Aunque R se entiende como un lenguaje de programación, en realidad se trata de un conjunto integrado para la manipulación de datos, cálculo y gráficos. Obviamente, dentro de todas las funciones que se pueden hacer con R, está la de programar, de manera simple y efectiva, pero hay mucho más detrás de este entorno de trabajo. Por eso, se ha convertido en una de las principales herramientas para el trabajo con grandes cantidades de información, tanto en Big Data como Data Science.

En este artículo vamos a ver el porqué de esta importancia y haremos una breve introducción a cómo es el entorno de trabajo con R, repasaremos algunos conceptos básicos y revisaremos aspectos importantes como la visualización de datos o el análisis con la programación en R. Además, también hablaremos sobre cómo puedes formarte en Big Data y dar el salto a un sector en constante búsqueda de profesionales.

¿Qué es R y por qué es importante para la ciencia de datos?

R es un entorno, un conjunto de programas que, como decimos, se emplean para la manipulación de datos, para hacer cálculos con ellos y para crear visualizaciones de estos mismos en forma de gráficos. Es un sistema coherente, con herramientas que se coordinan entre ellas, más que una integración de herramientas inflexibles, cada una con una función específica pero que no permean a las otras. Esto último es algo que ocurre muchas veces con otros sistemas de trabajo para visualización y análisis de datos.

Así, R se ha convertido en un sistema ampliamente usado en ciencia de datos ya que permite implementar métodos de análisis interactivos para ellos. Además, es un entorno dinámico y vivo que cuenta con varias características fundamentales en el trabajo para análisis de datos:

  • Almacenamiento y manipulación de datos
  • Operadores para cálculos sobre variables
  • Amplia colección de herramientas
  • Posibilidad de crear visualizaciones gráficas
  • Lenguaje de programación sencillo y efectivo

Gracias a estos elementos, R se ha vuelto importante no solo en Data Science sino que también es relevante en otros ámbitos como es el análisis estadístico. Además, es un entorno extensible, un sistema en el que sus usuarios pueden desarrollar funciones y paquetes para satisfacer necesidades específicas. Por último, R también tiene una comunidad activa que comparte conocimientos, experiencias y recursos. Esto facilita el aprendizaje, la resolución de problemas y el desarrollo colaborativo que lo caracteriza.

Primeros pasos en R: Instalación y configuración del entorno

El entorno de R se puede descargar desde la web The R Project for Statistical Computing. También puedes encontrar más versiones en The Comprehensive R Archive Network. Aquí puedes encontrar la descarga par Linux y Mac. No es imprescindible, pero es interesante descargarse algún entorno de desarrollo de R, como, por ejemplo, RStudio Desktop, que, además, también te sirve como IDE para trabajar con Python, otro de los lenguajes de elección para el trabajo de análisis y visualización de datos.

R cuenta con una amplia documentación y una comunidad activa que proporciona tutoriales, guías y ayuda online.

En las webs de descarga no solo vas a encontrar las últimas versiones que se han lanzado del sistema, sino que también te dan acceso a un montón de documentación con la que puedes guiarte tanto para su instalación como para la configuración o dar tus primeros pasos en la programación en R. Una vez que tengas todo descargado e instalado en tu ordenador, toca configurar R a tu gusto para que empieces a trabajar con el entorno:

  • Abre RStudio, o R, si prefieres trabajar directamente desde la consola de R
  • Familiarízate con la interfaz de usuario de cualquiera de las dos consolas y explora sus principales aspectos.
  • En RStudio, entre otras cosas, puedes hacer ajustes en el tema, el tamaño de fuente y las opciones de diseño.

Empezar a usar R o RStudio si lo prefieres, y configurarlo, es algo realmente sencillo y lo mejor suele ser basarse en la gran cantidad de documentación que hay en la web e ir probando las distintas opciones que te vas a encontrar tanto en R como si usas un IDE como RStudio. No tengas miedo de descargarte y empezar a explorar la herramienta para empezar a hacer algo de programación en R.

