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title: "3R4EDI: R para la Empresa, Docencia e Investigación "
subtitle: "R-Quixote. Almagro, 19 y 20 de Octubre de 2023"
author: "Julián Gómez y Gema Fernández-Avilés"
date: "`r Sys.Date()`"
bibliography: biblio.bib
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toc: true
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execute:
code-overflow: scroll
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warning: false
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comment: "#>"
code-line-numbers: true
code-copy: true
---
# {#title-slide data-menu-title="R, docencia y ciencia de datos"}
[Viaje al centro del dato]{.custom-title-1} [R + Python]{.custom-title-2} [Julián Gómez y Gema Fernández-Avilés]{.custom-author}
```{r}
#| echo: false
library(scales)
library(knitr)
library(kableExtra)
options(dplyr.print_min = 6, dplyr.print_max = 6)
ggplot2::theme_set(ggplot2::theme_gray(base_size = 18))
```
# ¿R o Python? {background-color="#017eae"}
## No es cuestión de R o Pythón...
::: columns
::: {.column width="50%"}
{width="35%"}
- CTO y co-fundador de Analyticae SL.
- Vive en Toledo y trabaja en Madrid.
- Python.
:::
::: {.column width="50%"}
{width="30%"}
- Catedrática de Estadística (UCLM).
- Vive en Madrid y trabaja en Toledo.
- **R.**
:::
:::
## Versiones...
## Versiones... con mensajes legibles para los humanos
## ¿Por qué necesitamos un control de versiones?
# Decisiones previas `r emo::ji("question")` {background-color="#017eae"}
Rstudio y GitHub: control de versiones
::: columns
::: {.column width="50%"}
{width="40%"}
:::
::: {.column width="50%"}
{width="30%"}
:::
:::
## 1. RStudio cloud
#### *Bring along your favorite data science tools to the cloud, including RStudio, R, and Python.*
{width="30%"}
## 2. GitHub
- Git es un sistema de control de versiones, como las funciones de "Control de cambios" de Microsoft Word.
- Es el más popular.
- GitHub el "alojamiento" de los proyectos Git de internet -- como DropBox mucho mejor.
{width="30%"}
## 3. ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio?
## 3. ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio?
## 3. ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio?
## 3. ¿Cómo trabajar con Git y GitHub en Rstudio?
## 4. Veamos un caso real y sencillo {background-color="#017eae"}
## Metodología CRIPS-DM para ciencia de datos: 6 pasos básicos
## Etapa 1: Entendimiento del negocio
+ El censo es la operación estadística de mayor tradición que existe.
+ En España, durante los reinos de taifas (entre los siglos XI y XIII) ya se utilizaban para establecer los tributos que debían pagar cristianos, musulmanes y judíos.
+ A partir del censo de población se obtiene información sobre la cifra de población de un país, su estructura, crecimiento y características económicas, sociales y demográficas con un elevado nivel de detalle.
## Etapa 2: Entendimiento de los datos
Webscraping y estructura de los datos
::: panel-tabset
### R
```{r}
library(httr)
# Url base del servio API del Censo
url <- "https://www.ine.es/Censo2021/api"
