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Aprende a programar en R

R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la ciencia de datos. Tanto si eres un principiante total como un profesional experimentado, elige una ruta de aprendizaje hoy mismo y empieza a desbloquear un sinfín de oportunidades con R.

  • Más de 140 cursos interactivos de R
  • Más de 100 tutoriales expertos en R
  • 8 Fichas R
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Rutas de aprendizaje populares

Aprende a programar como un programador en este curso para principiantes. En primer lugar, aprenderás a trabajar con estructuras de datos comunes en R, como vectores, matrices y marcos de datos, antes de ampliar tus habilidades dominando las sentencias condicionales, los bucles y las funciones vectorizadas.

1

Introducción a R

About this course

Tu viaje de Anylsis de Datos comienza aquí. Domina los conceptos básicos aprendiendo estructuras de datos comunes como vectores, matrices y marcos de datos.

4 hours

Ir Al Curso
2

Intermedio R

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Da el siguiente paso para dominar R aquí. Aprende los bucles, funciones y sentencias condicionales para potenciar tus propios scripts de R.

3

Escribir código R eficiente

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Descubre aquí los secretos para escribir código R eficiente. Descubre el benchmarking y el perfilado y cómo pueden utilizarse en la programación paralela.

4

Introducción a la escritura de funciones en R

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Perfecciona tus conocimientos de R aprendiendo a escribir funciones reutilizables y eficaces.

5

Programación Orientada a Objetos con S3 y R6 en R

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Especifica tus relaciones entre funciones aprendiendo programación orientada a objetos.

Programación R

Conviértete en un maestro de los datos aprendiendo a utilizar R para importar, limpiar y manipular datos. Crea visualizaciones de datos, conoce los paquetes R más populares y el tidyverse, y responde a preguntas complejas con la ayuda de dplyr. Aprenderás a escribir tus propias funciones de R y realizarás análisis sobre datos históricos reales de las Naciones Unidas.

1

Introducción al Tidyverse

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Conoce la potente colección de herramientas R, Tidyverse, y explora cómo puedes manipular y visualizar datos utilizando las herramientas dplyr y ggplot 2.

2

Manipulación de datos con dplyr

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Practica tus conocimientos del conjunto de herramientas tidyverse y aprende estrategias para resolver errores de datos mediante el paquete rlang.

3

Unir datos con dplyr

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Profundiza en tu comprensión dplyr y en cuestiones de datos complejas aprendiendo a combinar datos de varias tablas.

4

Introducción a la visualización de datos con ggplot2

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Domina la gramática de los gráficos y crea visualizaciones de datos significativas y bellas con ggplot2.

5

Visualización intermedia de datos con ggplot2

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Amplía tus conocimientos de ggplot2 y aprende a crear gráficos explicativos significativos utilizando facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas.

6

Informes con R Markdown

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Aprende a crear informes dinámicos con R Markdown.

7

Introducción a la importación de datos en R

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Aprende a utilizar herramientas como readxl y data.table. para leer datos con distintos formatos e importarlos a R.

8

Intermedio Importar datos en R

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Desarrolla tus habilidades y aprende a diseccionar y analizar datos en cualquier formato.

9

Limpieza de datos en R

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Aprende a limpiar datos con R de forma rápida y precisa.

10

Trabajar con fechas y horas en R

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Aprende a manipular y analizar datos de Fecha y Hora utilizando R.

Visita El Programa Data Scientist with R De DataCamp

Aprende los fundamentos del machine learning para la clasificación antes de dedicarte a la predicción de acontecimientos mediante regresión lineal, agrupación y reducción dimensional con R. También aprenderás a utilizar el tidyverse de R para generar y evaluar modelos de machine learning, realizar análisis de agrupación y mucho más.

1

Aprendizaje supervisado en R: Clasificación

About this course

Empieza a aprender los fundamentos del machine learning para la clasificación.

2

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Aprende la predicción de ganancias futuras mediante regresión lineal, modelos aditivos generalizados, bosques aleatorios y xgboost.

3

Aprendizaje no supervisado en R

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Este curso proporciona una introducción a Obtén tus primeros conocimientos sobre la agrupación y la reducción dimensional en R desde el punto de vista del machine learning.