Conceptos básicos de programación en R

En lo que respecta al lenguaje de programación, R ofrece un sistema simple, flexible y fácil de aprender. Este código incluye condicionales, ciclos, funciones recursivas y la posibilidad de entradas y salidas. En general es un sistema simple y efectivo que lo hace ideal para el trabajo de muchos profesionales del análisis de datos. Estos son algunos de los conceptos básicos que hay que entender para trabajar con R:

Concepto  ¿Qué hace?  Operador/ejemplo 
Variables  Asigna una variable, por ejemplo: x<-5 o y=10  <- 

= 
Tipos de datos  Cadenas de texto 

Vectores 

Matrices 

Listas 

Factores 

 num <- 10 

cadena <- "¡Hola, mundo!" 

vector <- c(1, 2, 3, 4, 5) 
Operaciones aritméticas  Todo tipo de operaciones: suma, resta, multiplicación o división  suma <- 3 + 5 

resta <- 10 - 3 

multiplicacion <- 2 * 4 

division <- 20 / 5 
Estructuras de control  Bucles: permiten ejecutar un bloque de código varias veces 

Condicionales: facilitan la ejecución de distintos bloques de código según unas condiciones concretas 

 Bucles: for y while 

Condicionales: if, else, else if 
Funciones  Permite definir funciones de todo tipo  function() { ... } 

Por otra parte, en R también se pueden instalar bibliotecas y paquetes que contienen funciones especializadas para distintas tareas. La instalación se hace usando la función ‘install.packages()’ y se pueden cargar los paquetes en la sesión de R mediante el comando ‘library()’.

Estos son solo algunos ejemplos básicos de lo que se puede conseguir con R. Piensa que, a medida que profundices en la herramienta podrás explorar conceptos más avanzados que estos y técnicas específicas tanto para el análisis como para la visualización de datos.

Análisis y visualización de datos con R

El análisis y la visualización de datos con R se pueden dividir en varias etapas, que incluyen la carga y exploración de datos, la manipulación de datos, el análisis estadístico y la visualización de resultados. Veremos un poco mejor cada fase para tener una visión conjunta de lo que se puede hacer con este entorno de programación para análisis y visualización de datos.

Carga y exploración de datos

En primer lugar, hay que tener en cuenta que R da varias opciones para cargar datos desde distintas fuentes, desde archivos CSV hasta bases de datos, entre otros. Una vez seleccionada la fuente de datos, es importante hacer una exploración inicial de lo que hemos usado para nutrir a R. Esto puede incluir, por ejemplo, la visualización de las primeras filas de los datos o resúmenes estadísticos básicos, entre otras opciones.

Manipulación de datos

Los conjuntos de datos con los que se trabaja en el análisis de datos tienen muchas variables, pero es posible que solo se necesite trabajar con un subconjunto de ellos. Existen bibliotecas que se pueden usar en R para seleccionar columnas específicas mediante la función select(). Al mismo tiempo, también se pueden filtrar los datos de los conjuntos basándose en unas condiciones específicas usando la función filter().

En la manipulación de los datos, también es interesante crear nuevas variables a partir de las existentes con la función mutate(); o agrupar datos por una o más variables con group_by() y summarize() para calcular estadísticas resumidas dentro de cada grupo.

Análisis estadístico

R ofrece una amplia gama de funciones y paquetes para realizar análisis estadísticos:

  • Técnicas básicas como medidas de tendencia central y dispersión
  • Análisis más avanzados como regresión, análisis de varianza, y pruebas de hipótesis

En este caso, los paquetes más usados para aspectos básicos suelen ser stats y psych, mientras que paquetes como lme4, car, y nlme se emplean para análisis más avanzados.

Visualización de datos

La visualización de datos es una parte crucial del análisis de datos. Para ello, R ofrece distintos paquetes con los que se pueden crear visualizaciones estáticas y dinámicas de la información. En este sentido, ggplot2 es uno de los más utilizados para crear visualizaciones de buena calidad ya que proporciona una sintaxis sencilla de usar. Con ella se pueden crear:

  • Histogramas
  • Gráficos de dispersión
  • Gráficos de barras
  • Diagramas de caja

Esto son solo algunos ejemplos, en la documentación de R y en la comunidad, puedes encontrar herramientas con las que vas a poder profundizar mucho más en aspectos como estos. ¡Explora y aprende programación en R usando todos los recursos que tengas a tu alcance! 

¡Fórmate en Big Data en Tokio School!

Como puedes ver la programación en R es importante para el trabajo que hacen los científicos de datos, y, al mismo tiempo lo es también para el trabajo en Big Data. Se trata de una de las múltiples herramientas que tienes que conocer y dominar para poder dar el salto a este sector profesional. Por eso es importante que te formes adecuadamente, algo que puedes hacer en Tokio School con nuestro curso de Big Data.

En esta formación aprenderás todas las claves para ser un hacha en el análisis de datos. Además, gracias a ella, podrás especializarte en Apache Hadoop y Busniss Intellighence, lo que te dará aún más oportunidades laborales. Todo esto lo podrás hacer de manera online, con un método de estudio basado en aprender haciendo y con la guía de los mejores profesores y expertos del sector.

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Bibliografía