Aprenda R y conviértase en un científico de datos

La popularidad del lenguaje de programación R va en aumento, especialmente en la ciencia de datos y la analítica.

Dado que proporciona mejores técnicas de visualización de datos, la programación en R desempeña un papel crucial en la estadística.

Sin embargo, aprender este lenguaje puede resultar frustrante si no tiene un camino claro para abordarlo. En el pasado, es posible que haya luchado mucho mientras aprendía R o cualquier otro lenguaje.

Créame; ¡no está solo!

No se culpe por completo a sí mismo o al lenguaje; el problema puede haber estado en su enfoque. La forma de aprender algo tiene mucho que ver en el resultado final.

Si tiene una estrategia clara de cómo y por qué debe aprender un idioma concreto, la probabilidad de que lo domine se amplifica. Del mismo modo, si su objetivo y su estrategia no se alinean, es posible que se aburra con la lengua y acabe abandonándola a mitad de camino.

Es análogo al aprendizaje de una lengua hablada.

Por lo tanto, cuando esté listo para aprender R, tenga claro su motivo en primer lugar, ya sea ampliar sus conocimientos o encontrar una carrera en la ciencia de datos. A continuación, prepare una estrategia y alinéela con su objetivo.

y empiece a aprender.

En este artículo, hablaré de algunos buenos recursos para aprender el lenguaje de programación R que le darán el enfoque adecuado para facilitarle las cosas.

Pero lo primero es lo primero,

¿Qué es el lenguaje de programación R?

R es un lenguaje de programación de código abierto para gráficos e informática estadística.

Fue desarrollado en 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman. Es similar al lenguaje de programación – S. Se podría decir que el lenguaje de programación R es una implementación de S, combinando la semántica de alcance léxico. El software está escrito principalmente en C, R y Fortran.

R ofrece una amplia variedad de técnicas tanto estadísticas como gráficas, además de ser altamente extensible. Incluye pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal y no lineal, análisis de series temporales, agrupación y clasificación.

Uno de los principales puntos fuertes del lenguaje R es que produce sin esfuerzo un gráfico bien diseñado con calidad de publicación, incluyendo fórmulas y símbolos matemáticos.

Las capacidades de R

R es una especie de suite integrada que consta de facilidades de software que puede utilizar para el cálculo, la representación gráfica y la manipulación de datos.

Incluye:

• Un eficaz sistema de almacenamiento y manipulación de datos
• Una colección integrada, coherente y amplia de herramientas de análisis de datos
• Un conjunto de diversos operadores útiles para el cálculo de matrices específicas
• Un lenguaje de programación sencillo, eficaz y bien desarrollado con bucles, condicionales y variables definidas por el usuario
• Facilidades gráficas para analizar datos y mostrarlos en papel o en pantalla
• R puede ampliarse mediante paquetes. De hecho, se suministran unos 8 paquetes con la distribución de R, mientras que se pueden añadir más con la familia de sitios CRAN.
• Interoperabilidad entre plataformas
• En lugar de utilizar un compilador, R utiliza un intérprete, lo que facilita el desarrollo del código.
• Se asocia bien con diferentes bases de datos y trae información de MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
• Integra potentes herramientas para comunicar informes en diversas formas como HTML, XML, CSV, PDF y sitios interactivos con paquetes R.
• Los paquetes R vienen con diversos códigos, características y funciones adaptadas para el modelado estadístico, el análisis de datos, el aprendizaje automático, la visualización, la importación y la manipulación de datos.

¿Cómo ayuda R en el análisis de datos?

El análisis de datos utilizando R tiene lugar en una serie de pasos diferentes:

• Programar o importar: Programar con R o importar datos de bases de datos y archivos al entorno de software de R
• Transformar: La organización de los datos se produce transformando una columna en una variable durante una fila en una observación. Observe sus intereses, cree una nueva variable en función de las variables actuales y descubra las estadísticas de observación.
• Visualización: Representaciones de datos en forma gráfica para reconocer fácilmente tendencias, patrones y excepciones de datos.
• Modelos: Son herramientas de visualización complementarias, como herramientas computacionales o matemáticas, para responder a las preguntas de observación.
• Comunicación: Comunicación de resultados con otras personas, desde la visualización hasta la modelización, con la ayuda de gráficos fáciles de producir y con calidad de impresión para compartir con cualquier persona del mundo.