4

Regresión intermedia en R

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Descubre cómo realizar una regresión lineal y logística con múltiples variables explicativas.

5

Análisis de conglomerados en R

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Comprende claramente cómo funcionan la agrupación jerárquica y la agrupación de k-means, y cómo aplicar esta comprensión para extraer información de tus datos.

6

Machine learning con caret en R

About this course

En este curso, te meterás de lleno en el aprendizaje de las grandes ideas del machine learning, como la construcción y evaluación de modelos predictivos.

7

Modelado con tidymodels en R

About this course

Aprende a optimizar tus flujos de trabajo de machine learning con tidymodels.

8

Machine learning con modelos basados en árboles en R

About this course

En este curso adquirirás los conocimientos necesarios para utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para hacer predicciones de clasificación y regresión con modelos de mareas.

9

Máquinas de vectores soporte en R

About this course

Descubre el funcionamiento de la máquina de vectores soporte (SVM) mediante un enfoque intuitivo y visual.

10

Fundamentos del Análisis Bayesiano de Datos en R

About this course

Descubre y asimila los fundamentos del análisis bayesiano de datos. Cómo funciona, y por qué es una de las herramientas más versátiles y útiles que debes tener en tu caja de herramientas de la ciencia de datos.

Científico De Machine Learning Con Programa R

Recursos más populares de R

Los mejores tutoriales de R

¿Por qué aprender R?

R PUEDE ABRIR LA PUERTA A UNA CARRERA LUCRATIVA EN LA CIENCIA DE DATOS

Two female programmers examining code on a desktop.

Los conocimientos de R están muy solicitados, y aprender R puede desbloquear una gran variedad de lucrativas opciones profesionales en un amplio abanico de sectores. 

Empresas como Facebook, Twitter, Google, Mckinsey e incluso The New York Times utilizan R para el análisis de datos, la visualización de datos, el modelado estadístico y mucho más.

Si quieres conseguir un trabajo bien remunerado en los campos de la estadística, el machine learning o el análisis de datos, los conocimientos de programación en R te pondrán por delante. Tener habilidades de codificación R en tu arsenal te ayuda en cualquier área de especialización de datos en la que el conocimiento de técnicas estadísticas sea clave.

R es especialmente útil para la ciencia de datos. Este lenguaje fue desarrollado por estadísticos para el análisis estadístico, por lo que es la herramienta perfecta para aprovechar el poder de los datos, realizar modelos predictivos y obtener el tipo de conocimientos que importan. 

No es de extrañar, pues, que las empresas de todos los tamaños y sectores necesiten conocimientos de R.

Two female programmers examining code on a desktop.

Aprender R con DataCamp

APRENDE HASTA 10 VECES MÁS RÁPIDO QUE EN LA UNIVERSIDAD

Programmer standing with laptop.

Los cursos innovadores e inmersivos de DataCamp hacen que aprender R sea divertido y atractivo. Además, puedes aprender a tu ritmo, desde cualquier parte del mundo.

Tu camino desde principiante hasta experto en R puede ser difícil a veces, pero R es uno de los lenguajes de programación más valiosos que puedes añadir a tu conjunto de habilidades. 

Una vez que domines R, tendrás a tu alcance toda la potencia y flexibilidad analítica de este lenguaje estadístico.

Aprender R no tiene por qué significar pasar horas estudiando la complicada sintaxis. Retendrás mejor la R cuando la aprendas para resolver problemas concretos y empieces a codificar desde el principio. 

La gama de cursos de R y programas profesionales de DataCamp te proporcionan las habilidades que necesitas para competir en el competitivo mercado de talentos actual. Con programas para principiantes absolutos y profesionales experimentados, no importa si eres nuevo en el mundo del código o tienes conocimientos de nivel intermedio.

Cada curso DataCamp R es impartido por instructores internos: expertos en R que trabajan en el mundo académico, la industria, los gobiernos y organizaciones de todo el mundo. Cuando aprendes R con DataCamp, aprendes de los mejores profesionales.

Descubre por qué confían en nosotros más de nueve millones de alumnos en todo el mundo y empleados de Google, Uber, PayPal, etc.

