Los mejores lugares gratuitos para aprender programación R hoy

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La gente siempre siente curiosidad por qué lenguajes de programación deberían aprender Cómo elegir un lenguaje de programación para aprender hoy y conseguir un excelente trabajo en 2 añosPuede llevar años de trabajo dedicado convertirse en un programador verdaderamente bueno; Entonces, ¿hay una manera de elegir el idioma correcto para comenzar hoy, para ser contratado mañana? Lee mas - ¿Cuáles son los más valiosos? ¿Qué les conseguirá un trabajo? ¿Cuáles son más fáciles y más difíciles?

Un idioma que ha estado apareciendo mucho más en la lista de "qué lenguajes de programación aprender" es R, un lenguaje centrado en la informática estadística (de hecho, es #6 en Lista de 2015 de IEEE Spectrum de los principales lenguajes de programación).

¿Por qué R se está volviendo más popular, qué puede hacer y dónde puede aprender cómo usarlo?

¿Qué es la R? ¿Quién lo usa?

R es una extensión del lenguaje de programación llamado S. A diferencia de S, R ha ganado una gran cantidad de popularidad, en gran parte porque es una alternativa gratuita a muy poderoso software utilizado para computación estadística como SAS, SPSS y Matlab, todos los cuales son De alto precio. Si bien R puede usarse para una variedad de cosas, es mejor usarlo para el análisis de datos.

Una de las razones por las que es tan poderoso es que las personas pueden crear y distribuir "paquetes" que se suman a la funcionalidad básica del lenguaje. Un vistazo rápido a algunos de los paquetes más recientes para ser publicado incluyen uno para estadísticas direccionales, otro para imputación de modelado conjunto multinivel, y - en un descanso de la mayoría de los usos del lenguaje - para crear un "currículum atractivo" utilizando una base de datos, LaTeX y R.

Algunas de las compañías más grandes del mundo usan R.

Según Revolution Analytics, Google lo utiliza para calcular el retorno de la inversión (ROI) de las campañas publicitarias y predecir la actividad económica. Microsoft lo usa para emparejar en la red Xbox. El Servicio Meteorológico Nacional genera gráficos con él. oDesk utiliza el lenguaje para analizar resultados de experimentos. Twitter incluye R como parte de su caja de herramientas Ciencia de datos.

Las posibilidades de R son casi ilimitadas, y a medida que los grandes datos se conviertan en un campo más importante, la capacidad de analizarlos de manera eficiente también aumentará en importancia. R es excelente para el análisis de datos, y su naturaleza colaborativa y de código abierto lo convierte en una de las mejores herramientas que existen. Si te interesa convertirse en un científico de datos Cómo convertirse en un científico de datosLa ciencia de datos ha pasado de ser un término recién acuñado en 2007 a ser una de las disciplinas más buscadas en la actualidad. Pero, ¿qué hace un científico de datos? ¿Y cómo puedes irrumpir en el campo? Lee mas , harías bien en aprenderlo.

Aprendiendo R

Por supuesto, debido a que la interfaz de R es mucho más básica que las aplicaciones como SAS, SPSS y Matlab, necesitará trabajar mucho para convertirse en un experto. R tiene una curva de aprendizaje bastante empinada si está buscando ir más allá de lo básico, por lo que necesitará algunos recursos de aprendizaje de alta calidad si va a comenzar su viaje con el pie derecho.

Vayamos a algunos de los mejores.

Breve introducción de Code School, Prueba R, es una forma fantástica de aprender lo básico. Se presenta en un formato interactivo, por lo que es más interesante y efectivo Aburrido de los libros de programación? Pruebe 3 formas divertidas de subir de nivel sus habilidades de codificaciónSi alguna vez ha intentado aprender a codificar de un libro, sabe lo aburrido que puede ser. ¿Por qué no probar algunas opciones atractivas para hacer que el aprendizaje sea más peculiar y divertido? Lee mas que algunos otros métodos de aprendizaje. Aprenderá sobre vectores, matrices, factores, estadísticas básicas, marcos de datos y cómo extender R usando bibliotecas externas.

Lo mejor de todo, todo el curso es gratis. Para un principiante total, esto es difícil de superar.

