Desde cero: instalamos R, RStudio, Python y los agentes de IA. De la IA que responde al agente que ejecuta — y los ponemos a limpiar datos, crear dashboards y automatizar Excel, en vivo.
Dirigida por Oscar Iván Vargas Pineda Ver perfil →Miles de ejemplos
Detecta patrones
Predice y genera
En corto: la IA te responde; el agente hace el trabajo mientras tú diriges.
Planifica · actúa · verifica
Tú diriges, el agente ejecuta — y aprendes en el proceso.
nombres y correos electrónicos. Luego, en la hoja taller, agrégame una columna nueva que indique, por cada persona, si está solo en el taller o si está tanto en el taller como en el curso.No es una lista suelta: cada pieza se apoya en la anterior. Si saltas un eslabón, el siguiente falla y parece que "el programa está dañado".
Download R 4.x.xversion en la consolaVerifica primero por si ya los tienes; si no, instálalos. Aquí está la trampa más común de toda la sesión.
python --versionMac python3 --versionAdd Python to PATH abajo del todo.pkg y sigue el asistentenode -v y npm -vEstos son los 4 que veremos hoy en la sesión. Toca una tarjeta para ir a su instalación.
Ventas de una tienda. Con relaciones lógicas entre variables… y "suciedad" real para practicar.
datos_ventas.xlsx en un DataFrame llamado datos. Límpialo: (1) elimina filas duplicadas; (2) en ciudad y categoria quita espacios y unifica mayúsculas/acentos; (3) convierte cantidad, precio_unitario y total_venta a número (quita "$" y puntos de miles); (4) recalcula total_venta = cantidad × precio_unitario donde falte; (5) elimina filas con cantidad ≤ 0; (6) rellena satisfaccion vacía con la mediana. Guárdalo como datos_ventas_limpio.xlsx.datos_ventas_limpio.xlsx, crea un dashboard con 4 gráficos en una sola figura: (1) ventas totales por ciudad en barras; (2) participación por categoria en dona; (3) tendencia de total_venta por mes en línea; (4) satisfaccion promedio por metodo_pago. Ponle un título general y guárdalo como dashboard_ventas.png.datos_ventas_limpio.xlsx: (1) crea la carpeta reportes_por_ciudad y guarda un Excel por cada ciudad (ventas_<ciudad>.xlsx); (2) crea un único resumen_ventas.xlsx con una hoja por cada categoria y una hoja Resumen con total_venta y utilidad por ciudad.Antes de reinstalar nada, revisa esta lista: el 90% de los errores de instalación se arreglan aquí.
Causa: no reiniciaste la terminal, o no marcaste Add to PATH. Arreglo: cierra y vuelve a abrir la terminal — lee las rutas solo al abrirse.
Causa: olvidaste marcar Add Python to PATH. Arreglo: reinstala desde python.org marcando esa casilla.
Causa: instalaste RStudio antes que R, o cambiaste la carpeta de R. Arreglo: instala R desde CRAN con las opciones por defecto y reábrelo.
Causa: cerraste el instalador antes de terminar, o no reiniciaste la terminal. Arreglo: reinstala la versión LTS y reabre la terminal.
Causa: política de ejecución restringida. Arreglo: corre una vez Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned, reabre y reintenta. En Mac no aplica.
Causa: lo corres fuera de una carpeta de proyecto, o lo buscaste con pip. Arreglo: haz cd hasta el proyecto y corre freebuff (se instala con npm, no con pip).
Entendiste qué es la IA, cómo se diferencia de un agente, instalaste los cuatro y los pusiste a limpiar, visualizar y automatizar datos reales.