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No te fíes sólo de nuestra palabra.

DataCamp Certification

¿Puedo obtener una certificación profesional con R?

Hacer tu primer curso de R es sólo el principio de un viaje: si quieres crear un excelente currículum y portafolio en ciencia de datos, puedes iniciar un programa de habilidades o carrera y trabajar para obtener una certificación profesional en ciencia de datos o análisis de datos. 

Nuestras certificaciones se basan en un análisis en profundidad de los puestos de trabajo de la ciencia de datos y sus requisitos, por lo que las evaluaciones están diseñadas para demostrar que estás preparado para un trabajo exigente y lucrativo como científico o analista de datos. 

Puedes empezar tus evaluaciones directamente si ya tienes una sólida experiencia en R, o seguir un programa de preparación para la certificación si prefieres refrescar primero tus conocimientos.

Empieza
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¿Qué áreas de R debo aprender?

Depende de tu objetivo final y de por qué quieres aprender R. 

Digamos que ya trabajas en finanzas y te gustaría aprender a manipular y analizar datos financieros. Deberías aprender a utilizar R como calculadora junto con los vectores, matrices y marcos de datos de R, todos los cuales se tratan en el curso de DataCamp Introducción a R para Finanzas.

Si quieres convertirte en científico de datos o analista, debes aprender a importar, limpiar y visualizar datos con R. También querrás aprender a navegar y utilizar el tidyverse y paquetes populares de R como ggplot2.

O quizás quieras aprender R para análisis de marketingen cuyo caso aprenderás a medir la participación de los usuarios, analizar a los competidores de tu empresa y obtener información de las redes sociales con la ayuda de R.

Descubre Los Cursos De R
Girl Programming in R

Formas prácticas de aprender R desde cero

Cuando aprendas R con DataCamp, podrás beneficiarte de nuestros instructores cualificados y de nuestro método de aprendizaje de eficacia probada.

Hemos perfeccionado este método a lo largo de muchos años, y sabemos cómo hacer que el aprendizaje de R sea inmersivo, atractivo y, lo que es más importante, fácil de retener. Si estás empezando desde cero y quieres convertirte en un experto, hemos diseñado programas para ayudarte a construir un conjunto de habilidades completo en R. 

Habilidades como Programación en R te enseñarán a codificar como un programador y te prepararán para tareas complejas como la visualización avanzada de datos. Si te centras más en los objetivos de tu carrera que en habilidades específicas, Científico de datos con R y Programador de R te prepararán para tu carrera y te enseñarán a realizar tareas clave para el papel que elijas. 

Explora Los Programas R
man sitting cross legged with laptop and arms triumphantly in the air

Todos los recursos R que necesitas

DataCamp alberga todos los recursos de R que necesitas para apoyar tu aprendizaje. Desde hojas de trucos de R que facilitan la importación de datos hasta concursos de codificación y análisis de datos con premios en metálico, te tenemos cubierto.

Y con más de nueve millones de alumnos en todo el mundo, hay mucho apoyo de nuestra bulliciosa comunidad. Los recursos R de DataCamp incluyen:

  • Guías y hojas de trucos de R en profundidad y fáciles de entender
  • DataCamp Signal™ (Campamento de datos) donde podrás poner a prueba tus conocimientos de R en una serie de evaluaciones
  • Proyectos de práctica para ayudarte a consolidar lo que has aprendido
  • Proyectos guiados en los que utilizarás R para interpretar datos del mundo real
  • Concursos con premios en los que competirás contra otros alumnos del DataCamp
  • Seminarios web y sesiones de formación en directo
  • Y mucho más

No importa si acabas de iniciarte en R o si estás luchando con la programación orientada a objetos en R, DataCamp tiene los recursos para ayudarte.

Tutoriales De R

Pon a prueba tus conocimientos de R con DataCamp Signal™.

Compara tus habilidades con las de tus compañeros de R. Determina tus puntos fuertes y débiles en R, a la vez que recibes recomendaciones personalizadas de aprendizaje de R. Haz hoy mismo una evaluación de habilidades de 10 minutos.

