La popularidad del lenguaje de programación R está aumentando, especialmente en ciencia y análisis de datos.
Como proporciona mejores técnicas de visualización de datos, programacion en r juega un papel crucial en las estadísticas.
Sin embargo, aprender este idioma puede ser frustrante si no tienes un camino claro para abordarlo. En el pasado, es posible que haya tenido muchas dificultades para aprender R o cualquier otro idioma.
Confía en mí; ¡usted no está solo!
No te culpes por completo a ti mismo o al idioma; el problema podría haber estado en su enfoque. La forma en que aprendes algo tiene una gran influencia en la entrega del resultado final.
Si tiene una estrategia clara de cómo y por qué debe aprender un idioma en particular, la posibilidad de que lo domine se amplifica. Del mismo modo, si su objetivo y estrategia no se alinean, es posible que se aburra con el idioma y termine dejándolo a mitad de camino.
Es análogo a aprender un idioma hablado.
Entonces, cuando esté listo para aprender R, aclare su motivo en primer lugar, ya sea para expandir su conocimiento o encontrar una carrera en ciencia de datos. A continuación, prepare una estrategia y alinéela con su objetivo.
…Y empieza a aprender.
En este artículo, hablaré sobre algunos buenos recursos para aprender el lenguaje de programación R que le brindarán el enfoque correcto para facilitar las cosas.
Pero lo primero es lo primero,
Tabla de contenido
¿Qué es el lenguaje de programación R?
R es un lenguaje de programación de código abierto para gráficos y computación estadística.
Fue desarrollado en 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Es similar al lenguaje de programación – S. Se podría decir que el lenguaje de programación R es una implementación de S, que combina la semántica de alcance léxico. El software está escrito principalmente en C, R y Fortran.
R ofrece una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas además de ser altamente extensible. Incluye pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, análisis de series de tiempo, agrupamiento y clasificación.
Una de las principales fortalezas del lenguaje R es producir sin esfuerzo una trama de calidad de publicación bien diseñada, que incluye fórmulas y símbolos matemáticos.
Las capacidades de R
R es una especie de paquete integrado que consta de funciones de software que puede utilizar para el cálculo, la representación gráfica y la manipulación de datos.
Incluye:
- Instalación efectiva de almacenamiento y manejo de datos.
- Una colección integrada, coherente y grande de herramientas de análisis de datos
- Un conjunto de varios operadores útiles para calcular arreglos en matrices específicas
- Lenguaje de programación simple, eficaz y bien desarrollado con bucles, condicionales y variables definidas por el usuario
- Facilidades gráficas para analizar datos y mostrarlos en papel o en pantalla
- R es capaz de extensión a través de paquetes. De hecho, se suministran alrededor de 8 paquetes mediante la distribución R, mientras que se pueden agregar más con la familia de sitios CRAN.
- Interoperabilidad multiplataforma
- En lugar de usar un compilador, R usa un intérprete, lo que ayuda a facilitar el desarrollo del código.
- Se asocia bien con diferentes bases de datos y trae información de MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
- Integra potentes herramientas para comunicar informes en varios formatos, como HTML, XML, CSV, PDF y sitios interactivos con paquetes R.
- Los paquetes R vienen con diversos códigos, características y funciones diseñadas para el modelado estadístico, el análisis de datos, el aprendizaje automático, la visualización, la importación de datos y la manipulación.
¿Cómo ayuda R en el análisis de datos?
El análisis de datos con R se lleva a cabo en una serie de pasos diferentes:
- Programar o importar: programar con R o puede importar datos de bases de datos y archivos al entorno de software R
- Transformar: la organización de datos ocurre al transformar una columna en una variable durante una fila en una observación. Observe sus intereses, cree una nueva variable en función de las variables actuales y descubra estadísticas de observación.
- Visualización: representaciones de datos en forma gráfica para reconocer fácilmente tendencias, patrones y excepciones de datos.
- Modelos: estas son herramientas de visualización complementarias, como herramientas computacionales o matemáticas para responder preguntas de observación.
