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title: "Trabajo Práctico"
description: |
Consigna Número 1
site: distill::distill_website
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
#### 1. Crear un repositorio público en la cuenta personal de Github.
<br>
#### 2. Crear un proyecto en la computadora desde Rstudio y vincularlo al repositorio de Github (_nota: elegir la opción "versión de control" / "Control version" al crear el proyecto_)
<br>
#### 3. Crear un **script.R** / **Rmarkdown** (en el que más cómodo/a te sientas) y guardarlo en el proyecto.
<br>
#### 4. Importar una base de datos (de las que vimos en clase; de algún repositorio de datos abiertos como [opción 1](https://datos.gob.ar/) / [opción 2](https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/)), sea guardando el archivo en la carpeta del proyecto, sea a través de un link, directo de la web ([ver ejemplo](https://tuqmano.github.io/geo_utdt/sesiones/sesion3.html#16))
<br>
#### 5. Sobre esta base, plantearse una pregunta sencilla (ejemplo: "Cuál es el promedio de x en el año z" / "Cuál es la categoría más frecuente de la variable y") e intentar responderla pasando por los pasos de importación / limpieza / armado de indicadores que vimos en clase. Ejemplo de funciones a utilizar:
- `filter()` (seleccionar universe de análisis -filas-)
- `select()` (seleccionar variables de interés -columnas-)
- `mutate()` (recodificar / limpiar / armar indicadores)
- `pivot_longer()` / `pivot_vider()` (re-estructurar la base -sólo si es necesario-)
<br>
#### 6. Al finalizar, guardar el script.R / rmarkdown.Rmd y subir los cambios en el proyecto _local_ al repositorio _remoto_ de Github.
- Recordar la secuencia (por terminal o por la pestaña _GIT_ del panel de control de Rstudio):
- `git pull`
- `git add -A`
- `git commit -m "acá el mensaje"`
- `git push`
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## Entrega
Una vez realizado los puntos anteriores, copiar el link del repositorio en la columna **TP 1** del [siguiente archivo](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zs4iAFX6D0qZTse62nVPRreOXxhb17DaPr2H5Qzc1is/edit#gid=0).
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