# Consulta a la base de datos.
# Resultados por provincia. Población por sexo, nacionalidad (española/extranjera) y edad (grandes grupos)
consulta <- '{"idioma":"ES", "metrica":["SPERSONAS"], "tabla":"per.ppal", "variables": ["ID_RESIDENCIA_N1", "ID_NACIONALIDAD_N1", "ID_SEXO", "ID_GRAN_GRUPO_EDAD"]}'
# Llamada a la API utilizando el método POST
response <- VERB("POST", url,
body = consulta,
content_type("application/json"),
accept("application/json"),
encode = "json")
# Obtenemos el contenido de la respuesta, que contiene tanto los datos como los metadatos
contenido <- content(response, "text")
# La cadena de texto internamente es un json
contenido <- jsonlite::fromJSON(contenido)
# Data frame con los datos
datos <- contenido$data
```
### Python
```{python}
#| eval: true
import requests
import json
import pandas as pd
import numpy as np
# Url base del servio API del Censo
url = 'https://www.ine.es/Censo2021/api'
# Datos en formato JSON que enviaremos en la solicitud POST
data = {
'idioma':'ES',
'metrica':['SPERSONAS'],
'tabla':'per.ppal',
'variables': ['ID_RESIDENCIA_N1', 'ID_NACIONALIDAD_N1', 'ID_SEXO', 'ID_GRAN_GRUPO_EDAD']
}
data_json = json.dumps(data)
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, data=data_json, headers=headers)
# Verificamos el código de estado de la respuesta (200 para éxito)
if response.status_code == 200:
contenido = response.json()
datos = pd.DataFrame (contenido['data'])
else:
print('Error en la solicitud. Código de estado:', response.status_code)
```
:::
## Etapa 3: Preparación de los datos
::: panel-tabset
### R
```{r}
library(dplyr)
datos_originales <- datos
correspondencia_residencia <- c(
'Andalucía' = 1,
'Aragón' = 2,
'Asturias, Principado de' = 3,
'Balears, Illes' = 4,
'Canarias' = 5,
'Cantabria' = 6,
'Castilla y León' = 7,
'Castilla - La Mancha' = 8,
'Cataluña' = 9,
'Comunitat Valenciana' = 10,
'Extremadura' = 11,
'Galicia' = 12,
'Madrid, Comunidad de' = 13,
'Murcia, Región de' = 14,
'Navarra, Comunidad Foral de'= 15,
'País Vasco' = 16,
'Rioja, La' = 17,
'Ceuta' = 51,
'Melilla' = 52
)
# Calcular el percentil y reemplazar los valores en la columna SPERSONAS
datos <- datos %>%
mutate(ID_NACIONALIDAD_N1 = as.numeric(factor(ID_NACIONALIDAD_N1)),
ID_GRAN_GRUPO_EDAD = as.numeric(factor(ID_GRAN_GRUPO_EDAD)),
ID_SEXO = as.numeric(factor(ID_SEXO)),
ID_RESIDENCIA_N1 = as.numeric(correspondencia_residencia[ID_RESIDENCIA_N1]),
SPERSONAS = percent_rank(SPERSONAS))
datos_escalados <- scale(datos)
#datos_escalados
```
### Python
```{python}
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
datos_procesados = datos.copy()
datos_procesados.ID_GRAN_GRUPO_EDAD.replace(['Menos de 16', '16-64', '65 o más'],
[0, 1, 2], inplace=True)
datos_procesados.ID_SEXO.replace(['Hombre', 'Mujer'],
[0, 1], inplace=True)
datos_procesados.ID_NACIONALIDAD_N1.replace(['Española','Extranjera'],
[0, 1], inplace=True)
datos_procesados.ID_RESIDENCIA_N1.replace(
['Andalucía',
'Aragón',
'Asturias, Principado de',
'Balears, Illes',
'Canarias',
'Cantabria',
'Castilla y León',
'Castilla - La Mancha',
'Cataluña',
'Comunitat Valenciana',
'Extremadura',
'Galicia',
'Madrid, Comunidad de',
'Murcia, Región de',
'Navarra, Comunidad Foral de',
'País Vasco',
'Rioja, La',
'Ceuta',
'Melilla'],
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 51, 52], inplace=True)
def percentile_rank(column):
return column.rank(pct = True)
datos_procesados.SPERSONAS = percentile_rank(datos_procesados['SPERSONAS'])
scaler = StandardScaler()
datos_procesados_escalados = scaler.fit_transform(datos_procesados)
```
:::
## Etapa 4: Modelado
::: panel-tabset
### R
```{r}
library(factoextra)
library(NbClust)
fviz_nbclust(x = datos_escalados, FUNcluster = kmeans, method = "wss", k.max = 10)
#nb <- NbClust(datos_escalados, distance = "euclidean", min.nc = 2,
# max.nc = 10, method = "kmeans")
```
### Python
```{python}
from sklearn.cluster import KMeans
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
model = KMeans(random_state=123, n_init='auto')
visualizer = KElbowVisualizer(model, k=(2,10))
visualizer.fit(datos_procesados_escalados)
visualizer.show()
```
:::
## Etapa 5: Evaluación
::: panel-tabset
### R
```{r}
km_clusters <- eclust(x = datos_escalados, FUNcluster = "kmeans", k = 4, seed = 123,
hc_metric = "euclidean", nstart = 50, graph = FALSE)
fviz_silhouette(km_clusters, print.summary = TRUE, palette = "jco",
ggtheme = theme_classic())
```
### Python
```{python}
from yellowbrick.cluster import SilhouetteVisualizer
model = KMeans(4, random_state=123, n_init='auto')
visualizer = SilhouetteVisualizer(model, colors='yellowbrick')
visualizer.fit(datos_procesados_escalados)
visualizer.show()
```
:::
## Etapa 6: Despliegue
* Por ejemplo `Shiny`, en R y Python.
