Recursos

Esta área está específicamente diseñada para apoyar su viaje de aprendizaje en la ciencia de datos utilizando la programación R y Python. Aquí, hemos compilado un amplio conjunto de materiales de aprendizaje, conjuntos de datos y herramientas diseñadas para mejorar su comprensión y habilidades.

Herramientas y paquetes

Name	Descripción	Autor/a
ggpubr	Crea gráficos listos para publicar basados en ggplot2. Añade valores p y niveles de significación a los ggplots.	A. Kassambara
factoextra	Extrae y visualiza los resultados de análisis de datos multivariados, incluyendo PCA, CA, MCA, MFA, etc.	A. Kassambara
survminer	Proporciona funciones para crear fácilmente curvas de supervivencia listas para publicar con una tabla de “número en riesgo” y un gráfico de censura. Funciones adicionales permiten graficar curvas ajustadas del modelo de Cox y evaluar visualmente las suposiciones del modelo de Cox.	A. Kassambara
ggcorrplot	Simplifica la visualización de una matriz de correlación con `ggplot2`, ofrece reordenamiento de la matriz, muestra niveles de significación en el correlograma e incluye una función para calcular valores p de correlación.	A. Kassambara
rstatix	Un marco para realizar pruebas estadísticas básicas en R, con resultados formateados automáticamente en data frames para facilitar la visualización.	A. Kassambara
datarium	Un banco de datos para análisis estadísticos y visualización, con conjuntos de datos sobre temas como datos categóricos, regresión, comparaciones de medias, ANOVA y ANCOVA.	A. Kassambara
mall	Permite predicciones de LLM por filas en una columna de un data frame. Compatible con R y Python. Soporta análisis de sentimiento, resumen de texto, clasificación de texto, extracción de información, traducción, verificación binaria del contenido y prompts personalizados.	E. Ruiz