Cómo aprender R desde cero en 2026: Una guía experta

¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Se lanzó por primera vez en 1993 como sucesor del lenguaje de programación S. Está diseñado con énfasis en la computación estadística y los gráficos, lo que lo convierte en una opción popular para el análisis de datos, el modelado estadístico y la visualización. R se utiliza ampliamente en entornos académicos y de investigación, aunque sus aplicaciones se extienden más allá de estos campos.

R admite múltiples paradigmas de programación, incluyendo la programación procedimental, orientada a objetos y funcional. En términos más sencillos, esto significa que es flexible y te permite escribir código de diferentes maneras, ya sea dando al ordenador una lista de tareas pendientes, creando modelos digitales de cosas o conceptos, o tratando tu código como un problema matemático.

¿Por qué es popular R?

A lo largo de los años, R ha ganado muchos adeptos en las comunidades de ciencia de datos e investigación gracias a sus amplias bibliotecas, su simplicidad, su versatilidad y sus potentes capacidades de visualización de datos. Estas razones también hacen que sea un lenguaje muy apreciado en el ámbito de la ciencia de datos, ya que permite a los científicos de datos centrarse más en la interpretación de los datos que en las complejidades del lenguaje.

Echemos un vistazo más de cerca a algunas de las características de R que lo convierten en un lenguaje de programación tan versátil y ampliamente utilizado:

• Legibilidad: R es conocido por su sintaxis clara y legible.

• Fácil de aprender: La legibilidad y la completa documentación de R hacen que sea relativamente fácil de aprender para los principiantes.

• Versatilidad: R no se limita a un solo tipo de tarea. Tanto si te interesa el modelado estadístico, la visualización de datos, la bioinformática o machine learning, R tiene las herramientas que te ayudarán a conseguirlo.

• Amplio soporte bibliotecario: R incluye una amplia biblioteca estándar con código preescrito para diversas tareas, lo que te permite ahorrar tiempo y esfuerzo. Además, la comunidad de R ha desarrollado miles de paquetes de terceros, que amplían aún más la funcionalidad de R.

• Independencia de la plataforma: Una de las grandes ventajas de este lenguaje es que puedes escribir tu código una sola vez y ejecutarlo en cualquier sistema operativo, lo que resulta ideal para el trabajo en equipo y la reproducibilidad. 

• Idioma interpretado: R es un lenguaje interpretado, lo que significa que el código se ejecuta línea por línea. Esto puede facilitar la depuración, ya que permite probar pequeños fragmentos de código sin tener que compilar todo el programa.

• Código abierto y gratuito: El código fuente de R es de libre acceso y puede distribuirse y modificarse. Esto ha dado lugar a una gran comunidad de programadores que contribuyen a su desarrollo y crean un vasto ecosistema de paquetes R.

• Tipado dinámico: R es un lenguaje de tipado dinámico, lo que significa que no es necesario declarar el tipo de datos de una variable al crearla. El intérprete R deduce el tipo, lo que hace que el código sea más flexible y fácil de manejar.

Personalmente, yo también te gusta que R esté construido sobre las bibliotecas de álgebra lineal de Fortran, por lo que puedes hacer cosas como una regresión lineal simple sin tener que instalar ningún paquete.

Por qué deberías aprender R

Existe demanda de habilidades en R.

Las empresas de todos los tamaños y sectores reconocen cada vez más el valor del análisis de datos y los modelos estadísticos para tomar decisiones informadas y obtener ventajas competitivas. Dado que R es un lenguaje líder para este fin, cada vez se utiliza en más ámbitos.

Las organizaciones utilizan R para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos, crear modelos predictivos y generar visualizaciones que impulsan decisiones estratégicas. Hay un aumento en las oportunidades laborales para los profesionales que dominan el lenguaje R, especialmente en sectores como las finanzas, la salud y el marketing. Las universidades y las instituciones de investigación también utilizan ampliamente R para la enseñanza y la investigación avanzada, lo que impulsa la demanda de educadores e investigadores con conocimientos de R.

Básicamente, se produce un círculo vicioso en el que la versatilidad y flexibilidad de R contribuyen a su demanda. Los programadores escriben código y crean paquetes, y el vasto ecosistema de nuevos paquetes R amplía aún más su funcionalidad. R ahora cubre prácticamente todas las aplicaciones, desde machine learning y la minería de datos hasta el análisis espacial y la previsión de series temporales.

