Aquí encontrarás recursos paso a paso para que puedas aprender a programar con R desde cero!
Explora esta página para encontrar todo lo necesario para aprender R
R es un lenguaje diseñado para el análisis de datos, hecho para personas sin mucha experiencia en programación, y con una gran comunidad!
R es un lenguaje de programación abierto y gratuito, y es parte de la comunidad del software libre, así que nunca tendrás que pagar nada!
R fue creado para personas de distintas disciplinas, y al centrarse en los datos resulta más intuitivo que otros lenguajes.
La gracia de R es guardar todos los pasos de tu análisis, lo que facilita corregirlos, reutilizarlos para nuevos casos, y compartirlo con otros.
Para empezar a analizar datos con R necesitas 1 instalar R (el lenguaje) y 2 instalar RStudio (el programa).
Primero hay que instalar el lenguaje R, que es el programa que permitirá que tu computador entienda el lenguaje R.
R se descarga desde el sitio oficial del Proyecto R.
Para más información lee esta guía.
Opcionalmente, puedes usar R en la nube mediante servicios como Posit Cloud, que te permite usar RStudio en un navagador gratis.
En esta sección están los contenidos básicos para aprender R, empezando desde lo más fundamental y avanzando paso a paso.
Cubriendo todos estos contenidos podrás formarte de manera autodidacta en poco tiempo!
Para empezar, vamos a aprender desde cero a trabajar con datos en R, empezando con las operaciones más básicas, para prepararte a trabajar con datos reales.
Funciones
las funciones reciben datos y entregan resultados, y son las piezas con las que se contruye todo análisis
Conectores
procesa datos creando pasos consecutivos que van encadenando operaciones de forma lógica y legible
Ahora que tenemos conocimientos básicos sobre R y la programación, podemos lanzarnos a trabajar con tablas de datos. Aprenderemos a usar dplyr para explorar y transformar tablas de datos de forma sencilla.
Filtrar datos
extrae subconjuntos de las filas de tus datos, una de las operaciones más recurrentes para limpiar datos o enfocar tu análisis
Crear variables
calcula nuevas columnas a partir de variables existentes o usando funciones, y también realiza cálculos por grupos de filas
Resumir filas
realiza operaciones sobre varias filas que den como resultado un resumen de una sola fila, o una fila por grupo
Cruzar tablas
agrega columnas a una tabla desde una segunda tabla cruzándolas por medio de una llave, una columna en común entre ambas tablas que permite la unión
Pivotar tablas
transforma la estructura de tus tablas de datos al llevarlas desde un formato ancho (variables en columnas) a un formato largo (variables en filas), o viceversa
Este paso es opcional, pero se recomienda conocer las funcionalidades principales de cualquier lenguaje de programación. Aprendiendo funciones, condicionales y loops podrás ahorrar tiempo y automatizar trabajo.
La visualización de datos es una habilidad fundamental, tanto para las fases de exploración y el análisis, como para la presentación y difusión de resultados. Aprende a usar {ggplot2}, la librería de visualización más flexible y completa.
Algunos de los paquetes más usados en R para análisis de datos, principalmente parte del Tidyverse, un conjunto de paquetes diseñados para la ciencia de datos.
Visita la documentación de cada paquete para profundizar.
dplyr
Exploración, manipulación y transformación de tablas de datos en lenguaje amigable
tidyr
Limpieza y ordenamiento de datos, enfocado en producir datos ordenados (tidy data)
stringr
Trabajar con datos en formato texto, manipulación de texto, y expresiones regulares (regex)
forcats
Variables categóricas u ordinales, muy comunes en datos sociales, en especial para visualizaciones
ggplot2
Visualización de datos personalizable, basado en una gramática de gráficas
lubridate
Trabajar con datos en formato fecha, incluyendo fecha y hora, zonas horarias, etc.
gt
Creación de tablas atractivas y profesionales, con alta capacidad de personalización
shiny
Creación de aplicaciones web de ciencia de datos, mezclando R con HTML, CSS y JavaScript
sf
Trabajar con datos espaciales y geográficos, generar mapas, operaciones geométricas y más
tidymodels
Modelamiento estadístico, inferencia, machine learning y más gracias a una colección de paquetes
Algunos recursos para facilitar tu aprendizaje:
{gander} para RStudio, que puedes invocar desde tus scripts para que te escriba o corrija código en casos puntuales{btw} para RStudio, que tiene conocimientos sobre tus datos, la documentación oficial de los paquetes, y más, para obtener mejores respuestasdatos cuenta con muchos conjuntos de datos orientados al aprendizaje traducidos al españolHojas que resumen todo lo que necesitas, por si olvidas algo o necesitas refrescar tu memoria. Sirven para recordar rápido algo sin tener que entrar a la documentación completa.
