Está claro, ¡tienes que aprender R ya!

Numerosas empresas y universidades utilizan el software R para sus análisis pero, ¿qué es realmente R? y ¿por qué me debería interesar?.

Tabla de contenidos

• ¿Qué es R?
• Ejemplos de gráficos con R
• Herramientas recomendadas para comenzar con R
  • 1. Utiliza RStudio como editor de texto.
  • 2. Crear aplicaciones web interactivas con Shiny.
  • 3. Crea informes dinámicos con RMarkdown.

¿Qué es R?

R es el software de referencia en el mundo de la Estadística, la herramienta más potente del mercado.

Sus principales características son:

• R es un lenguaje para el análisis estadístico y gráfico.

Se trata de un ambiente de programación formado por un conjunto de herramientas muy flexibles que pueden extenderse fácilmente mediante paquetes o librerías o definiendo nuestras propias funciones.

• Además es gratuito y de código abierto, un Open Source parte del proyecto GNU como Linux o Mozilla Firefox.

¡Y ahí radica una de sus principales ventajas!

Cualquiera puede descargar y crear su código de manera gratuita, no hay restricciones de uso, la única regla es que la distribución siempre sea libre (GPL).

Gracias a poder acceder a su código, el software deja de ser la caja negra típica de otros softwares estadísticos comerciales (como Statistica, SPSS).

• R forma parte de un proyecto colaborativo.

La comunidad de usuarios (integrada por programadores de alto nivel) contribuye a desarrollar nuevas funciones y paquetes que rápidamente son accesibles a todo público.

Esto hace que R sea estable, confiable y actualizado.

EL SOFTWARE R NO ES LA CAJA NEGRA TÍPICA DE OTROS SOFTWARES ESTADÍSTICOS COMERCIALES.

• R es un lenguaje Orientado a Objetos.

Significa que las variables, datos, funciones, resultados, etc., se guardan en la memoria activa del computador en forma de objetos con un nombre específico.

Esta característica permite aplicar cálculos a un conjunto de valores a la vez sin la necesidad de utilizar un algoritmo más sofisticado como una función bucle (loop).

• R es un lenguaje interpretado (como Java) y no compilado (como Fortran o Pascal).

Es decir, los comandos escritos en el teclado son ejecutados directamente sin necesidad de construir un ejecutable. Esto facilita mucho nuestro trabajo.

¡Y aún quedan muchas ventajas por contar del software R!, por ejemplo:

• Es una herramienta muy poderosa para todo tipo de procesamiento y manipulación de datos.
• Algunas técnicas avanzadas y robustas solo pueden realizarse con este software.
• Ambiente de trabajo muy flexible y extensible.
• Existe una gran comunidad de usuarios y programadores que actualizan y agregan constantemente funciones y paquetes de funciones.
• Gráficos de alta calidad exportables en diversos formatos: PostScript,pdf, bitmap, pictex, png, jpeg, etc..
• Gran cantidad de información sobre sus funciones y paquetes de funciones.
• Consume pocos recursos informáticos.
• R está disponible para todos los sistemas operativos (Windows, Macintosh y sistemas Unix -como Linux-).
• R trabaja con otros lenguajes. R permite leer datos de otros softwares como SPSS, SAS, Excel, etc..
• Puedes crear aplicaciones web interactivas (apps) desde R con la herramienta Shinny.
• Puedes crear un flujo de trabajo para escribir informes reproducibles y dinámicos con R, y en varios formatos (pdf, word, html).

Mmm… pero alguna contra debe de tener, ¿no?

Pues, no te voy a mentir, el inicio con R es exigente (se suele decir que tiene una curva de aprendizaje «empinada») pero es recompensado con creces al poco tiempo cuando conoces la potencia que tiene en el manejo de datos. Por eso, no desesperes a la primera, relájate y practica todo lo que puedas con códigos de ejemplos.

¡LA PRÁCTICA HACE AL MAESTRO! SOLO EXISTE UNA FORMA DE APRENDER R, ¡UTILIZARLO!

Lo importante es que pases un tiempo frente al ordenador practicando y, por qué no, jugando con él.

Ejemplos de gráficos con R

En la siguiente figura puedes observar algunos ejemplos de lo que puedes hacer con R.

Herramientas recomendadas para comenzar con R

Esta es mi selección de herramientas recomendables para utilizar con R software.

1. Utiliza RStudio como editor de texto.

R no es una aplicación, es decir, podemos elegir nosotros mismos qué editor de texto queremos utilizar junto con R.

Estos permiten comprobar si hemos escrito bien el código indicando, por ejemplo, si nos falta ningún paréntesis o autocompletando el código cuando no recordamos el nombre completo de alguna función.

Te recomiendo que utilices el editor de texto RStudio, que además de ser muy completo es gratuito. Tiene un sistema de ventanas y pestañas muy intuitivo y sencillo, como puedes ver en la siguiente imágen.

2. Crear aplicaciones web interactivas con Shiny.

​Shiny es un paquete de R que permite construir aplicaciones web interactivas (apps) desde R y de manera sencilla.

No hace falta conocimiento de HTML o JavaScript, solo conocer R.

Aquí puedes ver una galería de ejemplos.

Toda la información que necesitas para crear tu propia app la puedes encontrar en estos tutoriales.

También puedes consultar esta sencilla Hoja de referencia en español para comenzar a trabajar con Shiny.

3. Crea informes dinámicos con RMarkdown.

Puedes convertir sus análisis de alta calidad en documentos, informes, presentaciones y paneles de control.

RMarkdown te permite insertar tu código R y generar un documento final en una amplia variedad de formatos(HTML, PDF, MS Word, Beamer, diapositivas HTML5, folletos de estilo Tufte, libros, cuadros de mando, aplicaciones brillantes, artículos científicos, páginas web y mucho más), que reemplaza el código de R con sus resultados.

Además podemos incluir fórmulas, tablas e imágenes de cualquier formato.

Lo que hace R Markdown es crear un flujo de trabajo para escribir informes reproducibles y dinámicos con R, esto nos viene de perlas para obtener en un mismo documento códigos y resultados de R y actualizarlos rápidamente.

Si quieres comenzar a utilizar R markdown vista esta sencilla Hoja de Referencia en español, debajo te dejo una imagen para que visualices cómo trabaja.

También puedes darle un vistazo a la gama de productos y formatos que puedes crear con R Markdown (Figura 4).

Y por último, puedes combinar estas dos últimas herramientas y convertir tu informe R markdown en un documento interactivo Shiny. ¡Imagina todas las combinaciones que tienes a tu alcance! Te dejo un ejemplo donde Manuel Oviedo de la Fuente (de la Universidad de Santiago de Compostela) convierte un archivo de R markdown ejemplo1.Rmd en uno interactivo con R shiny ejemplo2.Rmd.

Y ahora, ¿qué esperas para comenzar con R?

Enlaces de Interés:

• R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.RStudio Team (2015). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, Inc., Boston, MA URL http://www.rstudio.com/.
• Shiny: Easy web applications in R. (2013) RStudio, Inc. URL http://www.rstudio.com/shiny/
• R Markdown (2015) URL http://rmarkdown.rstudio.com
• Oviedo, Manuel (2015) «Shiny: crear una aplicación web interactiva desde R«.