Aprender R: qué es, para qué sirve y qué librerías se utilizan

En el campo del análisis de datos existen dos lenguajes de programación que suelen compararse constantemente: Python y R. Ambos tienen una presencia muy importante en ciencia de datos, estadística, visualización de datos y machine learning, por lo que es normal que muchas personas que quieren iniciarse en este campo profesional se pregunten cuál de los dos deberían aprender primero.

La respuesta rápida sería: los dos. Una vez se conoce uno de ellos, lo cierto es que resulta relativamente sencillo aprender el otro, porque ambos comparten una lógica común orientada al trabajo con datos. Sin embargo, una respuesta más elaborada obliga a fijarse en el perfil profesional del alumno, su experiencia previa y su plan de carrera.

En Ubiqum distinguimos dos perfiles profesionales diferentes dentro del campo del análisis de datos.

¿Aprender R o Python? Depende del perfil profesional

Por un lado, están las personas con una buena base técnica, normalmente procedentes de perfiles STEM. Este tipo de perfil puede profundizar en los aspectos más técnicos del análisis de datos y avanzar hacia áreas como machine learning, modelado estadístico o ciencia de datos.

Para estos alumnos, tiene sentido trabajar tanto con Python como con R, ya que ambos lenguajes pueden aportar valor en diferentes fases del análisis. En este caso, una opción adecuada es el Curso de Análisis de Datos y Machine Learning, en el que se incluyen ambos lenguajes de programación. Incluso, si el alumno cuenta con una base técnica muy sólida y quiere alcanzar un nivel superior en Data Science, puede optar por el Curso de Data Science y Deep Learning.

Por otro lado, están las personas con una buena base en los negocios. Este segundo perfil está formado por profesionales que, sin tener necesariamente una sólida base técnica, acumulan años de experiencia en algún área funcional de la empresa: logística, finanzas, recursos humanos, marketing, ventas u operaciones, entre otras.

Para este tipo de perfil, aprender Python puede ser suficiente como primera aproximación al análisis de datos aplicado al negocio. Por eso, en Ubiqum ofrecemos un curso completo, menos técnico y más enfocado a la toma de decisiones empresariales: el Curso de Business Analytics y Power BI.

Para quienes quieran saber más sobre Python, recomendamos consultar el contenido específico sobre aprender Python. En este artículo, en cambio, nos centraremos en qué se aprende de R en los cursos de Ubiqum y por qué este lenguaje sigue siendo tan relevante en el análisis de datos.

¿Qué es R?

El lenguaje R es un entorno de programación y análisis estadístico de código abierto, especialmente diseñado para la manipulación, visualización y modelado de datos. Es una herramienta muy utilizada en estadística, investigación académica, ciencia de datos y análisis avanzado.

Una de sus principales ventajas es su amplia gama de paquetes y librerías. Gracias a ellas, R permite realizar tareas muy diversas: limpiar datos, transformarlos, crear gráficos, construir modelos predictivos y evaluar resultados de forma sistemática.

R se ha convertido en una herramienta esencial en el campo del análisis de datos porque combina potencia estadística, flexibilidad y una comunidad muy activa. Además, al igual que Python, permite trabajar con librerías que contienen fragmentos de código reutilizables, lo que hace que el trabajo sea mucho más productivo y eficiente.

Aspectos clave del lenguaje R

Estadística y análisis de datos

R ofrece una amplia gama de funciones y herramientas para realizar análisis estadísticos, desde operaciones básicas hasta técnicas avanzadas. Esto lo convierte en un lenguaje especialmente útil para la investigación, el modelado estadístico y el análisis de datos complejos.

Su origen está muy vinculado al ámbito estadístico, por lo que muchas personas lo consideran una de las mejores opciones cuando el objetivo principal es analizar datos con rigor y profundidad.

Paquetes y bibliotecas especializadas

Uno de los grandes puntos fuertes de R es su ecosistema de paquetes. Existen librerías muy conocidas, como dplyr, ggplot2, tidyr o caret, que proporcionan funcionalidades adicionales para manipular datos, visualizar resultados, realizar análisis predictivos y entrenar modelos de machine learning.

Estas librerías permiten que el usuario no tenga que programar todo desde cero. En lugar de eso, puede apoyarse en herramientas ya creadas, probadas y utilizadas por una comunidad global de analistas y científicos de datos.

Visualización de datos

R ofrece capacidades muy robustas para crear gráficos y visualizaciones de alta calidad. Esta es una de las razones por las que sigue siendo tan utilizado en entornos académicos, científicos y profesionales.

La visualización de datos es una parte fundamental del análisis, porque permite comprender patrones, detectar tendencias y comunicar resultados de forma clara. En este sentido, R destaca especialmente gracias a librerías como ggplot2.

