Aprender a programar en "R"

En el campo del análisis de datos existen dos lenguajes de programación que compiten entre si. Se trata de Python y de R.

Las personas que quieren iniciarse en este campo profesional se preguntan cuál de ellos han de aprender. La respuesta fácil sería que ambos. Una vez se conoce uno,  la verdad es que es relativamente sencillo aprender el otro. Una respuesta más elaborado, nos obliga a fijarnos en el perfil profesional del alumno y en su plan de carrera profesional. En Ubiqum distinguimos dos perfiles profesionales diferentes en el campo del análisis de datos:

  • Personas con una buena base técnica (STEM). Este perfil puede optar a profundizar en los aspectos más técnicos de análisis de datos y les ofrecemos un curso en el que se incluyen ambos lenguajes de programación. Curso de Análisis de Datos y machine Learning.
  • Personas con una buena base en los negocios. Este segundo perfil se compone de aquellas personas que sin tener una sólida base técnica, tienen años de experiencia en algún área funcional de la empresa (logística, finanzas, RRHH, marketing, ventas, etc.). Para este perfil, consideramos que aprender Python es suficiente y ofrecemos un curso completo pero menos técnico y más enfocado a negocios. Curso de Business analytics y Power BI.

Para aquellas personas que quieran saber más sobre Python, les invitamos a consultar Aprender Python. En este breve articulo nos vamos a centrar en que se aprende de R en los cursos de Ubiqum.

¿Que 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. Destacado por su amplia gama de paquetes y su énfasis en la estadística y en la investigación académica.

Aspectos clave del lenguaje R:

  1. Estadística y Análisis de Datos: R ofrece una amplia gama de funciones y herramientas para realizar análisis estadísticos, desde operaciones básicas hasta técnicas avanzadas, lo que lo convierte en un lenguaje poderoso para la investigación y el modelado estadístico.
  2. Paquetes y Bibliotecas: Cuenta con una gran cantidad de paquetes y bibliotecas especializadas, como dplyr, ggplot2, tidyr, caret, entre otros, que proporcionan funcionalidades adicionales para manipular datos, visualizar resultados, realizar análisis predictivos y más.
  3. Visualización de Datos: Ofrece capacidades robustas para crear gráficos y visualizaciones de alta calidad, lo que facilita la representación visual de los datos y su interpretación.
  4. Comunidad Activa y Ecosistema Tidyverse: Cuenta con una comunidad activa de usuarios y desarrolladores que contribuyen al desarrollo y mantenimiento de paquetes, así como con el ecosistema Tidyverse, que promueve la consistencia y eficiencia en el flujo de trabajo de manipulación y análisis de datos.
  5. Facilidad de Uso y Aprendizaje: Se destaca por su sintaxis legible y accesible, lo que lo hace adecuado para principiantes y expertos por igual, permitiendo un aprendizaje progresivo y una rápida adopción.
  6. Integración con Otros Lenguajes y Plataformas: Permite la integración con otros lenguajes de programación como Python, SQL y C++, así como con herramientas como Jupyter Notebooks y entornos de desarrollo integrados (IDE) como RStudio.

R se ha convertido en una herramienta esencial en el campo del análisis de datos, la investigación científica y la estadística debido a su potencial para realizar análisis estadísticos complejos y su flexibilidad para manipular y visualizar datos de manera efectiva.

R, al igual que python, se presenta en diversas librerias en donde el usuario encuentra fragmentos de código reutilizables que puede utilizar directamente y encadenar unas con otras haciendo el trabajo mucho mas productivo y eficiente.

Las librerias de R que utilizamos en Ubiqum son:

DPLYR

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 del lenguaje R, especialmente popular en el ámbito del análisis de datos y la ciencia de datos.

