Curso
Introducción a R
4 h
3.1M
Especializado en todo lo relacionado con la ciencia de datos —incluida la IA, el análisis y la visualización—, R ha revolucionado la forma en que entendemos los datos. Lo usan perfiles muy diversos, desde data scientists y personal investigador académico hasta analistas financieros, y lleva años apareciendo en el índice TIOBE.
R tiene muchísimos usos. En este artículo, vemos algunas de las cosas que puedes hacer con R cuando lo dominas.
¿Qué puedes hacer cuando dominas R para data science?
1. Crear visualizaciones y paneles de control potentes y a medida
La visualización es clave para entender los datos, y el paquete ggplot2 de R —a menudo descrito como la mejor herramienta de visualización jamás creada— te permite dibujar prácticamente cualquier gráfico que imagines. Dominar ggplot2 te pondrá en el camino para aprovechar todo el potencial de R.
Para visualizaciones aún más impactantes, puedes combinar la sintaxis elegante de ggplot2 con la interactividad de plotly, o usar shiny para crear paneles interactivos.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Data Visualization with ggplot2
- Curso: Interactive Data Visualization with plotly in R
- Curso: Building Web Applications with Shiny in R
- Itinerario de aprendizaje: Data Visualization with R
2. Explorar, transformar y calcular con conjuntos de datos
El análisis exploratorio —conocer qué hay en tu dataset— es el primer paso cada vez que recibes datos nuevos. La colección de paquetes del "tidyverse" de R, incluidos dplyr y tidyr, te permite transformar y calcular sobre datos con una sintaxis sencilla, para llegar rápido a la respuesta que necesitas.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to the Tidyverse
- Curso: Data Manipulation with dplyr
- Curso: Reshaping Data with tidyr
- Itinerario de aprendizaje: Data Manipulation with R
3. Realizar experimentos de datos con estadística
La estadística garantiza que tus análisis sean rigurosos. R tiene probablemente el conjunto más amplio de herramientas estadísticas disponible en cualquier lenguaje de programación. Desde estadísticos descriptivos sencillos como medias y desviaciones estándar, pasando por modelos como la regresión lineal y la regresión logística, hasta técnicas experimentales como los tests A/B, R pone el poder de la estadística en tus manos.
Cómo empezar
- Curso: Introduction to Statistics in R
- Curso: Introduction to Regression in R
- Curso: Introduction to A/B Testing in R
- Itinerario de aprendizaje: Statistics Fundamentals with R
4. Predecirlo todo con machine learning
El machine learning es el arte de hacer predicciones con datos. Igual que en estadística, R cuenta con una enorme variedad de herramientas para ejecutar cualquier modelo de machine learning que necesites. Dominarlo te permitirá crear modelos predictivos como modelos de churn de clientes, sistemas de recomendación de películas y mucho más.
Cómo empezar
- Curso: Supervised Learning in R: Classification
- Curso: Supervised Learning in R: Regression
- Curso: Unsupervised Learning in R
- Curso: Modeling with tidymodels in R
- Itinerario profesional: Machine Learning Scientist with R
5. Automatizar informes con documentos de R Markdown
Para comunicar mejor los resultados de tu análisis, puedes estructurar las salidas en un informe para que otras personas lo consulten. R Markdown ofrece una sintaxis completa y sencilla que genera informes en varios formatos, ya sean documentos, presentaciones o incluso un libro.
Cómo empezar
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