Comunidad activa y ecosistema Tidyverse

R cuenta con una comunidad activa de usuarios y desarrolladores que contribuyen al desarrollo y mantenimiento de paquetes. Esta comunidad facilita el aprendizaje, la resolución de dudas y la actualización constante del lenguaje.

Además, R dispone del ecosistema Tidyverse, un conjunto de paquetes diseñados para trabajar con datos de forma coherente, ordenada y eficiente. Este ecosistema promueve una forma de programar más consistente, especialmente útil para quienes se están iniciando en el análisis de datos.

Facilidad de uso y aprendizaje progresivo

Aunque R puede parecer técnico al principio, destaca por una sintaxis legible y accesible. Esto permite que los alumnos avancen de forma progresiva, empezando por operaciones sencillas y llegando poco a poco a tareas más avanzadas.

Para personas que quieren aprender análisis de datos desde una perspectiva práctica, R puede ser una herramienta muy interesante, especialmente cuando el objetivo es trabajar con estadística, visualización y modelos predictivos.

Integración con otros lenguajes y plataformas

R también permite integrarse con otros lenguajes de programación y herramientas. Puede trabajar junto a Python, SQL o C++, y se utiliza en entornos como Jupyter Notebooks o RStudio, uno de los IDE más populares para programar en R.

Esta integración facilita que R forme parte de flujos de trabajo más amplios, donde diferentes herramientas se combinan para limpiar, analizar, visualizar y presentar datos.

Las librerías de R que utilizamos en Ubiqum

En Ubiqum trabajamos con diferentes librerías de R que permiten al alumno entender cómo se manipulan, visualizan y modelan los datos en un entorno profesional. Entre las más relevantes se encuentran dplyr, ggplot2 y caret.

Cada una cumple una función concreta dentro del análisis de datos. dplyr se utiliza principalmente para manipular y transformar datos; ggplot2, para crear visualizaciones; y caret, para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.

DPLYR: manipulación eficiente de datos en R

dplyr es un paquete de software en el lenguaje de programación R utilizado para manipular y transformar datos de manera eficiente. Fue desarrollado por Hadley Wickham y forma parte del ecosistema de paquetes de R, especialmente popular en análisis de datos y ciencia de datos.

Esta librería es muy útil porque permite realizar operaciones frecuentes sobre conjuntos de datos de forma clara, rápida y ordenada. Para cualquier persona que quiera aprender R aplicado al análisis de datos, dplyr es una herramienta fundamental.

Características principales de dplyr

dplyr proporciona un conjunto de funciones optimizadas para realizar operaciones comunes, como filtrar filas, seleccionar columnas, agrupar datos, unir conjuntos de datos o crear nuevas variables.

Una de sus grandes ventajas es su sintaxis clara y consistente. Esto facilita la escritura y comprensión del código, permitiendo que los usuarios se centren en la lógica del análisis en lugar de preocuparse por detalles técnicos de implementación.

Además, dplyr está diseñado para trabajar de forma eficiente con conjuntos de datos grandes, minimizando el uso de memoria y maximizando la velocidad de ejecución.

Funciones principales de dplyr

Entre las funciones más importantes de dplyr se encuentran:

• filter(): permite filtrar filas de datos basándose en condiciones específicas.
• select(): se utiliza para seleccionar columnas concretas de un conjunto de datos.
• mutate(): agrega nuevas columnas o transforma las existentes a partir de reglas definidas por el usuario.
• summarize(): produce resúmenes o agregaciones de datos, como calcular sumas, promedios o recuentos.
• arrange(): ordena filas de datos en función de una o más columnas.

Estas funciones permiten construir flujos de trabajo muy eficientes para limpiar y transformar datos antes de analizarlos o visualizarlos.

En resumen, dplyr proporciona una herramienta poderosa para realizar tareas de manipulación de datos en R. Gracias a ella, los usuarios pueden trabajar de manera más efectiva en el procesamiento y análisis de datos, especialmente en contextos de ciencia de datos y análisis profesional.

GGPLOT2: visualización de datos en R

ggplot2 es una librería de visualización de datos en el lenguaje de programación R, también creada por Hadley Wickham. Se basa en la filosofía de la Grammar of Graphics o gramática de gráficos, lo que permite crear visualizaciones complejas y personalizadas de manera intuitiva.

Esta librería es una de las más populares dentro del ecosistema R porque permite transformar datos en gráficos claros, profesionales y muy adaptables.

Aspectos clave de ggplot2

Una de las características más importantes de ggplot2 es su sistema de construcción por capas. Cada componente del gráfico se añade de manera independiente: los datos, los elementos estéticos, las escalas, las geometrías y los temas visuales.

Este enfoque ofrece un alto nivel de control y personalización. El usuario puede empezar con un gráfico sencillo y añadir nuevas capas para hacerlo más completo, más informativo o más atractivo visualmente.

ggplot2 también utiliza una sintaxis declarativa. Esto significa que el usuario describe cómo quiere que sea el gráfico, en lugar de indicar paso a paso cómo dibujarlo. Para ello se utiliza la función ggplot() y se añaden capas mediante funciones como geom_point(), geom_line() o geom_bar(), entre otras.

