Si estás interesado en incursionar en el mundo del análisis de datos y la programación estadística, R es una herramienta poderosa que deberías considerar. Para comenzar a programar en R, necesitarás asegurarte de tener instalados dos elementos esenciales en tu ordenador: el lenguaje de programación R y un entorno de desarrollo integrado (IDE) como RStudio. Existen otros entornos de desarrollo como VStudio Code que permiten trabajar con diferentes lenguajes de programación, incluido R.
📌 Instalación de R. El primer paso es descargar e instalar el lenguaje de programación R en tu sistema. R es un software de código abierto que está disponible de forma gratuita para Windows, macOS y Linux. Para ello, dirígete al sitio web oficial de R en https://cran.r-project.org/ y selecciona la opción de descarga correspondiente a tu sistema operativo. La versión estable actual es la 4.3.3 (Angel Food Cake; «todas las versiones llevan un número y un nombre que las identifican). Después de esto llega el segundo paso (y último) …
📌 Instalación de RStudio. Aunque puedes escribir y ejecutar código R en cualquier editor de texto, usar un IDE dedicado como RStudio puede hacer que tu experiencia de programación sea mucho más fluida y productiva. RStudio nos proporciona una interfaz amigable, herramientas de depuración y visualización integradas, entre otras muchas características útiles. Hoy en día sería prácticamente impensable programar en R sin hacerlo desde IDE u otros similares, como VStudio Code, por ejemplo. Para instalarlo tienes que ir a https://posit.co y buscar la versión correspondiente a tu sistema operativo. Tras ejecutar el instalador podrás abrir RStudio y comenzar a escribir, ejecutar y depurar tus scripts de R de manera eficiente.
¡Y eso es todo! Con R y RStudio instalados en tu sistema, estarás listo para empezar a explorar el vasto mundo del análisis de datos y la programación estadística con R. Si eres nuevo en R, te recomiendo explorar tutoriales y recursos en línea para familiarizarte con el lenguaje y sus capacidades. Una de las cosas buenas que tiene R es que lo utilizan muchísimas personas en muy diferentes ámbitos y campos de trabajo. La documentación existente es amplia y variada.
Recuerda también aprender e incorporar a tu rutina de trabajo las siguientes HERRAMIENTAS:
(1) de inteligencia artificial como chatGPT https://chat.openai.com/ y GitHub Copilot https://docs.posit.co/ide/user/ide/guide/tools/copilot.html
(2) R en la nube con posit CLOUD, donde trabajar y guardar tus scripts en la nube https://posit.cloud/
(4) Tener una cuenta en el repositorio GitHUb https://github.com/ Te va a servir para subir y compartir tus trabajos, así como es necesario si te decides a utilizar COPILOT.
(3) RPubs, donde publicar tus trabajos y facilitar la forma en que vas a poder compartirlos con la comunidad. https://rpubs.com/ Un ejemplo: https://rpubs.com/acastro/regresion_lineal_supuestos
