Guia RStudio de 0 a 100 km/h

Sé que el principio es difícil.

R es un software súper potente pero lo más difícil es superar la pendiente inicial de la curva de aprendizaje.

En internet puedes encontrar recursos muy buenos, la verdad. Pero probablemente estás infoxicado con tanto contenido y quieres foco y un guía para aprender esta herramienta lo más rápido posible.

Esta guía R+RStudio de 0 km/h a 100 km/h te va a permitir pasar de ser un novato total a ser un usuario familiarizado con la herramienta en 60 minutos. Casi nada, ¿verdad?

En esta guía vas a ver:

1. ¿Qué es R y por qué es la herramienta más potente?
2. Vas a aprender el ABC para empezar con R+RStudio con éxito.
3. Y convertirte en un usuario familiarizado con R sin gastar mucha energía.

No me enrollo más.

¡Let’s go!

Antes de utilizar la herramienta es mejor hablarte un poquito del lenguaje R y por qué es tan importante.

Para ayudarte he creado una pequeña guía dónde encontrarás los links más interesantes para empezar con R sin volverte loco y situarte en su universo.

El ABC para empezar con R+RStudio se basa en varias cosas. 

1. Cómo instalar R y RStudio
2. Conocer la interfaz de RStudio
3. Cómo abrir un archivo y ejecutarlo
4. Cómo crear un archivo desde 0
5. Cómo cargar paquetes de funciones
6. Cómo buscar en la ayuda de RStudio
7. Cómo importar datos en R

En esta sección te voy a llevar de la mano conmigo con unos vídeos que te he preparado. Parto de 0. Es decir, aún ni tienes el software instalado. Así que en esta sección pasarás a no tener software a poder trabajar con él y empezar a importar datos y ejecutar códigos.

¡Ojo! No te voy a enseñar a programar porque es mucho más complejo pero si manejarte con la herramienta, la interfaz de RStudio, abrir, ejecutar y guardar archivos de R. Cargar paquetes de funciones de manera automática e importar datos.

¡Sin más! ¡Le damos caña al tema!

¡IMPORTANTE! Antes de ver los vídeos y seguirlos imprime la hoja de trabajo que te he preparado y después de cada vídeo practica con la tarea que te propongo. De esta manera lo vas a entender mucho mejor.

Esta guía parte del principio. Así que en este vídeo te voy a enseñar a instalar R y RStudio desde 0.

• Link de descarga de R
• Link de descarga de RStudio
• Manual de R de la página oficial del proyecto R

LAS TAREAS DE HOY 

Cuando se habla de trabajar con R se habla inevitablemente de RStudio. Su interfaz. En este vídeo te voy a explicar la interfaz de R para que te sea mucho más fácil poder empezar a trabajar con el software.

• ​Página oficial de RStudio

LAS TAREAS DE HOY

1. Abre y ejecuta tuPrimerCodigo.R con la opción SOURCE 
   Guarda las variables que has creado en un archivo .RData borra las variables que has generado en RStudio y prueba de cargarlas de nuevo utilizando el archivo .RData.
2. Guarda tu primer plot en el formato que más te mole 
   Crea una carpeta de trabajo y apunta a esta carpeta con la opción set working directory.
3. Utiliza esta carpeta para el resto de los vídeos 

Es momento de empezar a utilizar R. La mejor forma es ejecutando tu primer código R.

Resalta la línea de código y utiliza CTRL + ENTER para ejecutar el comando

También puedes utilizar source para ejecutar el código entero

Seguimos. Ahora creando tu primer código R.

LAS TAREAS DE HOY

Es momento de crear un código R. Te propongo una idea a ver qué te parece:

Un código que cree un vector aleatorio de 1000 observaciones con valores entre 0 y 100 (utiliza la opción x=runif(1000, min=0, max=100)

Y que calcule la media, la desviación estándar , los cuartiles y dibuje el vector aleatorio con una línea (utiliza plot(x,type=’line’)

Puedes guardar el código en la carpeta de trabajo y el plot que has hecho para ir repasando cosillas. 

Una de las características que hace grande R es la capacidad que tiene la comunidad para crear funciones. Es un software vivo que tiene un montón de desarrolladores.

