R para no programadores (ebook gratuito)

Con este ebook gratuito puedes aprender sobre todo R, un lenguaje de programación enfocado al análisis estadístico y gráfico.

Para cualquier nivel de programación o experiencia en estadística y analítica, para aprender los conceptos esenciales de análisis de datos de forma concisa, completa y fácil de usar.

Aviso para navegantes: El libro está en inglés como la extensa mayoría de bibliografía de ciencia de datos actualizada.

¿Para que uso yo R?

Tengo background estadístico y de investigación de mercados por lo que R se ha convertido para mi en un instrumento diario en los análisis SEO que realizo.

Permite analizar un gran volumen de datos y obtener conclusiones; siendo posible manipular datos con facilidad por su flexibilidad y su rapidez. Es impresionante su capacidad de transformación, agregación y visualización. Muy recomendable para el análisis SEO en webs con volúmenes de tráfico altos.

Un ejemplo de uso es la creación de gráficas del CTR («click through rate«) según la posición en los resultados de búsqueda utilizado RStudio y los datos de Google Search Console (GSC).

R for Non-Programmers: A Guide for Social Scientists

Bienvenido a R for Non-Programmers: A Guide for Social Scientists (R4NP).

Este libro proporciona un recurso útil para cualquiera que desee utilizar R para sus proyectos de investigación, independientemente de su nivel de experiencia en programación o análisis estadístico. Cada capítulo presenta conceptos esenciales en el análisis de datos de una manera concisa, completa y fácil de usar. R4NP le guiará en sus primeros pasos en un viaje posiblemente interminable lleno de «asombro y maravilla».

Este libro está diseñado para ser accesible a los principiantes, a la vez que proporciona información valiosa para los analistas experimentados que buscan la transición a R desde otro software computacional. No es necesario tener conocimientos previos ni saber programar para empezar. R4NP proporciona una entrada completa a la programación en R, independientemente de su formación.

Nota: Este libro es un trabajo en curso que se va actualizando por Daniel Dauber. En este enlace siempre encontrarás la última versión:

R

R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre enfocado principalmente en el análisis estadístico y gráfico. Fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y ha ganado una enorme popularidad en la comunidad de ciencia de datos y estadísticas.

Características Principales de R

1. Especialización en Estadística y Análisis de Datos: R está diseñado específicamente para el análisis de datos y la estadística, lo que lo hace especialmente potente en estas áreas.
2. Gráficos de Alta Calidad: R tiene capacidades gráficas excepcionales. Permite crear gráficos de alta calidad, personalizados y complejos de manera relativamente sencilla.
3. Extensibilidad: R es altamente extensible. Existen miles de paquetes disponibles que amplían sus funcionalidades en diversas áreas como el análisis de datos, la visualización, la minería de datos, y más.
4. Comunidad Activa: R cuenta con una comunidad muy activa y en crecimiento que contribuye continuamente con nuevos paquetes, mejoras y soporte.

Utilidad de R en la Ciencia de Datos

1. Análisis Estadístico Avanzado: R proporciona herramientas robustas para realizar análisis estadísticos avanzados. Esto incluye desde pruebas de hipótesis básicas hasta modelos de regresión complejos, análisis de series temporales y más.
2. Manipulación y Transformación de Datos: R tiene potentes librerías como dplyr, tidyr, y data.table que facilitan la manipulación y transformación de datos, lo cual es una parte crucial del flujo de trabajo en ciencia de datos.
3. Visualización de Datos: Con paquetes como ggplot2, R ofrece una de las mejores herramientas para la visualización de datos. La capacidad de crear gráficos detallados y estéticamente agradables ayuda a los científicos de datos a explorar y comunicar sus hallazgos de manera efectiva.
4. Modelado Predictivo y Machine Learning: R también soporta una amplia gama de técnicas de machine learning y modelado predictivo. Paquetes como caret, randomForest, y xgboost permiten a los usuarios construir y evaluar modelos predictivos complejos.
5. Integración y Exportación: R puede integrarse con otras herramientas y lenguajes de programación como Python, SQL, y sistemas de big data como Hadoop. Además, permite exportar resultados y gráficos a diversos formatos, facilitando la creación de reportes y presentaciones.
6. Reproducibilidad y Automatización: R facilita la reproducibilidad y automatización de análisis mediante scripts, permitiendo que los análisis puedan ser replicados exactamente en cualquier momento, lo cual es esencial en proyectos de ciencia de datos.

¿Quieres saber más sobre la ciencia de datos con soluciones de Microsoft? En DQS/ te asesoramos. ¿Por qué no nos preguntas cómo podemos ayudarte?

Ebook gratuito de Daniel Dauber («Associate Professor University of Warwick – Coventry, UK»): R for Non-Programmers: A Guide for Social Scientists (bookdown.org).