R4ULPGC
Introducción a R
¿Por qué R es difícil de aprender?
- Porque no tiene un único autor, sino que es obra de cientos de personas que trabajan de modo independiente; como consecuencia:
- De entrada es difícil saber qué hay, donde está, como encontrarlo y como utilizarlo.
- Muchas veces un mismo problema puede resolverse de varias formas distintas.
- La sintaxis de las funciones de distintos paquetes no es todo lo uniforme que cabría esperar.
- No todos los paquetes están todo lo bien documentados que deberían. Además el exceso de documentación apabulla al usuario, que no sabe por donde empezar.
- Tareas aparentemente sencillas pueden llegar a resultar difíciles por la cantidad de funciones involucradas.
- El lenguaje es extremadamente flexible y el principiante no termina de ver claro qué se puede hacer y qué no se puede hacer.
- Porque implica un modo de trabajar más interactivo y exigente para el usuario. Otros paquetes estadísticos producen salidas de resultados muy extensas, entre las que el usuario selecciona lo que necesita y descarta el resto; en R sin embargo, el usuario ejecuta una función, obtiene un resultado, ejecuta otra función, otro resultado, …
- Porque hay cosas que necesariamente deben hacerse programando… y realmente programar no es fácil, y requiere grandes dosis de paciencia y de práctica.
Antes de comenzar el curso ...
Durante el curso: ¿qué hemos aprendido?
- Conocer los fundamentos de la sintaxis de R: elementos básicos y relaciones entre ellos.
- Un buen script de código debidamente documentado es la mejor herramienta para llevar adelante un análisis de datos que pueda ser entendido, reproducido y validado.
- No tener miedo a experimentar. Si nos equivocamos o no sale lo que esperamos, borramos y probamos otra cosa.
- Estrategias de aprendizaje: consultar los sistemas de ayuda, ver código elaborado por otros (internet está lleno), utilizar Rcommander, DeduceR u otra GUI como herramienta adicional en nuestro uso del programa.
- Hay que estar al día: leer R-bloggers y seguir #Rstats
Ahora ... (al menos eso esperamos)
Esperamos haberles convencido de que ...
- Es posible llegar a entender (¡y aplicar!) R.
- Muchos procedimientos estadísticos son muy fáciles de llevar a cabo en R.
- Podemos utilizar R para resolver problemas en ámbitos impensables hasta no hace mucho.
- Si un procedimiento es difícil, siempre hay alguien a quien le podemos preguntar.
… Y sobre todo:
que R tiene un enorme futuro por delante. (r4stats)
Aunque debemos reconocer que hay algún que otro problemilla que R no resuelve
