Primer análisis de competencia casa Pitas

Nesta aula, vimos que: - `select()` seleciona colunas; - `filter()` seleciona linhas; - `mutate()` cria e transforma variáveis; - `case_when()` permite classificações e recodificações mais legíveis; - `group_by()` e `summarise()` estruturam a agregação por grupos; - `group_split()` permite dividir a base em subconjuntos; - `bind_rows()`, `bind_cols()` e `left_join()` permitem combinar dados; - `pivot_longer()` e `pivot_wider()` reorganizam a estrutura das bases; - `ggplot2` constrói gráficos por camadas, integrando-se naturalmente ao fluxo do tidyverse.

Prueba práctica módulo 4 Máster Ciencia de Datos y Big Data

Hybrid Bayesian Network for Interpretable Stroke Prediction — Final Analysis Pipeline

ERA5-Land absolute SWE values, with outlines for the Nahanni and Liard basins

ERA5-Land swe absolute values with outlines for the Liard and Nahanni basins.