- Si tienes Window 10 (2016 o superior), primero instala el Subsistema Linux para Windows (aquí otra guía, pero hay muchas en internet). Si tienes una versión más viejita de Windows, puedes descargarlo de este lugar. Usuarios de Linux y MacOS ir directamente a su terminal favorita.
- Realiza el comando
$ git --version
en tu terminal bash y si no reconoce el comando, puedes descargar e instalar git de este lugar. - En el MIT desarrollaron una clase que se llama The Missing Semester of Your CS Education. Toda está muy interesante, pero en la primera sesión enseñan a usar lo básico del bash y en la sesión 6 explican el uso de git. En todas las sesiones nos presumen el pizarronzote y las instalaciones que tiene el MIT para dar clases.
- Si usas MacOS, te recomiendo probar iTerm2, y en todos los casos yo les recomiendo revisar el uso de
zsh + oh my zsh
. Zsh es un shield que es mas bonito que bash (y casi igual, lo que haces en bash se hace de la misma manera en zsh). Es fácil buscar posts para tunear la linea de comandos en cualquiera de los sistemas operativos en los que trabajes. - Descarga este repositorio en el directorio que tu quieras con el comando
$ git clone https://github.com/mcd-unison/ing-caracteristicas.git
- Si ya se tiene la distribución de Anaconda instalada, pasar al siguiente paso, si no, instalas la versión mínima Miniconda de python 3.X con estas instrucciones.
- En la terminal utilizar el comando conda para crear un entorno virtual a partir del archivo
requirements.yml
que viene en el repositorio.o cualquier otro nombre que se le quiera poner al entorno$ conda env -f requirements.yml -n ing-car
- Cada vez que se vaya a utilizar el entorno, utilizar:
$ conda activate ing-car
- Cuando ya se termine de usar, desactivar el entorno virtual ( y mantener a cada proyecto con su propio entorno virtual)
$ conda deactivate
- Instalar el lenguaje R, descargándolo de su portal oficial, y RStudio Desktop.
- Dentro de RStudio, instalar las librerías de tidyverse, en la consola con el comando:
> install.package('tidyverse')
- En cada sección donde hay código en R se encuentra un archivo
xxxx.Rproj
. Abrirlo para ajustar el directorio de trabajo y demás configuraciones. Por ejemplo, para la obtención de datos abrir el proyecto./obtener\ datos/R/R.Rproj
.