Características y aspectos clave de dplyr:

  1. Manipulación de Datos Eficiente: Proporciona un conjunto de funciones optimizadas para realizar operaciones comunes en datos, como filtrado, selección de columnas, agrupación, unión de conjuntos de datos, entre otras.
  2. Sintaxis Clara y Consistente: Ofrece una sintaxis intuitiva y coherente, lo que facilita la escritura y comprensión del código, permitiendo a los usuarios enfocarse en la lógica de las operaciones en lugar de preocuparse por detalles de implementación.
  3. Funciones Principales de dplyr:
    • filter(): Permite filtrar filas de datos basados en condiciones específicas.
    • select(): Se utiliza para seleccionar columnas específicas de un conjunto de datos.
    • mutate(): Agrega nuevas columnas o transforma las existentes en función de reglas definidas por el usuario.
    • summarize(): Produce resúmenes o agregaciones de datos, como calcular sumas, promedios o contar elementos.
    • arrange(): Ordena filas de datos en función de una o más columnas.
  4. Integración con tidyverse: dplyr forma parte del conjunto de paquetes tidyverse, que incluye herramientas complementarias para manipulación, visualización y análisis de datos en R.
  5. Optimización de Rendimiento: Está diseñado para trabajar eficientemente con conjuntos de datos grandes, minimizando el uso de memoria y maximizando la velocidad de ejecución.
  6. Facilidad de Aprendizaje: Su enfoque coherente y su documentación detallada lo hacen adecuado para usuarios principiantes y avanzados que buscan realizar operaciones de manipulación de datos de manera efectiva en R.

En resumen, dplyr proporciona una herramienta poderosa y eficiente para realizar tareas de manipulación de datos en R, lo que permite a los usuarios trabajar de manera más efectiva en el análisis y procesamiento de datos, especialmente en entornos de análisis de datos y ciencia de datos.

GGPLOT2

ggplot2 es un paquete de visualización de datos en el lenguaje de programación R, creado por Hadley Wickham. Se basa en la filosofía de “Grammar of Graphics” (Gramática de Gráficos), lo que permite la creación de gráficos complejos y personalizados a partir de datos de manera intuitiva y flexible.

Aspectos clave de ggplot2:

  1. Abstracción de Capas:Permite construir gráficos por capas, donde cada componente del gráfico se añade de manera independiente, incluyendo datos, elementos estéticos, escalas y geometrías, lo que brinda un alto nivel de control y personalización.
  2. Sintaxis Declarativa:Utiliza una sintaxis declarativa, lo que significa que los usuarios describen cómo debería ser el gráfico en lugar de especificar pasos para dibujarlo. Esto se logra mediante la función ggplot() y la adición de capas (layers) utilizando funciones como geom_ para representar diferentes tipos de gráficos (puntos, líneas, barras, entre otros).
  3. Escalabilidad y Flexibilidad:Es altamente flexible y puede adaptarse para crear una amplia variedad de visualizaciones, desde gráficos simples hasta gráficos más complejos y personalizados.
  4. Personalización Detallada:Permite la personalización detallada de todos los componentes del gráfico, incluyendo colores, tamaños, etiquetas, temas visuales, entre otros, para satisfacer las necesidades específicas de visualización.
  5. Integración con el Ecosistema Tidyverse:ggplot2 se integra perfectamente con otros paquetes del ecosistema tidyverse, permitiendo una manipulación eficiente y fluida de los datos antes de visualizarlos.
  6. Calidad Gráfica:Ofrece gráficos de alta calidad y estéticamente atractivos por defecto, lo que facilita la creación de visualizaciones profesionales y pulidas.

En resumen, ggplot2 es una herramienta poderosa y versátil para crear visualizaciones de datos complejas y personalizadas en R, ofreciendo a los usuarios una forma efectiva de explorar y comunicar información a través de gráficos informativos y estéticamente agradables.

CARET

caret es una librería en R que proporciona una interfaz unificada para el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje automático. Su nombre, “Classification And REgression Training”, destaca su enfoque inicial en clasificación y regresión, aunque ha evolucionado para incluir una amplia gama de técnicas y algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Principales características y funcionalidades de caret:

  1. Interfaz Unificada: caret ofrece una interfaz coherente y simplificada para ajustar modelos de aprendizaje automático, independientemente del algoritmo utilizado, lo que facilita la comparación y el ajuste de múltiples modelos.
  2. Soporte para Diversos Algoritmos: Incluye una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales, entre otros.
  3. Preprocesamiento de Datos Integrado: Ofrece herramientas para realizar preprocesamiento de datos, como imputación de valores faltantes, estandarización, normalización y codificación de variables categóricas, lo que simplifica el flujo de trabajo de análisis de datos.
  4. Selección de Modelos y Optimización de Hiperparámetros: Facilita la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros mediante técnicas como búsqueda de cuadrícula (grid search) y validación cruzada, lo que ayuda a mejorar el rendimiento del modelo.
  5. Evaluación de Modelos: Proporciona métricas de evaluación estándar y herramientas para comparar el rendimiento de diferentes modelos, como precisión, sensibilidad, especificidad, AUC-ROC, entre otras.
  6. Flexibilidad y Extensibilidad: caret permite la inclusión de nuevos algoritmos, métricas y técnicas personalizadas, así como la integración con otras librerías y funciones de R.
  7. Documentación y Comunidad: Cuenta con documentación completa, tutoriales y una comunidad activa de usuarios y desarrolladores que contribuyen con recursos y conocimientos.