RGestión de datos con R
RCodificación para producción con R
RExperimentación estadística con R
Señal del Campamento de Datos - Evaluaciones R
Learn More

Instructores

Charlotte Wickham Headshot

Learn with
Charlotte Wickham

Profesor adjunto del Departamento de Estadística de la Universidad Estatal de Oregón y ávido programador de R Ver Biografía completa

RR
8,211,991 learners
Filip Schouwenaars Headshot

Learn with
Filip Schouwenaars

Filip es el apasionado desarrollador de varios cursos de DataCamp R y dirige el equipo del espacio de trabajo de DataCamp Ver biografía completa

RR

Instructor de R Intermedio y otros 2 cursos

924.849 alumnos
8,211,991 learners
Ver Todos

Preguntas frecuentes sobre R

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender R?

Si no tienes conocimientos previos de programación, tardarás entre 4 y 6 semanas en familiarizarte con la extraña sintaxis de R. A diferencia de otros lenguajes de programación como Python, la sintaxis de R no se parece en nada a la inglesa y cuesta acostumbrarse a ella. Con algunos conocimientos previos, se puede aprender más rápido, sobre todo con la ayuda de los cursos y tutoriales sobre R de DataCamp. Estas actividades interactivas te garantizarán una experiencia práctica desde el principio.

¿Qué nivel debo tener antes de empezar a aprender R?

Cualquier nivel, pero es útil tener conocimientos previos de codificación. No se suele recomendar empezar con R como primer lenguaje de codificación. R tiene una sintaxis difícil de leer e interpretar, y esto puede ser un reto cuando al mismo tiempo estás aprendiendo los conceptos básicos de la codificación en general. Se recomienda aprender primero lenguajes más sencillos, como SQL y Python, antes de continuar con R. Así te aseguras de que ya tienes los cimientos necesarios para tener éxito con este desafiante lenguaje de programación.

¿Por qué debería aprender R?

R es la puerta de entrada a una lucrativa carrera en la ciencia de datos. Mientras que Python es más popular debido a su sencilla sintaxis y a su mayor versatilidad (también es popular como lenguaje de desarrollo web y de software), R es extremadamente importante para el análisis estadístico y de datos. Su rápido procesamiento de datos y su naturaleza interactiva lo convierten en un elemento básico entre los científicos de datos. 

¿Cómo aprendo R?

Inscríbete en el curso gratuito "Introducción a R" de Datacamp. Se considera que R es uno de los lenguajes de programación más difíciles de aprender, pero el programa de cursos de R de Datacamp garantiza que habrá un curso para cada nivel, que te ayudará a ascender en el dominio de R. 

¿Es difícil aprender R?

Es más difícil aprender R que otros lenguajes de programación como SQL y Python. A diferencia de Python y SQL, la sintaxis de R no se parece en nada a la lengua inglesa y puede ser bastante difícil de leer, entender y aprender al principio.

¿Dónde debería aprender R?

En línea, con DataCamp.  DataCamp cuenta con abundantes recursos útiles para ayudarte a dominar R: cursos, proyectos, concursos, evaluaciones, tutoriales, hojas de trucos y programas de habilidades R adaptados a la carrera que desees seguir.  

¿Cuál es la mejor manera de aprender R?

Definitivamente online en un entorno de "ve a tu ritmo". R no es el más fácil de los lenguajes de programación y la gente lo aprende a ritmos diferentes.  R también requiere mucha experiencia práctica para familiarizarte con sus conceptos y su lenguaje, por eso los tutoriales interactivos de DataCamp son perfectos para el aprendizaje en línea. 

¿Por qué es tan difícil aprender R?

Se considera que R es difícil de aprender debido a su complicada sintaxis. Es completamente diferente del inglés, y si estás aprendiendo programación en general al mismo tiempo que aprendes R, las cosas pueden volverse confusas. Es mejor que aprendas los fundamentos del código junto con un lenguaje más sencillo como SQL y Python. DataCamp tiene cursos para principiantes sobre ambos temas.

¿Qué hago después de aprender R?

Aprende Python y SQL. Si quieres convertirte en un científico de datos y aún no has aprendido Python, apréndelo ahora ya que R y Python son los lenguajes más utilizados en Ciencia de Datos. La programación SQL será esencial independientemente de si decides centrarte en Python o R.