas en SQL (3 statements)
      • 3.2.4 Gestión Bases de Datos (5 statements)
      • 3.2.5 Ejemplos de consultas SQL
    • 3.3 Conexión con bases de datos desde R
      • 3.3.1 Introducción a SQL en R
      • 3.3.2 El paquete sqldf
      • 3.3.3 SQL Queries
    • 3.4 Ejemplo Scopus data
    • 3.5 Ejercicios SQL con RSQLite
      • 3.5.1 Setup de RSQLite
    • 3.6 Práctica 1: SQL
  • 4 Manipulación de datos con tidyverse
    • 4.1 Introducción al ecosistema tidyverse
      • 4.1.1 Operador pipe (redirección)
      • 4.1.2 Lectura y escritura de archivos de texto
      • 4.1.3 Escritura
    • 4.2 Manipulación de datos con dplyr y tidyr
      • 4.2.1 El paquete dplyr
      • 4.2.2 Operaciones con variables (columnas)
      • 4.2.3 Operaciones con casos (filas)
      • 4.2.4 Datos faltantes
    • 4.3 Herramientas tidyr
    • 4.4 Operaciones con tablas de datos
    • 4.5 Bases de datos con dplyr
      • 4.5.1 Ejemplos
  • 5 Introducción a Tecnologías NoSQL
    • 5.1 Conceptos y tipos de bases de datos NoSQL (documental, columnar, clave/valor y de grafos)
      • 5.1.1 Características de las bases de datos NoSQL
      • 5.1.2 Tipos de Bases de Datos NoSQL
      • 5.1.3 MongoDB: NoSQL documental
      • 5.1.4 Redis: NoSQL key-value
      • 5.1.5 Cassandra: NoSQL columnar
      • 5.1.6 Neo4j: NoSQL grafos
      • 5.1.7 Otros: search engines
    • 5.2 Conexión de R a MongoDB
    • 5.3 Ejercicios prácticos con MongoDB
  • 6 Tecnologías para el Tratamiendo de Datos Masivos
    • 6.1 Introducción al Aprendizaje Estadístico
    • 6.2 Tecnologías Big Data (Hadoop/Spark y Visualización)
      • 6.2.1 Tecnologías Hadoop, Spark, y Sparklyr
      • 6.2.2 Big Data y Machine Learning
      • 6.2.3 Rattle como alternativa a RapidMiner en R
      • 6.2.4 Visualización y Generación de Cuadros de Mando
    • 6.3 Introducción al Análisis de Datos Masivos
  • Apendices
  • A Enlaces
    • A.1 RStudio
    • A.2 Bibliometría
  • B Instalación de R
    • B.1 Instalación de R en Windows
      • B.1.1 Asistente de instalación
      • B.1.2 Instalación de paquetes
    • B.2 Instalación en Mac OS X
    • B.3 Instalación (opcional) de un entorno o editor de comandos
      • B.3.1 Opciones adicionales
  • Publicado con bookdown

Prácticas de Tecnologías de Gestión y Manipulación de Datos

A.1 RStudio

RStudio:

  • Online learning

  • Webinars

  • sparklyr

  • shiny

tidyverse:

  • dplyr

  • tibble

  • tidyr

  • stringr

  • readr

  • Databases using R, dplyr as a database interface, Databases using dplyr

CheatSheets:

  • rmarkdown

  • shiny

  • dplyr

  • tidyr

  • stringr