Cómo aprender R desde cero en 2025: Guía del experto

¿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 van más allá de estos campos.

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

¿Por qué es popular R?

A lo largo de los años, R ha ganado muchos seguidores en las comunidades de la ciencia de datos y la investigación debido a sus amplias bibliotecas, simplicidad, versatilidad y potentes capacidades de visualización de datos. Estas razones también hacen que sea un lenguaje muy favorecido para 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.

Veamos de cerca 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 de R y su completa documentación hacen que sea relativamente fácil de aprender para los principiantes.

• Versatilidad: R no se limita a un tipo de tarea. Tanto si te interesa el modelado estadístico, la visualización de datos, la bioinformática o el aprendizaje automático, R tiene las herramientas para ayudarte a conseguirlo.

• Soporte de biblioteca enriquecido: R viene con una gran biblioteca estándar que incluye código preescrito para diversas tareas, lo que te ahorrará 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 del lenguaje es que puedes escribir tu código una vez y ejecutarlo en cualquier sistema operativo, lo que es estupendo para el trabajo en equipo y la reproducibilidad. 

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

• Código abierto y gratuito: El código fuente de R está disponible libremente y puede distribuirse y modificarse. Esto ha llevado a una gran comunidad de desarrolladores a contribuir a su desarrollo y a crear un vasto ecosistema de paquetes R.

• Tipado dinámicamente: R es de tipado dinámico, lo que significa que no tienes que declarar el tipo de datos de una variable cuando la creas. El intérprete de R infiere el tipo, lo que hace que el código sea más flexible y fácil de trabajar.

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

Por qué deberías aprender R

Hay demanda de competencias en R

Empresas de todos los tamaños y sectores reconocen cada vez más el valor de la analítica de datos y los modelos estadísticos para tomar decisiones informadas y obtener ventajas. Como R es un lenguaje puntero para este fin, cada vez aparece en más sitios.

Las organizaciones utilizan R para extraer información de grandes conjuntos de datos, construir modelos predictivos y crear visualizaciones que impulsen las decisiones estratégicas. Hay un aumento de las oportunidades de empleo para profesionales competentes en R, sobre todo en sectores como las finanzas, la sanidad y el marketing. Las universidades y las instituciones de investigación también utilizan ampliamente R para la enseñanza y la realización de investigaciones avanzadas, lo que alimenta la demanda de educadores e investigadores con conocimientos de R.

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

R tiene diversas aplicaciones

He aquí algunas áreas clave en las que R se utiliza ampliamente. Por supuesto, ésta no es una lista exhaustiva.

• Investigación científica: R se utiliza ampliamente en estudios científicos para el análisis de datos y el modelado estadístico. Los investigadores utilizan R para analizar datos experimentales, realizar simulaciones y publicar investigaciones reproducibles.
• Sanidad y Bioinformática: En sanidad, 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 los econometristas utilizan R para el análisis cuantitativo, la gestión de riesgos y la previsión económica. 
• 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 los empleos de forma más específica:

Conseguir un trabajo en la lista de empleos anterior parece muy tentador. 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 que te ayuden:

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de los últimos avances en R específicamente y en ciencia de datos e IA más en general. Un gran recurso es el propio podcast DataFramed de DataCamp, que tiene grandes episodios como Election Forecasting and Polling, con el 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 es otro gran ajuste para los usuarios de R, porque R es el principal lenguaje de programación elegido en epidemiología y salud pública. Otro episodio reciente interesante que recomiendo: Aumentar la representación diversa en la Ciencia de Datos con Nikisha Alcindor, Presidenta y Fundadora del Instituto Educativo STEM (SEI).

Consigue una certificación para mostrar tus habilidades

Una forma eficaz de demostrar tus conocimientos de R es obtener una certificación de DataCamp, que gozan de gran prestigio en el sector. Estas certificaciones no sólo validan tus competencias, sino que también demuestran tu compromiso con el aprendizaje continuo y el desarrollo profesional. Consulta nuestra Certificación de Analista de Datos y Certificación de Científico de Datos. 