caret se ha convertido en una herramienta fundamental para científicos de datos y analistas que trabajan con R, ya que agiliza el proceso de modelado y evaluación de modelos, permitiendo un enfoque más eficiente y sistemático en la construcción de modelos de aprendizaje automático. Su capacidad para unificar múltiples algoritmos y simplificar la evaluación y comparación de modelos es altamente valorada en la comunidad de análisis de datos y aprendizaje automático en R.

Para finalizar veamos un tabla comparativa entre R y Python:

 RPython
Año de aparición19931991
Tipo de lenguaje.Académico, para estadistica y analisis de datos.Propósito general, tanto para programar aplicaciones (back-end) como para analisis de datos.
Código abiertoSiSi
Facilidad de aprendizajeR es más fácil de aprender cuando empiezas, pero se vuelve más difícil cuando utilizas funcionalidades avanzadas.Python es un lenguaje fácil de usar para principiantes, con una sintaxis similar a la inglesa.
Ventajas
  • Ampliamente considerada como la mejor herramienta para generar gráficos y visualizaciones atractivos.
  • Tiene muchas funcionalidades para el análisis de datos.

·       Excelente para el análisis estadístico.

  • Los lenguajes de programación de propósito general son útiles más allá del mero análisis de datos.
  • Ha ganado popularidad por su legibilidad de código, velocidad y muchas funcionalidades.

·       Tiene una gran facilidad de despliegue y reproducibilidad.

Desventajas
  • Más difícil de aprender para las personas sin experiencia en desarrollo de software.
  • Comunidad de usuarios limitada en comparación con Python
  • R se considera un lenguaje computacionalmente más lento que Python, sobre todo si el código está mal escrito.
  • Bajo rendimiento con grandes cantidades de datos
  • Poca eficiencia de la memoria
  • Python no tiene tantas bibliotecas para la ciencia de datos como R.
  • Python requiere pruebas rigurosas, ya que los errores aparecen en tiempo de ejecución.

·       Las visualizaciones son más enrevesadas en Python que en R, y los resultados no son tan agradables a la vista ni tan informativos.

Lenguaje R en Ubiqum

En Ubiqum ofrecemos tres programas enfocados a tres perfiles de alumnos diferentes. En cada uno de ellos el alumno obtiene una sólida base de programación en python y en el uso de las bibliotecas antes mencionadas. En los dos programas mas avanzados se incluye también R, para aquellas personas con un perfil técnico.

Las tres opciones son:

Business Analytics & Power BI

En esta opción, los alumnos con menor base técnica (matemática y de programación) pero con experiencia en negocios, aprenden sólidos fundamentos de Python y SQL, la utilización de los algoritmos principales de machine learning para la creación de modelos y el uso avanzado de la herramienta Power BI. (Curso de tres módulos y 480 horas)

Data Analytics & Machine Learning

En esta opción, los alumnos con una buena base técnica (STEM), además de Python y SQL aprenden R, un lenguaje muy eficiente para el tratamiento de datos con fórmulas matemáticas y estadísticas que se complementa perfectamente con Python. En este curso el alumno profundiza en los algoritmos de machine learning y la modelización avanzada. (Curso de tres módulos y 480 horas)

Data Science & Deep Learning

Esta modalidad avanzada, diseñada para alumnos con una excelente base técnica de partida (STEM) añade un cuarto módulo que incluye operaciones avanzadas con algoritmos de machine learning y el análisis de series temporales.

Para decidir que curso se ajusta a tu perfil y plan de carrera profesional te ofrecemos una sesión gratuita de coaching.  Recuerda que tienes dos semanas de prueba gratuita para tener una experiencia real de primera mano, con tu profesor personal, antes de tomar la decisión de  formalizar el curso.

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