Ejercicio en R: vectores, dataframes y cálculos energéticos

Ejercicio de programación: Proyecto vectores, dataframes y cálculos en R

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en R. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Proyecto 40 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este proyecto, analizarás el consumo y costo energético de dos tipos de energía (renovable y no renovable) a lo largo de varios días. Utilizando R, trabajarás con vectores, dataframes y realizarás cálculos como el total de consumo, costos, medias y simulaciones de aumento de precios. Además, ordenarás los datos para extraer información clave como las mayores ganancias diarias. Al final, deberás presentar un resumen completo del análisis.

Contenido del ejercicio

Este proyecto debe ser desarrollado localmente en tu ordenador utilizando RStudio. Una vez hayas completado el código, selecciona la opción “Cargar repositorio GitHub” para subir únicamente el archivo .R en el que desarrollaste el proyecto.

Paso 1: configuración inicial

Crea tres vectores en R:

El vector energia contiene 10 valores de energía renovable y 10 de no renovable.
El vector consumo tiene valores en kWh para 20 días (algunos valores son NA).
El vector costo_kwh contiene el costo por kWh para cada tipo de energía.

Paso 2: limpieza de datos

Revisa si hay valores faltantes (NA) en el vector consumo y reemplázalos por la mediana de consumo de cada tipo de energía.

Paso 3: creación del dataframe

Crea el dataframe df_consumo que contenga la información sobre el tipo de energía, el consumo diario y el costo por kWh.

Paso 4: cálculos

Agrega una columna llamada costo_total que calcule el costo diario (consumo * costo por kWh).
Calcula el total de consumo y el costo total por cada tipo de energía (renovable y no renovable).
Calcula la media del consumo diario para cada tipo de energía para analizar el consumo promedio.
Agrega una columna llamada ganancia que multiplique el costo_total por 1.1 para simular un aumento de precio del 10%.

Paso 5: resumen

Crea una lista llamada resumen_energia que contenga:

Ordena el dataframe por la columna costo_total en orden descendente.
Calcula el total de consumo energético por tipo de energía (renovable y no renovable).
Calcula el costo total por cada tipo de energía (renovable y no renovable).
Extrae las tres filas con el mayor costo_total del dataframe ordenado y guárdalas en un nuevo dataframe llamado top_3_costos.
Muestra la lista resumen_energia.

Este proyecto te permitirá explorar cómo limpiar datos, realizar cálculos y trabajar con dataframes en R.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, R es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en R

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en R: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar R. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en R te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de R.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de R.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en R.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en R.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en R está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en R. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en R. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.