## Conclusiones {.smaller}
::: panel-tabset
### Ventajas
+ **Diversidad de bibliotecas**: mientras que Python tiene bibliotecas como `Pandas`, `NumPy` y `Scikit-learn`, R cuenta con `dplyr`, `ggplot2` y `tidyverse`. Esta diversidad permite aprovechar lo mejor de ambos mundos.
+ **Visualización de datos**: aunque Python tiene bibliotecas de visualización como Matplotlib y Seaborn, R es conocido por su capacidad superior de visualización con ggplot2.
+ **Estadísticas avanzadas**: R fue diseñado específicamente para estadísticas, por lo que tiene una amplia variedad de paquetes estadísticos que no están disponibles o no son tan intuitivos en Python.
+ **Flexibilidad**: algunos paquetes y funciones están disponibles solo en uno de los lenguajes. Usar ambos garantiza que siempre tendrás la herramienta adecuada para el trabajo.
+ **Comunidad**: ambos lenguajes tienen comunidades activas y en crecimiento. Es decir, que es más probable obtener ayuda, independientemente del problema que tengas.
+ **Integración**: las integraciones con otras plataformas son mucho más habituales y sencillas desde Python, pero también algunas librerías en R dan soporte a estos temas sencillos como APIS Rest.
+ **Desarrollo y producción**: Python es ampliamente utilizado en el desarrollo y la producción de aplicaciones, mientras que R es excelente para el análisis y la visualización. Usar ambos te permite crear un flujo de trabajo desde el análisis hasta la producción.
+ **Aprendizaje**: Aprender ambos lenguajes te hace más versátil como analista o científico de datos.
+ **Ofertas de trabajo**: algunas empresas prefieren Python, mientras que otras prefieren R. Conocer ambos aumenta tus oportunidades en el mercado laboral.
+ **Actualizaciones y mejoras**: al estar en sintonía con ambas comunidades, puedes beneficiarte de las actualizaciones y mejoras en ambos lenguajes.
+ **Diversidad de enfoques**: cada lenguaje tiene su propia filosofía y enfoque, lo que puede proporcionar diferentes perspectivas al abordar un problema.
+ **Optimización**: Para ciertas tareas, uno de los lenguajes puede ser más eficiente que el otro.
+ **Educación**: R es ampliamente utilizado en la academia y la investigación, mientras que Python es popular en la industria. Conocer ambos te prepara para ambos mundos.
+ **Extensibilidad**: Ambos lenguajes se pueden extender con otros lenguajes como C y C++.
+ **Reproducibilidad**: R tiene un enfoque fuerte en la reproducibilidad, especialmente con herramientas como RMarkdown. Esto complementa las capacidades de Python en el mismo ámbito.
### Desventajas
+ **Curva de aprendizaje**: aprender y mantenerse actualizado en ambos lenguajes puede ser abrumador.
+ **Integración complicada**: aunque es posible integrar ambos lenguajes, hacerlo de manera efectiva puede ser un desafío.
+ **Rendimiento**: usar ambos lenguajes en un proyecto puede afectar el rendimiento si no se gestiona adecuadamente.
+ **Mantenimiento**: Mantener código en ambos lenguajes puede ser más laborioso que centrarse en uno solo.
+ **Decisión**: A veces, puede ser difícil decidir qué lenguaje usar para una tarea específica, lo que puede llevar a la parálisis por análisis.
:::
## Consideración final
## Referencias
- [Happy Git and GitHub for the useR](https://happygitwithr.com/). Libro imprescindible.
- [Cómo usar Git/GitHub con R](http://destio.us.es/calvo/asignaturas/ge_esco/tutorialusargitgithubrstudio/UsarGitGithubconRStudio.html). Muy didáctico, sencillo y en español.
- [R for Data Science (2e)](https://r4ds.hadley.nz/)
- [Python for Data Analysis, 3E](https://wesmckinney.com/book/)