Ventajas de ggplot2

ggplot2 es altamente flexible y permite crear una gran variedad de visualizaciones, desde gráficos simples hasta representaciones más complejas y personalizadas.

También permite modificar colores, tamaños, etiquetas, temas visuales y otros componentes del gráfico. Esto facilita la creación de visualizaciones profesionales adaptadas a las necesidades concretas de cada análisis.

Además, se integra perfectamente con otros paquetes del ecosistema Tidyverse, lo que permite manipular los datos con dplyr y visualizarlos después con ggplot2 dentro de un mismo flujo de trabajo.

En resumen, ggplot2 es una herramienta poderosa y versátil para crear visualizaciones de datos en R. Ayuda a explorar los datos, detectar patrones y comunicar información de forma clara y visual.

CARET: modelos de machine learning en R

caret es una librería en R que proporciona una interfaz unificada para el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje automático. Su nombre procede de “Classification And Regression Training”, lo que refleja su enfoque inicial en problemas de clasificación y regresión.

Con el tiempo, caret ha evolucionado para incluir una amplia gama de técnicas y algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto la convierte en una herramienta muy útil para quienes quieren avanzar desde el análisis estadístico hacia el machine learning.

Principales características de caret

Una de las grandes ventajas de caret es que ofrece una interfaz coherente y simplificada para ajustar modelos de aprendizaje automático, independientemente del algoritmo utilizado. Esto facilita la comparación entre diferentes modelos y permite trabajar de forma más sistemática.

caret incluye soporte para diversos algoritmos, como árboles de decisión, regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de soporte o redes neuronales, entre otros.

También ofrece herramientas de preprocesamiento de datos, como imputación de valores faltantes, estandarización, normalización y codificación de variables categóricas. Esto simplifica mucho el flujo de trabajo, ya que el usuario puede preparar los datos y entrenar modelos desde un mismo entorno.

Evaluación y optimización de modelos

caret facilita la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros mediante técnicas como búsqueda de cuadrícula y validación cruzada. Estas técnicas ayudan a mejorar el rendimiento de los modelos y a comparar distintas alternativas con criterios objetivos.

Además, proporciona métricas de evaluación estándar, como precisión, sensibilidad, especificidad o AUC-ROC, que permiten analizar el comportamiento de cada modelo.

En resumen, caret se ha convertido en una herramienta fundamental para científicos de datos y analistas que trabajan con R. Su capacidad para unificar múltiples algoritmos, simplificar la evaluación de modelos y organizar el flujo de trabajo de machine learning es muy valorada dentro de la comunidad de análisis de datos.

Entonces, ¿merece la pena aprender R?

Sí, especialmente si el objetivo es trabajar con análisis estadístico, ciencia de datos, visualización avanzada o investigación. R sigue siendo un lenguaje muy relevante porque permite manipular datos, analizarlos, visualizarlos y construir modelos de forma rigurosa.

Para perfiles técnicos, aprender R junto con Python puede abrir muchas posibilidades profesionales dentro del análisis de datos, machine learning y Data Science. Para perfiles más orientados a negocio, puede ser más recomendable empezar por herramientas y lenguajes más enfocados a la toma de decisiones empresariales, como Python, Power BI o Business Analytics.

Lo importante no es elegir un lenguaje de forma aislada, sino entender qué herramienta se adapta mejor al punto de partida, los objetivos profesionales y el tipo de datos con los que se quiere trabajar.

En Ubiqum, el aprendizaje de R se integra dentro de una visión práctica del análisis de datos. El objetivo no es solo aprender sintaxis, sino saber utilizar el lenguaje para resolver problemas reales, interpretar datos y tomar mejores decisiones.

R y la Inteligencia Artificial.

Hoy, aprender R ya no significa memorizar la sintaxis de cada función. Herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, Claude o Gemini te ayudan a escribir código, corregir errores o generar análisis. Sin embargo, para sacarles el máximo partido necesitas comprender los fundamentos del análisis de datos: saber qué preguntas hacer, qué técnicas aplicar e interpretar correctamente los resultados. 

En Ubiqum aprenderás a utilizar la inteligencia artificial para programar en R de forma mucho más eficiente, mientras desarrollas la forma de razonar de un analista de datos. Dominarás los conceptos fundamentales que te permitirán convertirte en un usuario avanzado de R, tanto si tu objetivo es aplicar el análisis de datos desde un área de negocio como si quieres profundizar en un perfil más técnico. La IA acelera el trabajo, pero es tu conocimiento de R y del análisis de datos lo que convierte ese trabajo en decisiones fiables y de valor.