- Comunicación: Comunicar los resultados con otros, desde la visualización hasta el modelado, con la ayuda de gráficos fáciles de producir y con calidad de impresión para compartir con cualquier persona en el mundo.
¿Quién usa R y por qué?
R cuenta con la confianza no solo de académicos, sino también de grandes empresas, como Google, Facebook, Airbnb, Uber y más. Se utiliza en atención médica, consultoría, gobierno, seguros, energía, finanzas, medios de comunicación, casi en todas partes. Lo usan para inferencia estadística, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos.
Verá, la demanda de R está en varios sectores. Además de esto, el análisis de datos, sin duda, está dando forma a los negocios actuales. Aunque hay muchas herramientas disponibles, R se destaca. Es porque usted puede tener:
- Excel y PowerBI, pero carecen de capacidad de modelado;
- Python es excelente para AI y ML, pero no tiene funciones de comunicación;
- SAS es bueno para el análisis estadístico pero no es gratuito
- Tableau es excelente para representaciones gráficas, pero debe mejorar en la toma de decisiones y las estadísticas.
Sin embargo, R llena el vacío al ofrecer una excelente curva de aprendizaje con un buen equilibrio de implementación y análisis de datos.
Por lo tanto, tiene sentido aprender R para la manipulación y el análisis de datos e incluso convertirse en un científico de datos.
Y es por eso que los científicos de datos usan R para comprender los datos, realizar manipulaciones, hacer el mejor enfoque y comunicarse con otros a través de informes, paneles o aplicaciones web. De esta forma, una única plataforma realiza todo el trabajo.
Ahora sabes cómo funciona R y por qué deberías hacerlo, pero ¿dónde aprender R?
¿Es tan difícil de aprender?
Si me hicieras estas preguntas hace unos años, te habría dicho que sí, es un poco difícil debido a su estructura compleja. Pero ahora, se introducen paquetes para superar este problema, lo que ha hecho que la manipulación de datos sea más fácil e intuitiva, y la creación de gráficos es bastante sencilla.
Paquetes como TensorFlow y Keras le permiten crear técnicas de aprendizaje automático de alta gama; puede llamar a Python, C++ y Java en R y conectarse con Hadoop o Spark. Y R también ha evolucionado en términos de velocidad computacional.
Entonces, ¿quieres aprender R?
¡Estoy asumiendo un SÍ!
Busquemos algunos buenos recursos para aprender R.
Científico de datos con R
Obtenga las habilidades R que pueden ayudarlo a desarrollar su carrera como científico de datos con campo de datos. Para comenzar el curso, no necesita ningún conocimiento previo o experiencia en este campo.
Le enseñarán el lenguaje R versátil y cómo puede usarlo para importar, manipular, visualizar y limpiar datos, que son las habilidades integrales básicas que necesita. Con ejercicios interactivos, adquiera experiencia práctica con los famosos paquetes de R, como ggplot2, junto con los paquetes de Tidyverse, como readr y dplyr.
El curso también le presentará algunos conjuntos de datos del mundo real que lo ayudarán a aprender el aprendizaje automático y las técnicas estadísticas necesarias para escribir funciones y realizar análisis de conglomerados por su cuenta.
Todo lo que necesita hacer es comenzar este curso, desarrollar sus habilidades de R y continuar su camino para convertirse en un científico de datos exitoso. Ofrecen más de 75 horas de recursos de aprendizaje. Incluye la introducción del lenguaje para dominar los conceptos básicos de análisis de datos con estructuras de datos típicas como matrices, vectores, marcos de datos, etc.
R Programación AZ
Udemy trae R Programación AZ con ejercicios prácticos para ayudarlo a convertirse en un científico de datos. El curso está dividido en 8 secciones, 82 conferencias y toma aproximadamente 11 horas para completarlo.
Te enseñan R paso a paso y aprenderás conceptos valiosos que son aplicables inmediatamente después de cada clase. Y otra gran cosa es que te enseñan conceptos con la ayuda de ejemplos en vivo. Toda la capacitación está llena de desafíos analíticos del mundo real que resolverá durante su conferencia y su ejercicio de tarea.