R tiene una gran variedad de aplicaciones.

A continuación se indican algunas áreas clave en las que se utiliza ampliamente el R. Por supuesto, esta no es una lista exhaustiva.

• Investigación científica: R se utiliza ampliamente en estudios científicos para el análisis de datos y la modelización estadística. Los investigadores utilizan R para analizar datos experimentales, realizar simulaciones y publicar investigaciones reproducibles.
• Salud y bioinformática: En el ámbito sanitario, R se utiliza para analizar datos de ensayos clínicos, historiales de pacientes y datos genómicos. Los bioinformáticos utilizan R para el análisis de secuencias, los estudios de expresión génica y la biología computacional.
• Finanzas y economía: Los analistas financieros y econometristas utilizan R para el análisis cuantitativo, la gestión de riesgos y las previsiones económicas. 
• Marketing y análisis de clientes: R ayuda a los analistas de marketing a comprender el comportamiento de los clientes, segmentar los mercados y optimizar las campañas de marketing. 
• Ciencias ambientales: Los científicos medioambientales utilizan R para analizar datos ecológicos, modelar el cambio climático y estudiar la biodiversidad.
• Ciencias sociales: En las ciencias sociales, R se utiliza para el análisis de encuestas, la psicometría y el análisis de redes sociales. 
• Ingeniería: Los ingenieros utilizan R para el control de calidad, la optimización de procesos y el mantenimiento predictivo. 

Muchos trabajos populares requieren R.

Ahora, relacionemos las aplicaciones de R con puestos de trabajo más específicos:

Conseguir un trabajo de los que aparecen en la lista anterior parece muy atractivo. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños en el que se utilice R. Aquí tienes algunas pautas que espero te sean de ayuda:

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de las últimas novedades en R específicamente y en ciencia de datos e inteligencia artificial en general. Un recurso excelente es el podcast DataFramed de DataCamp, que cuenta con episodios tan interesantes como «Election Forecasting and Polling» (Previsión electoral y sondeos), con la participación del profesor Andrew Gelman, de Columbia, un conocido y ávido usuario de R, o este otro episodio sobre ciencia de datos, epidemiología y salud pública, que también resulta muy interesante para los usuarios de R, ya que R es el lenguaje de programación más utilizado en epidemiología y salud pública. Otro episodio reciente interesante que recomiendo: Aumentar la diversidad en la representación en la ciencia de datos con Nikisha Alcindor, presidenta y fundadora del Instituto Educativo STEM (SEI).

Obtén una certificación para demostrar tus habilidades.

Una forma eficaz de demostrar tu experiencia en R es obtener una certificación de DataCamp, muy valorada en el sector. Estas certificaciones no solo validan tus habilidades, sino que también demuestran tu compromiso con el aprendizaje continuo y el desarrollo profesional. Echa un vistazo a nuestra Certificación de analista de datos y Certificación de científico de datos. 

Desarrollar una cartera

Crear un buen portafolio que demuestre tus habilidades y los proyectos que has completado es una forma de diferenciarte de otros candidatos. Es importante destacar que mostrar proyectos en los que hayas aplicado R para abordar retos del mundo real puede causar una impresión duradera en los responsables de contratación. Tu portafolio debe ser una muestra diversa de proyectos que reflejen tu experiencia en R y sus diversas aplicaciones. Para ello, debes utilizar DataLab, un IDE en línea que te permite escribir código, analizar datos de forma colaborativa y compartir tus conocimientos. 

Elaborar un currículum eficaz

Tener un buen currículum siempre ayuda. Por suerte, contamos con un excelente recurso para ayudaros: Cómo crear un currículum vitae de analista de datos (con plantillas y ejemplos). Léelo porque hay muchos matices que tener en cuenta. Lo primero que me viene a la mente es que, thoy en día, tu currículum debe impresionar no solo a los reclutadores humanos, sino también a los sistemas de seguimiento de candidatos (ATS), que son sistemas de software automatizados que utilizan muchas empresas para filtrar los currículums y eliminar aquellos que no cumplen con criterios específicos. 

No te desanimes.

Recuerda que forjarse una carrera en un campo que utiliza R requiere perseverancia, aprendizaje continuo y paciencia. Pero si sigues estos pasos, estarás en el buen camino hacia el éxito.

