R Tutorial
Aprende R
R es un lenguaje de programación.
R se utiliza a menudo para el cálculo estadístico y la presentación gráfica para analizar y visualizar datos.
Empieza a aprender R ahora »Ejemplos en cada capítulo
Con nuestro editor "Try it Yourself" ("Pruébelo usted mismo"), puede editar el código R y ver el resultado.
Ejemplo
Cómo generar un texto y hacer un cálculo simple en R:
"Hello World!"
5 + 5
Resultado:
[1] "Hello World!"
[1] 10
Ejemplo
Cómo puedes usar R para crear fácilmente un gráfico con números del 1 al 10 en los ejes x e y:
plot(1:10)
Resultado:
Recomendamos leer este tutorial, en el orden que aparece en el menú de la izquierda.
R Ejercicios
R Cuestionario
¡Aprende con un test! Este test te dará una idea de cuánto sabes sobre R.
R Ejemplos
¡Aprende con ejemplos! Este tutorial complementa todas las explicaciones con ejemplos esclarecedores.
Acerca de R
¿Qué es R?
R es un lenguaje y entorno de programación para el cálculo estadístico, el análisis y la visualización de datos. Es especialmente popular entre estadísticos, analistas, investigadores y científicos de datos.
- Admite numerosos métodos estadísticos: regresiones, agrupamiento, series temporales, etc.
- Cuenta con una gran cantidad de paquetes (más de 22 000) que amplían su funcionalidad.
- Abierto y gratuito: se distribuye bajo la licencia GNU GPL.
Historia de R y sus autores
- El lenguaje de programación R fue creado por Robert Gentleman y Ross Ihaka en 1991 en la Universidad de Auckland en el Departamento de Estadística, Nueva Zelanda.
- El nombre "R" es un juego de palabras: sucesor de la lengua S y de las primeras letras de los nombres de los autores.
- El lenguaje se lanzó al público en 1993 y desde 2000 es un proyecto GNU de pleno derecho.
¿Qué clase de lenguaje es éste?
R es un lenguaje interpretado y orientado a objetos con potentes capacidades de manipulación de datos, computación y visualización gráfica. Se basa en el lenguaje S, desarrollado en Bell Labs. R forma parte del Proyecto GNU y se publica bajo la Licencia Pública General GNU.
Características principales de R:
- Funcionalidad estadística: R ofrece una gran cantidad de funciones integradas para el análisis estadístico, incluyendo modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, agrupamiento y mucho más.
- Gráficos: R cuenta con capacidades excepcionales para crear gráficos de alta calidad y visualización de datos. Permite crear diversos tipos de gráficos (de dispersión, de columnas, de cajas, histograma, etc.) con un alto grado de personalización.
- Extensibilidad: Una de las mayores fortalezas de R es su extensibilidad. Existe una gran cantidad de paquetes (bibliotecas) que amplían la funcionalidad de R añadiendo nuevos algoritmos, modelos y herramientas para resolver problemas específicos. Estos paquetes están disponibles a través del repositorio CRAN (Red Integral de Archivos de R).
- Comunidad: R cuenta con una comunidad muy activa y extensa de usuarios y desarrolladores que crean nuevos paquetes, brindan soporte y comparten conocimientos.
- Código abierto: Al ser software de código abierto, R se puede usar, modificar y distribuir libremente.
¿Dónde se utiliza R?
R se utiliza activamente en muchas industrias:
- 📈 Finanzas: Modelado de riesgos, análisis de mercado, optimización de carteras.
- 🧬 Bioinformática: Análisis de datos genéticos, investigación de enfermedades.
- 🏥 Medicina: Investigación clínica, epidemiología, medicina personalizada.
- 🛍️ Marketing: Análisis del comportamiento del cliente, segmentación, previsión de ventas.
- 🌱 Ecología: Modelado climático, evaluación del impacto ambiental.
- 🧪 Investigación académica: cálculos estadísticos, visualización de resultados, aprendizaje automático.
Perspectivas de desarrollo
Las perspectivas para el desarrollo de R son muy prometedoras:
- Creciente popularidad: R continúa ganando popularidad en el mundo del análisis y la ciencia de datos, compitiendo con lenguajes como Python.
- Comunidad activa: Una comunidad grande y activa crea constantemente nuevos paquetes y mejora los existentes, lo que garantiza un rápido desarrollo y adaptación de R a nuevos desafíos.
- Integración con otras tecnologías: R se integra cada vez más con otras herramientas y tecnologías como Python, Spark, Hadoop y bases de datos SQL, lo que amplía su aplicación en entornos complejos de Big Data.
- Optimización del rendimiento: Se trabaja constantemente para optimizar el rendimiento de R, en particular para trabajar con grandes cantidades de datos.
- Desarrollo de aplicaciones web interactivas: Con la llegada de paquetes como Shiny, R se está volviendo cada vez más popular para crear aplicaciones web interactivas para la visualización y el análisis de datos, lo que hace que la analítica sea accesible para una amplia gama de usuarios.
- Profundización Capacidades de aprendizaje automático:Se están desarrollando nuevos paquetes y se están mejorando los existentes para implementar algoritmos avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en R.
Sitio web oficial y descargas
Sitio web oficial del lenguaje de programación R: https://www.r-project.org/.
Puedes descargar R desde el sitio web oficial en el enlace: https://cran.r-project.org/. Seleccione su sistema operativo (Windows, macOS, Linux) y siga las instrucciones.
Para una operación conveniente, también se recomienda utilizar IDE RStudio, un entorno de programación R gratuito.
📚 Recursos para aprender R
Aquí hay algunos excelentes recursos gratuitos:
- R for Data Science — libro en línea para principiantes.
- El libro "R Avanzado" de Hadley Wickham. Para quienes desean dominar conceptos más avanzados de programación en R. Disponible en línea.
- Swirl — Aprendizaje interactivo directamente en la consola R.
- Codecademy: Learn R — curso para principiantes.
- R-bloggers — Agregador de blogs con miles de artículos sobre R.
- Awesome R Learning Resources on GitHub — una selección de materiales educativos.
Empieza con "R para Ciencia de Datos" y RStudio. Esto te dará una base sólida para seguir aprendiendo y aplicando R. ¡Mucha suerte!