Cualquier persona con cualquier conjunto de habilidades puede aprender este curso, pero necesita aprender el lenguaje R y asumir desafíos emocionantes. El material del curso le enseña sus principios básicos y cómo crear variables, vectores, bucles y funciones.
También aprenderá sobre la distribución normal y practicará con datos financieros, datos estadísticos y datos deportivos. Además, aprenderá a usar R Studio y personalizarlo según sus preferencias.
Al final de este curso, instalará paquetes R y comprenderá números grandes, enteros, dobles, caracteres y más. El curso también incluye visualización avanzada usando GGPlot2 junto con soluciones de tarea y tutoriales adicionales.
Estadísticas con R
Coursera ofrece este curso: Estadísticas con especialización en R para ayudarlo a dominar R para el análisis de datos, incluido el modelado, la inferencia y las técnicas bayesianas. Este curso es completamente GRATIS y lo ofrece la Universidad de Duke.
Este curso adquirirá habilidades como inferencia estadística, regresión lineal y estadísticas, RStudio, programación R, análisis exploratorio de datos, prueba de hipótesis estadísticas, estadísticas bayesianas, regresión lineal bayesiana, inferencia bayesiana, análisis de regresión y selección de modelos.
La especialización le enseñará cómo visualizar y analizar datos en el lenguaje de programación R y luego crear informes reproducibles. Aprenderá a mostrar la inferencia estadística en su naturaleza unificada y a realizar modelos y otras técnicas para tomar decisiones basadas en datos.
El curso también lo ayudará a comunicar los resultados correctamente, organizar y visualizar datos utilizando paquetes R y criticar decisiones y afirmaciones. Le ayudará a construir su cartera con varios proyectos en análisis de datos para demostrar sus conocimientos y habilidades, además de conseguir un trabajo bien remunerado.
Este curso de nivel principiante tarda aproximadamente 7 meses en completarse, presenta un horario flexible, conferencias completas en línea y un certificado para compartir al finalizar.
Primeros pasos con R
Otro curso de Coursera en esta lista es: Primeros pasos con R.
Este es un curso de nivel principiante que toma aproximadamente 2 horas en completarse, y puede acceder a él solo en su escritorio sin necesidad de descargarlo. Este proyecto guiado le enseña los conceptos básicos de programación R para dar su primer paso hacia el análisis de datos. 
Aquí, aprenderá a usar R Studio o la GUI de R y las diferentes estructuras y tipos de datos que se usan en este lenguaje. Finalmente, le enseñarán cómo instalar los paquetes R e importar sus conjuntos de datos al espacio de trabajo de R Studio.
No hay requisitos previos necesarios para completar este proyecto; basta con conocimientos básicos de informática. En el proyecto guiado, su espacio de trabajo sería un escritorio en la nube al que puede acceder desde su navegador. Su instructor lo guiará en una pantalla dividida a través de un video para que entienda las cosas paso a paso.
audacia
Aprende programación R para ser un científico de datos con audacia. El tiempo aproximado que toma este curso es de 3 meses con 10 horas de esfuerzo cada semana, y no necesita requisitos previos estrictos.
El plan de estudios incluye enseñarle cómo codificar en R, línea de comandos, SQL y Git para que pueda resolver problemas relacionados con los datos. Aprenderá los conceptos básicos de SQL como JOIN, subconsultas y agregaciones y los utilizará para responder a problemas comerciales.
Aprenda los fundamentos, incluidas las estructuras de datos, los bucles, las funciones y las variables. Además, aprenderá a visualizar datos a través de GGPlot2.
El programa incluye proyectos de la vida real con contenido inmersivo desarrollado por expertos, apoyo de mentores y servicios profesionales como reseñas de currículums y portafolios. Estudie según su propio horario y obtenga comentarios personalizados, consejos prácticos y sugerencias adicionales para obtener más recursos.
Científico ML con R
Domine el lenguaje R para convertirse en un científico seguro de aprendizaje automático con campo de datos. Ofrecen 15 cursos en total con más de 60 horas de esfuerzo en el aprendizaje de R. Aquí; mejorará sus conjuntos de habilidades R con una caja de herramientas y realizará un aprendizaje supervisado y no supervisado.