Desarrollar una cartera

Crear una sólida cartera que demuestre tus habilidades y los proyectos realizados es una forma de diferenciarte de los demás candidatos. Y lo que es más importante, mostrar proyectos en los que has aplicado la R para abordar retos del mundo real puede dejar una impresión duradera en los responsables de contratación. Tu portafolio debe ser un escaparate diverso de proyectos que reflejen tus conocimientos de R y sus diversas aplicaciones. Para ello, debes utilizar DataLab, que es un IDE en línea que te permite escribir código, analizar datos en colaboración y compartir tus ideas .

Elaborar un currículum eficaz

Tener un buen currículum siempre ayuda. Por suerte, tenemos un gran recurso para ayudarte: Cómo crear un currículum de analista de datos (con plantillas y ejemplos). Léelo porque hay muchas sutilezas en juego. Lo primero que tengo en cuenta es que, hoy en día, tu currículum tiene que impresionar no sólo 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 cribar los currículum y eliminar los que no cumplen criterios específicos. 

No te desanimes

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

Los mejores consejos para aprender R

Probablemente ya estés preparado para empezar a aprender R. En primer lugar, permíteme darte algunos consejos que pueden impulsar tu aprendizaje.

1. Abraza el ordenadoverso

El tidyverse es una colección de paquetes de R diseñados para la ciencia de datos. Incluye ggplot2 para visualización, dplyr para manipulación de datos y tidyr para ordenación de datos, entre otros. Empieza por aprender los paquetes básicos de tidyverse. Su sintaxis coherente facilitará aún más tu aprendizaje. Sigue nuestro curso de Introducción al Tidyverse y verás lo que quiero decir. 

2. Dominar R Markdown para informes

R Markdown te permite integrar el código R, la salida y el texto narrativo en un único y pulido documento. Admite varias salidas, como HTML, PDF y Word. Puedes utilizar R Markdown para informes, presentaciones y documentación. A los jefes les encantaR Markdown, así que recuerda hacer nuestro curso Reporting with R Markdown.

3. Utiliza DataLab

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

4. Aprovecha los recursos y comunidades online

La comunidad R es activa y solidaria, y están encantados de compartir recursos para alumnos 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 dedicadas a la programación R.

5. Mantente al día con el ecosistema de R

R está en constante evolución, y periódicamente se publican nuevos paquetes y actualizaciones. Mantente al tanto de los últimos avances en el ecosistema R. Sigue las notas de la versión del paquete, asiste a seminarios web y lee blogs relacionados con R para estar al día de las nuevas funciones y las mejores prácticas.

6. Ver los códigos R

DataCamp tiene grandes profesores. Aprende 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 de crédito con tidymodels en R con Matt Pickard.

7. Ten a mano una hoja de trucos de R

R para usuarios empresariales

Muchos profesionales aprenden primero R en el trabajo. DataCamp no sólo ofrece muchos recursos para alumnos individuales, sino que también puede mejorar la cualificación de equipos enteros a la vez, por lo que DataCamp para empresas ofrece una solución integral que se amplía a medida que crece tu organización. 

He aquí sólo un par de las muchas ventajas: 

1. Pistas personalizadas: Podemos crear itinerarios de aprendizaje personalizados que se adapten a las necesidades específicas de la empresa.
2. Práctica práctica: Proporcionamos ejercicios interactivos y proyectos del mundo real porque nos importa la comprensión.
3. Escalabilidad y flexibilidad: Nuestras soluciones se adaptan a las necesidades de equipos grandes y pequeños, y lo tenemos en cuenta a la hora de construir 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 sólo tengas un nuevo aprecio por el lenguaje de programación R, sino también la confianza de que estás en el camino hacia el dominio.

Recuerda que la clave para aprender R es la constancia y la práctica. No te precipites con los conceptos. Tómate tu tiempo para comprender cada una de ellas y aplicarlas en proyectos prácticos. Inscríbete en el curso DataCamp R que más se ajuste a tu nivel. Únete a comunidades de R, participa en retos de codificación y nunca dejes de aprender.