En la práctica puede ser difícil (y un coñazo) gestionar la instalación y la carga de paquetes de funciones. Aquí te traigo un método sencillo para cargar paquetes de manera automática.

LAS TAREAS DE HOY

• Carga los paquetes “xlsx”, “ggplot2”, “plotly”, “readxl”. Prueba la forma manual y la forma automática de cargar paquetes.
• Ejecuta el código entero de la función de densidad de probabilidad. Intenta entender que es una función de densidad de probabilidad siguiendo el código R 🙂 Durante el curso te explicaré este código paso a paso.

R tiene una comunidad colaborativa espectacular. Por este motivo quiero enseñarte cómo buscar información en la red de manera eficaz. RStudio también tiene una parte de la interfaz dedicada al help bastante útil.

LAS TAREAS DE HOY

Busca en stack overflow cómo crear una muestra aleatoria de una distribución normal e interprétalo. Si tienes dudas me puedes pedir ayuda sin problemas.

Una de las tareas las cuales perdí más tiempo cuando empezaba fue en aprender a leer datos de Excel y ASCII. Y es una parte fundamental. Porque sin datos no hay análisis. En este vídeo te explico cómo leer estos ficheros de datos de manera rápida y fácil.

A parte de las opciones que has visto en el vídeo también puedes utilizar en el menú de RStudio.

File > Import DataSet > From Excel… o From CSV… 

• Link de descarga de NotePad++
• POST: Cómo importar datos en R con sencillos pasos

LAS TAREAS DE HOY

1. Prueba las dos maneras de leer un archivo Excel. También puede leer el archivo utilizando file – import database – from Excel
2. Utiliza la ruta del archivo en lugar de file.choose().

En esta segunda parte de la guía vas a dar un salto a más en el aprendizaje de R.

Vas a empezar a programar y aprender el lenguaje R, a crear gráficos, y a manipular dataframes (estructuras de datos muy utilizadas en R.

Para ser un usuario completamente familiarizado con la herramienta necesitas conocer: 

1. Conocer la estructura de un código científico
2. Conocer el ABC de la programación R
3. Cómo trabajar con los datos leídos: dataframe
4. Cómo crear un dataFrame
5. Cómo hacer operaciones con el dataframe
6. Cómo crear gráficos y guardarlos
7. Cómo exportar los resultados y guardarlos

La segunda etapa de la guía consiste en pasar de ser un usuario novato a un usuario familiarizado con la herramienta. En esta sección quiero que sepas lo más básico de la programación R, poder trabajar con los datos una vez importados.

Te enseñaré a hacer operaciones sencillas, operaciones con tus datos leídos, hacer gráficos y exportar resultados. ¡Casi nada! 

Las 4+1 partes de un código científico son:

• Instalar y cargar paquetes de funciones
• Importar/leer datos y retocarlos
• Variables de entrada
• Análisis
• Exportar resultados

• POST: Cómo estructurar un código científico

LAS TAREAS DE HOY

Utiliza el código estructuraCodigo.R y utiliza otros datos que no sean los del ejemplo. Unos datos que tengas en Excel o en formato tipo ASCII para crear un histograma de una variable numérica.

Acuérdate de cambiar la variable varNum = “columna que quieras leer”

Ahora toca enseñarte en muy poco tiempo el ABC del lenguaje R para que tengas unas nociones básicas antes de empezar el curso.

Si quieres profundizar en el análisis te recomiendo los cursos de Datacamp de introducción al lenguaje R.

• Link del curso de Introducción al lenguaje R en dataCamp
• Tutorial R-Tutor Introducción lenguaje R

LAS TAREAS DE HOY

• Utiliza el ejemplo del vídeo como guía. Intenta crear otro código que calcule el volumen de una esfera con un radio que varíe y gráfica este volumen vs el vector de radio. Si tienes otra idea también lo puedes hacer.
• Utiliza lo que has aprendido hasta ahora para crear una iteración de 1 hasta 1000 por ejemplo. Que calcule la media una muestra aleatorio que sigue una normal de media 70 y desviación 5 por ejemplo. Guarda las 1000 media en un vector y plotea un histograma. (utiliza lo que has aprendido de búsqueda de información en stack overflow y el help de RStudio.)
• Si quieres calcula la media del vector medias y la desviación estándar del vector medias y comprueba la famosa regla del intervalo de confianza.

