R es un lenguaje de programación gratuito y open source muy popular entre los científicos de datos. Si quieres aprender a programar en R, aquí te dejamos algunos recursos gratuitos que te ayudarán a iniciarte en este lenguaje.
1. Análisis de datos en R para todos
Este curso en línea de la Universidad de Washinton te enseñará a usar R para realizar análisis de datos, desde la importación y limpieza de datos hasta la creación de gráficos y la realización de análisis estadísticos. No se requieren conocimientos previos de programación y el curso está disponible en inglés.
2. Introducción a R
Este curso de la Universidad de Johns Hopkins en Coursera está dirigido a aquellos que no tienen ninguna experiencia previa en programación. Aprenderás los conceptos básicos de R y cómo manipular y visualizar datos. El curso está disponible en inglés.
3. Curso básico de R
Este es un curso introductorio gratuito de la Universidad Autónoma de Barcelona en Miríada X. Aprenderás a utilizar R para el análisis de datos, la estadística y la visualización de información. El curso está disponible en español.
4. Análisis de datos con R
Este curso de la Universidad de Buenos Aires en edX te enseñará a usar R para el análisis y la visualización de datos. Aprenderás a manipular datos, realizar análisis estadísticos y crear gráficos. El curso está disponible en español e inglés.
5. R para Ciencia de Datos
Este curso de la Universidad de California, Berkeley en edX está enfocado en el uso de R para el análisis de datos científicos. Aprenderás a manipular y analizar datos, así como a crear gráficos y visualizaciones. El curso está disponible en inglés.
Si bien R es un lenguaje de programación poderoso, no es el lenguaje más fácil de aprender. Sin embargo, si estás dispuesto a invertir el tiempo y el esfuerzo, puedes aprender R por tu cuenta. En esta guía, te mostraremos lo que necesitas para aprender R por tu cuenta.
Antes de empezar a aprender R, es importante que tengas un buen entendimiento de los conceptos básicos de la programación. Si no tienes ninguna experiencia previa en la programación, te recomendamos que primero tomes un curso de programación básica o leas un libro de introducción a la programación. Esto te ayudará a comprender mejor el código R y te será más fácil seguir los tutoriales.
Una vez que entiendas los conceptos básicos de la programación, es hora de instalar R en tu computadora. R está disponible para Windows, Mac y Linux. Puedes descargar R de su sitio web oficial:
https://www.r-project.org/
Después de descargar e instalar R, deberás descargar e instalar un entorno de desarrollo integrado (IDE) para escribir y ejecutar el código R. RStudio es uno de los IDE más populares para R y es gratuito y de código abierto. Puedes descargar RStudio de su sitio web oficial:
https://www.rstudio.com/
Una vez que hayas instalado R y RStudio, estarás listo para empezar a aprender R. Hay muchos recursos en línea que puedes usar para aprender R. Aquí hay algunos de los mejores:
• El sitio web oficial de R: https://www.r-project.org/
• La documentación oficial de R: https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.html
• La Wiki de R: https://www.r-project.org/wiki/Main_Page
• Los foros de R: https://community.rstudio.com/
• Los tutoriales de R: https://www.r-tutor.com/
Para empezar a programar en R, lo primero que necesitas es descargar e instalar el software. R está disponible gratuitamente en el sitio web oficial de R. Una vez que hayas descargado e instalado R, puedes empezar a programar en cualquier editor de texto o IDE que prefieras.
RStudio es un IDE gratuito y de código abierto para R. RStudio está disponible para Windows, Mac y Linux. RStudio tiene una interfaz intuitiva y fácil de usar que hace que la programación en R sea más fácil y agradable. RStudio también tiene una gran comunidad de usuarios que crean y comparten código, paquetes y herramientas.
Otra opción es utilizar Jupyter Notebook, un entorno de programación web de código abierto para crear y compartir documentos que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo. Jupyter Notebook está disponible para Windows, Mac y Linux. Jupyter Notebook también tiene una comunidad de usuarios que comparten códigos y paquetes.
RMarkdown es un lenguaje de marcado y una herramienta de análisis de datos que permite a los usuarios crear documentos en R que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo. RMarkdown está disponible de forma gratuita en el sitio web oficial de R.
knitr es un paquete de R que permite a los usuarios crear documentos en R que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo. knitr está disponible de forma gratuita en el sitio web oficial de R.
Pandoc es una herramienta de línea de comandos gratuita y de código abierto que permite convertir archivos de un formato a otro. Pandoc está disponible para Windows, Mac y Linux. Pandoc también puede convertir archivos R Markdown a HTML, PDF, Word y otros formatos.
Roxygen2 es un paquete de R que permite a los usuarios crear documentación para paquetes de R. Roxygen2 está disponible de forma gratuita en el sitio web oficial de R.
La documentación de R es un recurso gratuito y de código abierto que contiene información sobre el lenguaje de programación R. La documentación de R está disponible en el sitio web oficial de R.
Hay muchos lugares donde puedes aprender a programar en R. Los siguientes son algunos de los recursos gratuitos y de código abierto disponibles para aprender a programar en R:
-Los foros de R son un gran lugar para hacer preguntas y obtener respuestas de la comunidad de R.
-Stack Overflow es un sitio web de preguntas y respuestas donde puedes hacer preguntas y obtener respuestas de la comunidad de programadores.
-La documentación de R es un recurso gratuito y de código abierto que contiene información sobre el lenguaje de programación R.
-R-bloggers es un blog colectivo de usuarios de R.
-Youtube es un buen recurso para ver videos de tutoriales de R.
-GitHub es un sitio web donde puedes compartir código, paquetes y herramientas de R.
R básico proporciona una amplia variedad de funciones matemáticas y estadísticas, así como una interfaz gráfica potente para el análisis de datos. R básico también se puede utilizar para el procesamiento de texto, el análisis de series temporales, la minería de datos, el aprendizaje automático y mucho más.
R básico se ha convertido en el lenguaje de programación de referencia para el análisis estadístico y el aprendizaje automático debido a su flexibilidad, potencia y facilidad de uso.