Le enseñarán cómo procesar datos para la creación de modelos, entrenar y visualizar los modelos y probar su rendimiento. Además de esto, ayudarás a afinar sus parámetros para ejecutar un mejor rendimiento.
Mientras tanto, también aprenderá estadísticas bayesianas, Spark y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Le enseñarán los conceptos básicos de aprendizaje automático para la clasificación, cómo puede prever eventos futuros a través de modelos de regresión lineal, aleatorios, bosques, xgboost y aditivos.
También aprenderá sobre dimensionalidad, agrupamiento, ML en Tidyverse, regresión logística, análisis de conglomerados, ML con signo de intercalación, modelos basados en árboles, máquinas de vectores de soporte, modelado de temas, ajuste de hiperparámetros y más.
Análisis de datos con R
Edureka ofrece el programa de formación– Análisis de datos con R para ayudarlo a adquirir experiencia en manipulación de datos, visualización, análisis exploratorio de datos, minería, análisis de sentimientos y regresión.
La capacitación también puede ayudarlo a aprender R Studio para estudios de casos en redes sociales y comercio minorista. Han diseñado este curso para ofrecer las habilidades y el conocimiento necesarios para convertirse en un profesional del análisis de datos. Abarca desde conceptos básicos de R hasta temas avanzados como conjunto de árboles de decisión, filtrado colaborativo y más.
Los módulos lo guían a través de terminologías importantes, como inteligencia comercial, datos e información, análisis comercial y más. Aprenderá métodos de importación de datos, análisis exploratorio de datos, agrupamiento, regresión lineal y logística, técnicas de aprendizaje automático supervisado, ANOVA, paquetes R, creación de gráficos y más, junto con el trabajo del proyecto.
Para realizar este curso, necesita un conocimiento básico de estadística. Incluye 30 horas de clases en línea donde obtendrá tareas prácticas para completar después de cada clase, junto con acceso de por vida al curso con presentaciones, grabaciones de clases, guías de instalación y cuestionarios. Obtenga un certificado al finalizar el curso.
Youtube
Aprende R en Youtube con Barton Poulson, quien enseña los conceptos básicos del lenguaje R y el cálculo estadístico.
El tutorial cubre temas como cómo instalar R, cosas sobre R Studio, función de trazado, paquetes, histogramas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, función de resumen, gráficos superpuestos y función de descripción.
También enseña cómo seleccionar casos, factores, formato de datos, cómo ingresar datos, importar datos, los conceptos de agrupación jerárquica, regresión, componentes principales y más.
codecademia
codecademia le presenta los conceptos fundamentales del lenguaje de programación R. No hay requisitos previos específicos para aprender este curso ni se necesita ningún conocimiento de codificación.
Aquí, aprenderá cómo organizar datos, modificarlos y limpiar los marcos de datos. También le enseñarán a crear visualizaciones de datos y mostrar información. Además de esto, aprenderá pruebas de hipótesis y estadísticas para sobresalir en el campo del análisis de datos.
El temario del curso también incluye los fundamentos de agregados y unión de tablas con dplyr; calcular la moda, la media y la mediana; y estadísticas como cuartiles, rango intercuartílico y cuantiles.
También puede probar su conocimiento a través de cuestionarios para mejorar la sintaxis y la memoria. Se tarda unas 20 horas en completar el curso y, con el plan Pro, puede obtener un certificado.
Mentor de datos
Mentor de datos El curso incluye acceso ilimitado a más de 45 videos, tareas interactivas, eBook de R Essentials y un proyecto.
Lo familiariza con los fundamentos de la ciencia de datos, sus procesos y los diferentes pasos que debe seguir para completar una tarea de ciencia de datos, como obtener datos, explorar, modelar y comunicar el informe.
Conclusión
Con muchos recursos disponibles, aprender el lenguaje de programación R ya no es una tarea difícil. Todo lo que necesita es tener pasión por aprender y un fuerte deseo de aventurarse en el campo de la ciencia de datos.
Entonces, ¿eres un aspirante a profesional de la ciencia de datos? 💡
Aprenda R con la ayuda de los increíbles cursos mencionados anteriormente.