¿Quién utiliza R y por qué?

R goza de la confianza no sólo del mundo académico, sino también de grandes empresas como Google, Facebook, Airbnb, Uber, etc. Se utiliza en sanidad, consultoría, gobierno, seguros, energía, finanzas, medios de comunicación, casi en todas partes. Lo utilizan para la inferencia estadística, los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de datos.

Como ve, la demanda de R se da en varios sectores. Además, es indudable que el análisis de datos está dando forma a los negocios actuales. Aunque hay muchas herramientas disponibles, R destaca. Esto se debe a que usted puede tener

• Excel y PowerBI, pero carecen de capacidad de modelado;
• Python es excelente para IA y ML, pero no tiene funciones de comunicación;
• SAS es bueno para el análisis estadístico, pero no es gratuito
• Tableau es excelente para las representaciones gráficas, pero necesita mejorar en la toma de decisiones y la estadística.

Sin embargo, R llena el vacío ofreciendo una excelente curva de aprendizaje con un buen equilibrio entre la implementación y el análisis de datos.

Por lo tanto, tiene sentido aprender R para la manipulación y el análisis de datos e incluso convertirse en un científico de datos.

Y esta es la razón por la que los científicos de datos utilizan R para comprender los datos, realizar manipulaciones, adoptar el mejor enfoque y comunicarse con los demás a través de informes, cuadros de mando o aplicaciones web. De este modo, una única plataforma realiza todo el trabajo.

Ahora ya sabe cómo funciona R y por qué debe apostar por él, pero ¿dónde aprender R?

¿Es tan difícil de aprender?

Si me hubiera hecho estas preguntas hace unos años, le habría dicho que sí, que es un poco difícil debido a su compleja estructura. Pero ahora, se han introducido paquetes para superar este problema, lo que ha hecho que la manipulación de datos sea más fácil e intuitiva, y que la creación de gráficos sea bastante sencilla.

Paquetes como TensorFlow y Keras le permiten crear técnicas de ML de alta gama; puede llamar a Python, C , y Java en R y conectarse con Hadoop o Spark. Y R también ha evolucionado en términos de velocidad computacional.

Entonces, ¿quiere aprender R?

¡Supongo que SÍ!

Busquemos algunos buenos recursos para aprender R.

Científico de datos con R

Adquiera las habilidades en R que pueden ayudarle a construir su carrera como Científico de Datos con Datacamp. Para empezar el curso, no necesita ningún conocimiento o experiencia previa en este campo.

Le enseñarán el versátil lenguaje R y cómo puede utilizarlo para importar, manipular, visualizar y limpiar datos, que son las habilidades integrales básicas que necesita. Con ejercicios interactivos, obtendrá experiencia práctica con paquetes R famosos como ggplot2 junto con paquetes Tidyverse como readr y dplyr.

El curso también le introducirá en algunos conjuntos de datos del mundo real que le ayudarán a aprender el aprendizaje automático y las técnicas estadísticas necesarias para escribir funciones y realizar análisis de conglomerados por sí mismo.

Todo lo que necesita es empezar este curso, desarrollar sus habilidades en R y continuar su camino para convertirse en un científico de datos de éxito. Ofrecen 75 horas de recursos de aprendizaje. Incluye la introducción al lenguaje para dominar los fundamentos del análisis de datos con estructuras de datos típicas como matrices, vectores, marcos de datos, etc.

Programación R A-Z

Udemy ofrece R Programming A-Z con ejercicios prácticos para ayudarle a convertirse en un científico de datos. El curso está dividido en 8 secciones, 82 clases, y tarda aproximadamente 11 horas en completarse.

Te enseñan R paso a paso, y aprenderás conceptos valiosos que son aplicables inmediatamente después de cada conferencia. Y otra gran cosa es que le enseñan conceptos con la ayuda de ejemplos en vivo. Toda la formación está llena de retos analíticos del mundo real que resolverá durante la conferencia y el ejercicio de deberes.