Si te has fijado cuando importar datos en R se convierten en una “variable datos” con observaciones (filas) y variables (columnas) estas estructuras son las que nos interesan cuando trabajamos con análisis estadísticos.

• Link R-tutor DataFrames

LAS TAREAS DE HOY

• Prueba de leer otros datos que tengas en Excel o los que encuentres en la red con lo que has aprendido.
• Crea un dataframe con las variables numéricas que te interesen.
• Calcula estadísticos descriptivos como la media, la desviación estándar los cuartiles de estas variables numéricas. (si no lo consigues mira el siguiente vídeo 😉 )

Ahora te voy a explicar más cosas sobre dataframes. Concretamente cómo operar con dataframes.

Es decir cómo puedes calcular características de las variables de un dataframe.

• Link R-tutor DataFrames

LAS TAREAS DE HOY

• Puedes utilizar lo que has visto en el vídeo para crear un nuevo dataframe con la media y la desviación estándar y el intervalo de confianza inferior y superior por ejemplo.

En este vídeo te quiero explicar las 3 maneras de crear gráficos con R que yo utilizo:

• Con las funciones base de R (para gráficos rápidos)
• Con el paquete ggplot2 (para gráficos pro)
• Con el paquete plotly (para gráficos interactivos)

• Link de plotly
• Link tutorial ggplot2

LAS TAREAS DE HOY

• Si tienes datos que te interese cargar, los puedes utilizar para dibujar tus primeros gráficos con las tres opciones del vídeo. Base, ggplot2, plotly.

Ya estás casi al final de la guía. Ahora toca aprender a exportar los resultados de R a Excel o a formatos ASCII.

Este paso puede ser útil si quieres trabajar con otro programa como Excel para poner las tablas con un aspecto profesional con los cálculos de R o quieres crear los gráficos en Excel.

LAS TAREAS DE HOY

• Puedes aprovechar el código del vídeo exportarDatos.R para exportar la estadística descriptiva de las variables numéricas que te interesen.

Y un regalito final de la guía. Cómo exportar los resultados a un archivo Word para poder crear tus informes de manera rápida y cómoda.

• ​Link de RMarkdown

LAS TAREAS DE HOY

• Intenta implementar lo que has visto en el vídeo utilizando el archivo tuPrimerRMarkdown.R

Has aprendido un montón de cosas en poco tiempo (me he pasado un poco de tiempo, no son 60 minutos de vídeo si no 100 minutos).

Has pasado de ser un usuario totalmente novato a un usuario familiarizado con la herramienta y ahora estás más que preparado para continuar con el programa Analiza tus Datos.

Para terminar te voy a enviar una plantillas sensacionales que te van a venir genial para utilizar R si quieres profundizar en su programación.

Visita la página de las plantillas.

Aquí te he puesto algunas que me han parecido interesantes por si quieres echarle una mirada:

1. Plantilla resumen: cómo importar datos en R
2. Plantilla resumen: manipulación de matrices y vectores en R
3. Plantilla resumen: RMarkdown
4. Plantilla resumen: visualización de datos en R
5. Guía de referencia en RMarkdown
6. Programación base en R
7. Programación avanzada en R
8. Expresiones para manipular filas de caracteres en R

Con esta guía no pretendo enseñarte a programar. Porque en 100 minutos es muy difícil. Como te he comentado si quieres profundizar en la programación de R puedes acudir a los expertos de datacamp. Allí vas a aprender a programar de manera práctica y ágil y online.

Te recomiendo que vayas directamente a estos cursos:

1. Link del curso de Introducción al lenguaje R en dataCamp
2. Tutorial R-Tutor Introducción lenguaje R

Igualmente no te obsesiones con la programación porque te voy a proporcionar todos los códigos de manera que programarás más bien poco durante el curso. Utilizarás el Copy y Paste como nadie 😉