Antes de iniciar a trabajar: sólo una persona de cada equipo debe darle click a la liga de gh-classroom que está indicada en la publicación del google classroom. Una vez que le dé click a la liga de gh-classroom tal persona invitará a sus integrantes de equipo como Admins. Para invitar a sus integrantes ir dentro del repo de gh-classroom a Settings -> Manage Access y enviar la invitación ingresando users de github de sus integrantes.

Objetivo

Aprendizaje y uso de la amplia gama de paquetes que proporcionan Python y R para análisis de datos y resolución de problemas.

Descripción

Cada equipo elige datos de su interés relacionados con alguno de los temas vistos en el curso: Cálculo Diferencial e Integral, Álgebra Lineal, Probabilidad o Estadística (como mínimo un tema debe considerarse y pueden mezclarse) para su análisis vía los paquetes de los lenguajes revisados en el curso.

Algunos ejemplos:

• Análisis de las ecuaciones de Lotka-Volterra para describir la interacción de sistemas con depredadores y presas con los paquetes numpy, matplotlib, sympy de Python.

• Modelo de regresión logística ajustado a análisis de datos de salarios de personas con los paquetes tidyverse, readr, e1071, kernlab, ROCR, pROC, corrplot de R.

• Análisis exploratorio de base de películas con los paquetes pandas, numpy, seaborn, matplotlib de Python.

• Análisis descriptivo de datos del videojuego de Pokemon con los paquetes ggplot2 y MASS de R.

• Uso del álgebra lineal en criptografía y análisis de difusión de mensajes cifrados con los paquetes numpy, matplotlib y pandas de Python.

• Análisis descriptivo de la movilidad social en México con los paquetes haven, markovchain, diagram, shape, ggplot2, MmgraphR, Gmisc, magrittr de R.

• Análisis descriptivo de incidencia delictiva en la Ciudad de México con los paquetes numpy, matplotlib, pandas, geopandas y shapely de Python.

Se ha asignado el lenguaje por equipo (Python o R) en la publicación de google classroom. Cada equipo decide los datos y paquetes a utilizar.

Herramientas

Jupyter notebooks, repl, git, github, docker, binder, Python3, Rstudio, Spyder.

Dinámica

Misma dinámica que en la práctica 1 por equipos donde se utilizó la funcionalidad de github para la creación de proyectos, issues, milestones, reviewers, pull requests y la organización y comunicación de su trabajo. Ver ejemplo de lo anterior en el video (mismo video de la práctica 1).

Para que esta dinámica funcione cada equipo debe tener una persona que vaya creando el proyecto, que cree/cierre los issues, milestones y debe observar que los pull requests sean revisados y finalmente que se haga el merge por la persona reviewer. Ustedes deciden quiénes tendrán este rol, aka, project manager.

¿Fecha de entrega?

El lunes 5 de julio 14:00 pm suban su trabajo escrito en formato de notebook o pdf a sus repos de gh-classroom con nombre <practica_final_equipo_x>.ipynb o .pdf. Su presentación no la suban a este repo, coloquen una liga hacia donde esté almacenada (por ejemplo un google drive o un dropbox) y háganla pública, no me inviten a colaborar. Una vez que hayan finalizado su presentación coloquen la liga a la misma en su README.md de sus repos.

¿Calificación y porcentaje?

Si en todo el prope no entregaron 3 prácticas semanales o bien al sumar sus puntos de las prácticas semanales y por equipos hasta la número 4 (incluyéndola) no tienen al menos 3 puntos acumulados, la calificación de todas las prácticas (también la final) será de 10%. En otro caso las prácticas semanales incluyendo las que fueron por equipos acumulan 70% y la práctica final será de 30% de acuerdo a lo presentado el primer día del curso.

La práctica final será evaluada como sigue:

• 10% trabajo escrito.

• 60% uso de los paquetes del lenguaje asignado.

• 10% uso de la funcionalidad de github por todo el equipo.

• 10% trabajo individual evaluado vía los commits realizados en github.