Cualquier persona con cualquier conjunto de habilidades puede aprender este curso, pero necesita aprender el lenguaje R y aceptar retos apasionantes. El material del curso le enseña sus principios básicos y cómo crear variables, vectores, bucles y funciones.

También aprenderá sobre la distribución normal y practicará con datos financieros, estadísticos y deportivos. Además, aprenderá a utilizar el R Studio y a personalizarlo según sus preferencias.

Al final de este curso, instalará los paquetes de R y comprenderá los números grandes, los enteros, los dobles, los caracteres y mucho más. El curso también incluye visualización avanzada utilizando GGPlot2 junto con soluciones para los deberes y tutoriales extra.

Estadística con R

Coursera ofrece este curso – Estadística con especialización en R para ayudarle a dominar R para el análisis de datos, incluyendo modelado, inferencia y técnicas bayesianas. Este curso es completamente GRATUITO y lo ofrece la Universidad de Duke.

Con este curso adquirirá conocimientos como inferencia estadística, regresión lineal y estadística, RStudio, programación en R, análisis exploratorio de datos, comprobación estadística de hipótesis, estadística bayesiana, regresión lineal bayesiana, inferencia bayesiana, análisis de regresión y selección de modelos.

La especialización le enseñará a visualizar y analizar datos en el lenguaje de programación R y a crear informes reproducibles. Aprenderá a visualizar la inferencia estadística en su naturaleza unificada y a realizar modelizaciones y otras técnicas para tomar decisiones basadas en datos.

El curso también le ayudará a comunicar los resultados correctamente, a organizar y visualizar los datos utilizando paquetes R y a criticar las decisiones y afirmaciones. Le ayudará a construir su cartera con varios proyectos de análisis de datos para demostrar sus conocimientos y habilidades, además de conseguir un trabajo bien remunerado.

Este curso de nivel principiante tarda aproximadamente 7 meses en completarse, cuenta con un horario flexible, clases completas en línea y un certificado compartible al finalizarlo.

Introducción a R

Otro curso de Coursera en esta lista es – Getting Started with R.

Se trata de un curso de nivel principiante que tarda unas 2 horas en completarse, y puede acceder a él sólo en su escritorio sin necesidad de descargarlo. Este proyecto guiado le enseña los fundamentos de la programación en R para dar su primer paso hacia el análisis de datos.

Aquí aprenderá a utilizar R Studio o la interfaz gráfica de R y las diferentes estructuras y tipos de datos que se utilizan en este lenguaje. Por último, le enseñarán a instalar los paquetes de R y a importar sus conjuntos de datos al espacio de trabajo de R Studio.

No hay requisitos previos necesarios para completar este proyecto; basta con tener conocimientos básicos de informática. En el proyecto guiado, su espacio de trabajo será un escritorio en la nube al que podrá acceder desde su navegador. Su instructor le guiará en pantalla dividida a través de un vídeo para que comprenda las cosas paso a paso.

Udacity

Aprenda programación en R para ser un científico de datos con Udacity. El tiempo aproximado que dura este curso es de 3 meses con 10 horas de esfuerzo cada semana, y no necesita requisitos previos difíciles de cumplir.

El temario incluye enseñarle a programar en R, línea de comandos, SQL y Git para que pueda resolver problemas relacionados con los datos. Aprenderá conceptos básicos de SQL como JOINs, subconsultas y agregaciones y los utilizará para dar respuesta a problemas empresariales.

Aprenderá los fundamentos, incluyendo estructuras de datos, bucles, funciones y variables. Además, aprenderá a visualizar datos a través de GGPlot2.

El programa incluye proyectos de la vida real con contenidos inmersivos desarrollados por expertos, apoyo de mentores y servicios profesionales como revisiones de currículos y portafolios. Estudie a su propio ritmo y reciba comentarios personalizados, consejos prácticos y sugerencias adicionales para obtener más recursos.

Científico ML con R

Domine el lenguaje R para convertirse en un científico experto en aprendizaje automático con Datacamp. Ofrecen 15 cursos en total con 60 horas de esfuerzo en el aprendizaje de R. Aquí; mejorará sus habilidades en R con una caja de herramientas y realizará aprendizaje supervisado y no supervisado.