Introducción a R
Recordatorios básicos de conceptos principales
Base R
Conceptos básicos para usar R en la práctica
RStudio
Aspectos principales del entorno de desarrollo RStudio
Dplyr
Transformación y manipulación de datos con dplyr
Importar datos
Carga datos desde CSV, Excel y Google Drive
Estadísticas descriptivas
Estadísticas descriptivas básicas
Visualización
Visualización de datos con ggplot2
Sintaxis de R
Compara distintas formas de hacer lo mismo
Factores
Trabaja con datos en formato factor con forcats
Texto
Trabaja con datos en formato de texto con stringr
Fechas
Trabaja con datos en formato fecha y hora con lubridate
Shiny
Desarrollo de aplicaciones web interactivas centradas en datos
Revísalas todas en el sitio oficial de Posit!
Lecturas para aprender R de manera más completa, profundizando en aspectos del lenguaje o en su aplicación a distintas disciplinas.
R para ciencia de datos en español
Libro central para aprender a usar R, escrito por uno de los desarrolladores principales de R, y traducido al español por la comunidad.
Fundamentos de ciencia de datos con R
Libro enfocado en ciencia de datos aplicada. Empieza por lo básico y avanza por temas como estadísticas, modelamiento, datos espaciales y redes neuronales.
Gran libro de R
No es exactamente un libro, sino una enorme colección de libros que usan R para todos los campos de estudio y disciplinas imaginables. Se mantiene en constante expansión.
Clases grabadas o interactivas para aprender R de forma más estructurada.
Diapositivas y videos gratuitos que parten desde lo más básico, impartidos por profesionales del INE. También tienen clases de temas más avanzados, como procesamiento de lenguaje natural y conexión a base de datos.
Cursos gratutos en español impartidos por varias universidades, incluyendo ciencia de datos con R, análisis de datos empresariales con R, y más. Tiene fecha límite para completarlos y se puede pagar por certificación.
Colección completa de conferencias, charlas y talleres impartidos en la conferencia anual de Posit, incluyendo 4 keynotes y más de 100 charlas sobre R y ciencia de datos.
Curso en inglés interactivo, donde vas avanzando paso a paso mientras practicas. Sólo las primeras clases son gratuitas, pero si te resigtras como estudiante en GitHub puedes obtener algunos meses gratis.
¿Conoces algún curso gratuito y completo de R en español? Por favor avísame para agregarlo!
Cuando ya hayas aprendido a trabajar con datos empieza lo bueno: ahora se abre un mundo de posibilidades! ✨
Elige un objetivo o temática y especialízate:
Ver más tutoriales de Shiny
Ver más tutoriales de web scraping
Libros para profundizar mucho más en el lenguaje:
Advanced R
Profundiza en R como lenguaje de programación, más allá de los datos. Indaga en programación orientada a objetos, debugging y más.
Mastering Shiny
Guía completa para empezar a desarrollar aplicaciones web con R, partiendo desde lo básico y llegando a lo más avanzado.
The R Inferno
Un libro peculiar sobre dificultades y curiosidades de R. Para entender R como lenguaje de programación desde sus rarezas.
Libros sobre visualización de datos:
El arte de la visualización de datos
Libro que explica el proceso tras aproximadamente 150 visualizaciones de datos hechas por Nicola Rennie para el TidyTuesday.
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis
Libro que busca explicar la teoría tras este sistema de visualización de datos, en específico la idea de gramática de gráficas.
R Graphics Cookbook
Más de 150 recetas para crear gráficos con R, ordenadas claramente según la necesidad de visualización.
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