Este curso tiene tres partes; los conceptos básicos de R, explorando conceptos estadísticos a través de la programación, y una sección en la que los investigadores explican cómo usaron R y estadísticas para resolver problemas científicos de la vida real.

Este curso se enfoca en usar R en las ciencias de la salud, pero será valioso para una variedad de personas, desde aquellos que están familiarizados con las estadísticas hasta aquellos que son totalmente nuevos en el campo.

En una serie de videos de dos minutos, pasará de lo básico, como "¿Qué es R?" a temas más avanzados, incluida la creación de bucles y la ejecución de comandos SQL en R para interactuar con bases de datos. Al final, incluso aprenderás cómo hacer café impresionante 8 sitios web excelentes para una taza de café mejoradaEl café es amado en todo el mundo, pero algunos saben mejor que otros. ¿Quieres una dosis más sabrosa de cafeína? Aquí hay algunos sitios que lo ayudarán a comenzar. Lee mas cronometrando su pourover de prensa francesa con R.

Si está buscando algo un poco diferente al aprendizaje al estilo de los libros de texto de otros recursos, pruebe este.

Kaggle es un sitio web que alberga competiciones de análisis de datos que pueden ganarle mucho dinero... pero también lo ayudarán a comenzar con esta introducción a aprendizaje automático 4 algoritmos de aprendizaje automático que dan forma a tu vidaPuede que no te des cuenta, pero el aprendizaje automático ya está a tu alrededor y puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre tu vida. No me creas Te sorprenderías. Lee mas con R. Esta es una introducción rápida de nivel intermedio a los conceptos relevantes, y es excelente si está interesado en el análisis de datos (y no solo las estadísticas) con R.

Lo principal que aprenderá es la interfaz de DataCamp, los árboles de decisión y los bosques aleatorios, que son excelentes herramientas de modelado de datos.

Sobre el sitio web oficial de R, hay una colección de manuales que cubren una variedad de temas, desde los conceptos básicos de R hasta instrucciones sobre cómo escribir sus propias extensiones. Si bien puede leer "Introducción a R" de principio a fin, probablemente sea mejor utilizarlo como referencia manual para cuando tengas problemas y necesites encontrar información específica sobre el idioma sí mismo. Los otros documentos en la lista probablemente no serán útiles hasta que sea un experto en R, pero esta es una gran página para marcar como favorito.

Econometría en R (Descargar PDF), otro recurso gratuito disponible en el sitio web, es un recurso popular para aprender el idioma. Es un poco denso, pero contiene casi todo lo que necesitará saber para comenzar.

RStudio es un entorno de desarrollo integrado Editores de texto vs. IDEs: ¿Cuál es mejor para los programadores?Elegir entre un IDE avanzado y un editor de texto más simple puede ser difícil. Ofrecemos información para ayudarlo a tomar esa decisión. Lee mas (IDE) para R, y aunque no necesita usarlo para convertirse en un experto en R, puede que le resulte muy útil. El sitio web de RStudio tiene una serie de tutoriales disponibles, así como enlaces a otras páginas útiles. Hay recomendaciones de libros; un introducción a Shiny, una forma genial de mostrar sus resultados de datos en línea; e información sobre R Markdown, otra herramienta útil para compartir datos.

Aquí hay una combinación de recursos gratuitos y de pago, pero si pasa un poco de tiempo navegando, encontrará algunas cosas realmente excelentes que puede obtener sin pagar.

Algunos recursos más dignos en R

Con su creciente popularidad, puede encontrar algunos sitios más para conocer el idioma.

• remolino
• Quick-R
• R-Bloggers
• RDataMining
• Programación Coursera R
• LearnR-YouTube

¡Comienza a aprender!

Al igual que con cualquier otro lenguaje de programación, la mejor manera de aprender es encontrar un problema que le gustaría resolver y comenzar a diseñar una solución. Con cierta determinación y estos recursos disponibles, utilizará R para analizar conjuntos de datos en muy poco tiempo.

¿Estás trabajando con R? ¿Cuáles son tus recursos R favoritos? ¡Compártalos a continuación para que todos podamos aprender de ellos!