Los mejores consejos para aprender R

A estas alturas, probablemente ya estés listo para empezar a aprender R. En primer lugar, déjame darte algunos consejos que te ayudarán a poner en marcha tu aprendizaje.

1. Acepta el tidyverse

Tidyverse es una colección de paquetes R diseñados para la ciencia de datos. Incluye ggplot2 para la visualización, dplyr para la manipulación de datos y tidyr para la organización de datos, entre otros. Empieza por aprender los paquetes básicos de tidyverse. Su sintaxis coherente hará que tu aprendizaje sea aún más fácil. Haz nuestro curso Introducción al Tidyverse y verás a qué me refiero. 

2. Domina R Markdown para crear informes

R Markdown te permite integrar código R, resultados y texto narrativo en un único documento pulido. Admite varios formatos de salida, como HTML, PDF y Word. Puedes utilizar R Markdown para informes, presentaciones y documentación de . A los jefes les encanta R Markdown, así que no olvides apuntarte a nuestro curso« » (Informes con R Markdown) sobre informes con R Markdown.

3. Utilizar DataLab

DataLab ofrece una plataforma interactiva para practicar tus habilidades en programación R y ciencia de datos. Ofrece proyectos guiados y ejercicios para mejorar tu experiencia de aprendizaje en un entorno estructurado. El enfoque práctico y la retroalimentación en tiempo real te ayudarán a consolidar tus conocimientos sobre R.

4. Aprovecha los recursos y las comunidades en línea.

La comunidad R es activa y solidaria, y está encantada de compartir recursos para estudiantes de todos los niveles. Únete a foros como Stack Overflow, RStudio Community y r/rstats de Reddit. Sigue blogs, canales de YouTube y cuentas de redes sociales dedicados a la programación en R.

5. Mantente al día con el ecosistema de R.

R está en constante evolución, con nuevos paquetes y actualizaciones que se lanzan regularmente. Mantente al tanto de las últimas novedades del ecosistema R. Sigue las notas de lanzamiento de los paquetes, asiste a seminarios web y lee blogs relacionados con R para mantenerte al día de las nuevas funciones y las prácticas recomendadas.

6. Ver código R paso a paso

DataCamp cuenta con excelentes profesores. Aprende a realizar pruebas A/B en R con Arne Warnke, cómo funciona ggplot2 viendo Visualización de datos de ventas de videojuegos con ggplot2 en R con Richie Cotton, Análisis exploratorio de datos en R para principiantes absolutos con Ishmael Rico y Análisis de puntuaciones crediticias con tidymodels en R con Matt Pickard. 

7. Ten a mano una hoja con las respuestas de R.

R para usuarios empresariales

Muchos profesionales aprenden R por primera vez en el trabajo. Esto tiene mucho sentido para las empresas, ya que mejorar las habilidades de la plantilla es una forma excelente de aumentar la retención. DataCamp no solo ofrece muchos recursos para estudiantes individuales, sino que también puede mejorar las habilidades de equipos enteros a la vez, por lo que DataCamp for Business ofrece una solución integral que se adapta al crecimiento de tu organización. 

Estas son solo algunas de las muchas ventajas: 

1. Programas personalizados: Podemos crear itinerarios de aprendizaje personalizados que se adapten a las necesidades específicas de la empresa.
2. Práctica: Ofrecemos ejercicios interactivos y proyectos del mundo real porque nos importa la comprensión.
3. Escalabilidad y flexibilidad: Nuestras soluciones se adaptan a las necesidades tanto de equipos pequeños como grandes, y lo tenemos en cuenta a la hora de desarrollar un proyecto.
4. Instructores expertos: Los cursos están diseñados por expertos del sector. Nuestras tecnologías son las más actuales y los ejercicios se basan en casos empresariales reales.

Reflexiones finales

Aprender R es un viaje gratificante que puede abrir muchas oportunidades profesionales. Espero que no solo hayas adquirido una nueva apreciación por el lenguaje de programación R, sino también la confianza de que estás en camino de dominarlo.

Recuerda que la clave para aprender R es la constancia y la práctica. No te apresures al explicar los conceptos. Tómate tu tiempo para comprender cada uno de ellos y aplícalos en proyectos prácticos. Inscríbete en el curso de DataCamp R que más se ajuste a tu nivel. Únete a las comunidades R, participa en retos de programación y nunca dejes de aprender.