Introducción A R, Rstudio y Manejo de Vectores

Taller R
Capítulo 1: Introducción a R
Sesión 1: Introducción a R, RStudio y

manejo de vectores
1
Objetivos del curso
• Objetivo 1: Comprender cómo funciona el entorno R
• Objetivo 2: Utilizar RStudio para facilitar el uso de R
• Objetivo 3: Comprender las principales estructuras de datos en R
• Objetivo 4: Comprender y utilizar las principales sentencias de
programación
• Objetivo 5: Realizar análisis descriptivos de un conjunto de datos
• Objetivo 6: Producir algunas de las visualizaciones mas comunes
en analítica de datos
• Objetivo 7: Tener las bases suficientes para utiliza R en cursos
posteriores del programa
2
Introducción
1. Introducción a R, RStudio y manejo de vectores
2. Estructuras de datos: Matrices, listas y Dataframes
3. Temas de programación
4. Funciones útiles para analítica
5. Estadística y análisis descriptivo
6. Introducción a la visualización con R
7. Utilizando dplyr
8. Ejemplo práctico de aplicación
3
Sobre mi
Alvaro Fuentes
4
En este capítulo buscamos sentar las bases
• Utilizar de manera básica el lenguaje de
programación R
• Entender los principales elementos y objetos
del lenguaje
• Manipular vectores y otros objetos básicos
• Estar en la capacidad de resolver problemas
prácticos con R
• Utilizar RStudio
5
El lenguaje de programación R
Se trata de uno de los lenguajes más utilizados en investigación
por la comunidad estadística, siendo además muy popular en el
campo de la minería de datos, la investigación biomédica,
bioinformática, las matemáticas financieras y se ha convertido
(junto con Python) en el lenguaje de alto nivel más utilizado en
la comunidad de Ciencia de Datos.
Cuenta con mas de un millón de usuarios alrededor del mundo y

es utilizado por gigantes como Google, Merck, Facebook,
Amazon, Walmart, IBM, Roche.
6
• R es, básicamente, un lenguaje que permite
implementar técnicas estadísticas y de análisis
y manipulación de datos.
• un entorno interactivo para el análisis
estadístico y gráfico
• y un lenguaje de programación interpretado
de alto nivel con funciones orientadas a
objetos
7
• Creado a inicios de los 90 por • Eficiente manipulación de
Ross Ihaka y Robert grandes cantidades de datos
Gentleman, (Nueva Zelanda). • Lenguaje vectorizado
Está basado en el lenguaje • Interpretado, de alto nivel
comercial S.
• Imperativo y orientado a
• Características: objetos
• Software libre y de código • Extensa comunidad mundial
abierto (GNU) que contribuye paquetes que
• Multiplataforma extienden las capacidades del
• Provee gran variedad de entorno
rutinas y funciones
estadísticas y gráficas
8
El lenguaje de programación R: los
pros
• Gratis y libre
• Flexibilidad
• Capacidad de procesamiento de grandes cantidades
de datos
• Implementación de análisis avanzados
• Posibilidad de automatización
• Producción de visualizaciones y gráficos complejos
• Hay tareas de procesamiento y análisis que solo
pueden hacerse en un lenguaje de programación
9
El lenguaje de programación R: los
contras
• Difícil de aprender
• No tiene interfaz gráfica (para usuarios de programas
como Excel, SPSS, etc.)
• Lenguaje de programación con ciertas “rarezas”
• No hay soporte directo, únicamente por medio de la
comunidad
• Gran mayoría de información está en inglés
10
RStudio
• Un IDE especialmente creado para R
• Tiene una versión gratuita
• Hace mas cómodo el uso de R
• Provee herramientas adicionales
11
RStudio
Descargar R
• https://cran.r-project.org/
Descargar RStudio
• https://www.rstudio.com/
12
Todo en R es un objeto
• Se dice que R es un lenguaje orientado a objetos:
todo lo que hacemos de R es trabajar con objetos y
hay diferentes tipos de objetos: vectores, listas,
dataframes, funciones, etc.
• Un objeto es básicamente una cosa para guardar
datos o información y existen diferentes tipos de
objetos porque están diseñados para diferentes
tareas. (definición informal).
• Todo esto va ir quedando más claro conforme
avancemos en el curso.
13
Vectores
• Existen objetos especiales denominados estructuras
de datos: que sirven para “contener” datos.
• R utiliza diferentes estructuras de datos. La
estructura más común es el vector, que es una
colección ordenada de elementos del mismo tipo.
• Existen muchas maneras de crear vectores, una de
las más comunes es con la función c().
14

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