Curso: Visualización de Datos con enfoque reproducible de Data Science

• Profesor: Dr. José Manuel Magallanes, PhD (jmagallanes@pucp.edu.pe)
  
  • Profesor del Departamento de Ciencias Sociales, Pontificia Universidad Católica del Peru.
    
  • Senior Data Scientist del eScience Institute and Visiting Professor at Evans School of Public Policy and Governance, University of Washington.
    
  • Fellow Catalyst, Berkeley Initiative for Transparency in Social Sciences, UC Berkeley.

R y la “Nube”

En este ejercicio queremos promover que tus archivos no sean leídos desde tu máquina, sino que siempre desde algun repositorio de la nube. DESCARGUE estos archivos en su máquina, y luego súbalos en los repositorios según se indique.

1. R con GoogleDrive

Google Drive es útil si tenemos un archivo en CSV o Excel:

• Convertirlo a Hoja de Cálculo de Google.
• Publicarlos como CSV (elegir qué página si fuera originalmente un Excel).
• Utilizar el link en R.

Suba el archivo en Excel a GoogleDrive, y use el link creado aquí:

linkGoogleExcel=''
dataGoogleExcel=read.csv(linkGoogleExcel)
names(dataGoogleExcel)

Suba el archivo en CSV a GoogleDrive, y use el link creado aquí:

linkGoogleCSV=''
dataGoogleExcel=read.csv(linkGoogleCSV)
names(linkGoogleCSV)

Otros tipos de archivos no pueden leerse directamente.

2. R con Dropbox

• Suba los archivos a Dropbox.
• Copiar el link de dropbox.

Lea el archivo en Excel que tiene en Dropbox, instale la librería rio, y use el link creado. Asegurarse de cambiar el link hacia dl=1.

library(rio)
linkDropboxExcel=''
dataDropboxExcel=import(linkDropboxExcel)
names(dataDropboxExcel)

Lea el archivo en SPSS que tiene en Dropbox, instale la librería rio, y use el link creado. Asegurarse de cambiar el link hacia dl=1.

library(rio)
linkDropboxSPSS=''
dataDropboxExcel=import(linkDropboxSPSS)
names(linkDropboxSPSS)

3. R con GitHub

• Crear una cuenta en Github.
• Subir los archivos deseados. Se puede hacer directamente desde la web, pero es mejor acostumbrarse a hacerlo con el cliente (GitHub Desktop).
• Si el archivo fuera CSV, elegir la ruta al raw; de lo contrario, elegir el link del download.

Suba el archivo en Excel a GitHub, instale la librería rio, y use el link creado aquí:

library(rio)
linkGitHubExcel=''
dataGitHubExcel=import(linkGitHubExcel)
names(dataGitHubExcel)

Suba el archivo en SPSS a GitHub, instale la librería rio, y use el link creado aquí:

library(rio)
linkGitHubSPSS=''
dataGitHubSPSS=import(linkGitHubSPSS)
names(dataGitHubSPSS)

---

AUSPICIO:

• El desarrollo de estos contenidos ha sido posible gracias al grant del Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences (BITSS) at the Center for Effective Global Action (CEGA) at the University of California, Berkeley

RECONOCIMIENTO

EL Dr. Magallanes agradece a la Pontificia Universidad Católica del Perú, por su apoyo en la participación en la Escuela ALACIP.

El autor reconoce el apoyo que el eScience Institute de la Universidad de Washington le ha brindado desde el 2015 para desarrollar su investigación en Ciencia de Datos.