Le enseñarán a procesar datos para la creación de modelos, a entrenar y visualizar los modelos y a probar su rendimiento. Además, le ayudarán a afinar sus parámetros para ejecutar un mejor rendimiento.

Mientras tanto, también aprenderá estadística bayesiana, Spark y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Le enseñarán los fundamentos del aprendizaje automático para la clasificación, cómo puede prever eventos futuros mediante regresión lineal, aleatoria, bosques, xgboost y modelos aditivos.

También aprenderá la dimensionalidad, la agrupación, el ML en Tidyverse, la regresión logística, el análisis de conglomerados, el ML con caret, los modelos basados en árboles, las máquinas de vectores soporte, el modelado de temas, el ajuste de hiperparámetros y mucho más.

Análisis de datos con R

Edureka ofrece el programa de formación Data Analytics with R para ayudarle a adquirir experiencia en manipulación de datos, visualización, análisis exploratorio de datos, minería, análisis de sentimientos y regresión.

La formación también puede ayudarle a aprender R Studio para casos prácticos sobre redes sociales y comercio minorista. Han diseñado este curso para ofrecer las habilidades y conocimientos necesarios para convertirse en un profesional del análisis de datos. Abarca desde conceptos básicos de R hasta temas avanzados como el conjunto de árboles de decisión, el filtrado colaborativo, etc.

Los módulos le guiarán a través de terminologías importantes como inteligencia empresarial, datos e información, análisis empresarial, etc. Aprenderá métodos de importación de datos, análisis exploratorio de datos, agrupación, regresión lineal y logística, técnicas ML supervisadas, ANOVA, paquetes R, creación de gráficos, etc., junto con el trabajo en proyectos.

Para realizar este curso, se necesitan conocimientos básicos de estadística. Incluye 30 horas de clases en línea en las que obtendrá tareas prácticas para completar después de cada clase, junto con acceso de por vida al curso con presentaciones, grabaciones de las clases, guías de instalación y cuestionarios. Obtendrá un certificado al finalizar el curso.

YouTube

Aprenda R en YouTube con Barton Poulson, que enseña los fundamentos del lenguaje R y el cálculo estadístico.

El tutorial trata temas como la instalación de R, cosas sobre R Studio, función de trazado, paquetes, histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, función de resumen, superposición de trazados y función de descripción.

También enseña cómo seleccionar casos, factores, formato de datos, cómo introducir datos, importar datos, los conceptos de agrupación jerárquica, regresión, componentes principales y mucho más.

Codecademy

Codecademy le introduce en los conceptos fundamentales del lenguaje de programación R. No hay requisitos previos específicos para aprender este curso ni se necesitan conocimientos de codificación.

Aquí aprenderá a organizar los datos, modificarlos y limpiar los marcos de datos. También le enseñarán a construir visualizaciones de datos y a mostrar perspectivas. Además, aprenderá pruebas de hipótesis y estadística para destacar en el campo del análisis de datos.

El programa del curso también incluye los fundamentos de los agregados y la unión de tablas con dplyr; el cálculo de la moda, la media y la mediana; y estadísticas como los cuartiles, el rango intercuartílico y los cuantiles.

También puede poner a prueba sus conocimientos mediante cuestionarios para afinar la sintaxis y la memoria. Se tardan unas 20 horas en completar el curso y, con el plan Pro, puede obtener un certificado.

Datamentor

El cursode Datamentor incluye acceso ilimitado a 45 vídeos, tareas interactivas, el libro electrónico R Essentials y un proyecto.

Le familiariza con los fundamentos de la ciencia de datos, sus procesos y los diferentes pasos que debe dar para completar una tarea de ciencia de datos como la obtención de datos, la exploración, el modelado y la comunicación del informe.

Conclusión

Con un montón de recursos disponibles, aprender el lenguaje de programación R ya no es una tarea difícil. Todo lo que necesita es tener pasión por aprender y un fuerte deseo de aventurarse en el campo de la ciencia de datos.

Entonces, ¿es usted un aspirante a profesional de la ciencia de datos? 💡

Aprenda R con la ayuda de los increíbles cursos mencionados anteriormente.