• 10% presentación en clase. Todas y todos tienen que presentar y resolver las preguntas que surjan durante su presentación.

Y si ya elegimos el tema y paquete ¿qué debemos realizar a continuación?

Crear un nuevo README.md en la raíz de su repo colocando el tema, paquete a usar, referencias a sus datos y las que utilizan para su práctica final*, el lenguaje, integrantes y qué persona* será la project manager. Les sugiero conserven la instrucciones de este README.md renombrándolo como old_README.md.

* Las referencias colóquenlas utilizando Markdown, esto es, no coloquen ligas de la forma:

• https://web.archive.org/web/20061025183237/http://www.idiom.com/~zilla/Work/nvisionInterface/nip.html

pues es difícil leerlas y acordarse qué referencia era, utilicen Markdown:

• Fast Normalized Cross-Correlation.

* Coloquen para cada integrante las asignaciones realizadas en su README.md, por ejemplo:

User	Trabajo
@ericka	Project manager, búsqueda de datos y paquete. Gráficas.
@erick	Propuesta de tema y análisis de datos.

-> También coloquen sus referencias en su <practica_final_equipo_x>.ipynb o .pdf

¿Cuando presenta mi equipo?

Equipos 1 y 2 el lunes 5 de julio. Equipos restantes el martes 6 de julio. Ambos días nos vemos 18:00 por M. Teams.

Notas

• Deben usar repl.it, git o Github para llevar la historia de cambios en la realización de sus notebooks o cualquier otro archivo y subirlos a sus repos. No se revisarán aquellos archivos que tengan un commit con todas las respuestas. El trabajo es incremental.

• Aquí el botón de binder: (recuerden que también permite uso de R, sólo hay que asegurarse que el kernel es el de R)

• Incluyan mensajes en sus commits que tengan información útil y que hagan referencia en su mensaje al issue que se está trabajando, por ejemplo:

git commit -m "solving issue #4 regarding download of data" -i <archivo(s) asociado(s) al commit>

• Poner las referencias que utilizan (aún si le preguntan a una compañera o compañero de la clase coloquen esto en su entrega) pues no está permitido copiar y escribir que lo hicieron sin citar sus fuentes.

• Ir guardando su trabajo si usan binder.

• Usar repl.it, git o github para añadir archivos a sus repos de gh-classroom. Algunos comandos de git útiles para añadir un archivo (por ejemplo un notebook) son:

git clone <url de mi repo que está en gh-classroom> <aquí colocar nombre de un directorio>

#el comando anterior les pedirá sus credenciales de github tecleen la respuesta y den enter por cada respuesta

cd <nombre del directorio elegido en la línea anterior> #cd es "change directory" y lo usamos para entrar al directorio

La url de un repositorio en github puede obtenerse con el botón Code

git config --global user.email "<mi correo asociado de github>"
git config --global user.name "<mi nombre>"
git add <nombre de mi notebook>
git commit -m "mensaje de mi commit" -i <nombre de mi notebook>
git push

La última línea les pedirá sus credenciales de github.

Después de realizar por primera vez lo anterior si quiero hacer cambios en mi notebook el flujo que sigo es:

#clonar repo a un directorio si no lo tengo clonado
#entrar al directorio con cd
#git config --global user.email "<mi correo asociado de github>"
#git config --global user.name "<mi nombre>"
git commit -m "mensaje de mi commit con los cambios" -i <nombre de mi notebook>
git push

La última línea les pedirá sus credenciales de github.

Si decideron no usar git y prefieren usar github para subir los notebooks (que previamente descargué de binder) pueden usar el botón de Upload files:

y no olviden escribir un mensaje significativo de los cambios que han hecho (incluso si subieron un archivo)

• Su trabajo individual y su tiempo es muy valioso e importante, también el trabajo en equipo. Si alguna persona del equipo no realizó su tarea asignada, avísenme y no realicen su tarea asignada. Si tienen algún problema (familiar, salud,...) infórmenme con tiempo para ver qué podemos hacer :)