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Homework

Para afianzar los conocimientos impartidos en el curso puede estar bien utilizar los datos sobre premios Nobel del proyecto TidyTuesday.

• Los datos están aquí

Ayuda

Si necesitas ayuda/inspiración, mucha gente twitea su trabajo bajo el hastag #tidytuesday. En concreto, puedes usar alguno de estos tweets:

• https://twitter.com/hashtag/tidytuesday
• https://twitter.com/PBecciu/status/1128345721634197505
• https://twitter.com/CapandChange/status/1128380077690032128
• https://twitter.com/jon_cole/status/1128326024792383488
• https://twitter.com/FiskerBang/status/1128198912827895808
• https://twitter.com/IamMRWani/status/1128190807620481024
• https://twitter.com/dataknut/status/1128164352308072449
• https://twitter.com/geokaramanis/status/1128391346597847040
• https://twitter.com/oranwutan/status/1128643059116322817/photo/1
• https://twitter.com/srini_meen/status/1129571132582060033/photo/1

Aqui teneis 2 análisis en un formato que os sonará:

• https://nbviewer.jupyter.org/github/shantel-martinez/shantel-martinez.github.io/blob/master/Rmd%20Protocols/TidyTuesdayWk20.html
• https://dataknut.github.io/tidytuesday/2019-05-14.html

Generalmente David Robinson hace un screencast. Aquí está su canal de youtube. El screencast sobre los premios Nobel está aquí.

Además, en Kaggle ya hubo una competición con estos datos: https://www.kaggle.com/nobelfoundation/nobel-laureates . Hay 30 kernels o trabajos entregados, algunos hechos en R, otros en phyton. Aqui puedes verlos: https://www.kaggle.com/nobelfoundation/nobel-laureates/kernels

Pero si os habeis dado cuenta los datos van hasta 2016. ¿Cómo buscamos los datos de los Nobel de 2017 y 2018? Wikidata is the answer . Concretamente aqui esta la respuesta, bueno en realidad para obtener la respuesta hay que ejecutar la consulta dándole al "Play".

Además, hablando de premmios Nobel, seguro que en unos añitos NV, al igual que Dylan, consigue uno, aunque sea el de Física.