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Agrega un glosario #25

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Agrega un glosario #25

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eccce0d
Intento de glosario
eliocamp Oct 12, 2021
f3206d1
Intento de glosario
eliocamp Oct 12, 2021
fa0993f
Corrije erorres
eliocamp Oct 12, 2021
27fe59d
Agrega un par de definiciones
eliocamp Oct 12, 2021
0fb3176
Agrega links a algunas palabras
eliocamp Oct 12, 2021
1b8390d
Agrega extra potenciación
eliocamp Oct 14, 2021
d9148ad
Pasa a heading 2
eliocamp Oct 14, 2021
1058348
Agrega potenciación
eliocamp Oct 14, 2021
5d5c104
Intento de glosario
eliocamp Oct 12, 2021
24897b1
Intento de glosario
eliocamp Oct 12, 2021
9b2f9c8
Corrije erorres
eliocamp Oct 12, 2021
1c9046c
Agrega un par de definiciones
eliocamp Oct 12, 2021
89b1cd4
Agrega links a algunas palabras
eliocamp Oct 12, 2021
7213199
Merge remote-tracking branch 'origin/glosario' into glosario
eliocamp Oct 14, 2021
286462c
Add glosario terms and minor changes on Introduccion
yabellini Oct 21, 2021
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8 changes: 4 additions & 4 deletions 01-introduccion.Rmd
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Expand Up @@ -10,7 +10,7 @@ El proceso de ciencia de datos en el cual nos vamos a basar se puede ver en el s
![Mapa conceptual del proceso de ciencia de datos](img/ciencia-de-datos.png)

Primero, debes **importar** tus datos hacia la herramienta donde vas a procesarlos.
Típicamente, esto implica tomar datos que están guardados en un archivo o base de datos y cargarlos en tu software para poder trabajar con ellos.
Típicamente, esto implica tomar datos que están guardados en un archivo o `r gdef("base de datos")` y cargarlos en tu software para poder trabajar con ellos.

Una vez que has importado los datos, el siguiente paso es **ordenarlos** para que tengan un formato adecuado para su análisis.
Este formato pensado para el análisis tiene la característica que, en los conjuntos de datos ordenados, *cada columna es una variable y cada fila una observación*.
Expand All @@ -33,15 +33,15 @@ Los modelos son herramientas estadísticas o computacionales y tienen supuestos
El último paso en el proceso de la ciencia de datos es la **comunicación**, una parte crítica de cualquier proyecto de análisis de datos, porque es cuando vas a mostrar tus resultados a otras personas y necesitas que puedan comprenderlos y encontrarlos útiles para utilizarlos.

Alrededor de todas estas herramientas se encuentra la **programación** como herramienta transversal en el proyecto de ciencia de datos.
No necesitás ser una persona experta en programación para hacer ciencia de datos, pero aprender más sobre programar te ayudará a automatizar tareas recurrentes, compartir tu trabajo de forma reusable y aprovechar el trabajo de otros para resolver problemas similares con mayor facilidad y rapidez.
No necesitás ser una persona experta en `r gdef("programación")` para hacer ciencia de datos, pero aprender más sobre programar te ayudará a automatizar tareas recurrentes, compartir tu trabajo de forma reusable y aprovechar el trabajo de otras personas para resolver problemas similares con mayor facilidad y rapidez.

En este cuadernillo te mostraremos como realizar cada una de estas etapas utilizando el software R y te dejaremos links donde puedes aprender y profundizar más cada aspecto de este proceso.

## ¿Por qué R?

Excel es un software admirable.
Es genial para hacer data entry, para ver los datos crudos y para hacer gráficos rápidos.
Si venís usándolo hace tiempo, seguro que aprendiste un montón de trucos para sacarle el jugo al máximo, habrás aprendido a usar fórmulas, tablas dinámicas, e incluso macros.
Es genial para hacer ingreso de datos (_data entry_ en inglés), para ver los datos crudos y para hacer gráficos rápidos.
Si venís usándolo hace tiempo, seguro que aprendiste un montón de trucos para sacarle el jugo al máximo, habrás aprendido a usar fórmulas, tablas dinámicas, e incluso `r gdef("macros").
Pero seguro que también sufriste sus limitaciones.

En una hoja de Excel no hay un límite claro entre datos y análisis.
Expand Down
4 changes: 0 additions & 4 deletions DT6_ciencia_de_datos_turismo.Rproj
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Expand Up @@ -13,7 +13,3 @@ RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX

BuildType: Website

MarkdownWrap: Sentence

SpellingDictionary: es_ES
14 changes: 14 additions & 0 deletions glosario.yml
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Expand Up @@ -13,3 +13,17 @@ github:
repositorio:
nombre: Repositorio
def: Lugar en el que un sistema de control de versión guarda los archivos que conforman un proyecto y los metadatos que describen su historia.

base-de-datos:
nombre: Base de Datos
def: Una base de datos que organiza la información en tablas, cada una de las cuales tiene un set fijo de campos con nombre (que se muestran como columnas) y un número variable de registros (que se muestran como filas)

programacion:
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Creo que esto debería ser programación (con tilde) para que r gdef("programación") funcione. Sino hay que hacer r gdef("programación", "programacion")` (el primero es el texto que va a aparecer y el segundo es el "id" del término.

nombre: Programación
def: proceso por el cual una persona desarrolla un programa, valiéndose de una herramienta que le permita escribir el código en un lenguaje de programación y de otra que sea capaz de traducirlo a lo que se conoce como lenguaje de máquina, que puede comprender la computadora.

macro:
nombre: macro
def: serie de instrucciones que se almacenan, generalmente en el mismo software que las utiliza, para que se puedan ejecutar de manera secuencial mediante una sola llamada u orden de ejecución con el objetivo de automatizar tareas.