¿Estáis pensando en dar el salto como expertos del lenguaje de programación R? Es una de las mejores opciones en lo que se refiere a análisis estadístico y su uso es crucial.
Dominando R y entornos de desarrollo como Rstudio, estarás preparado para abrirte a una gran cantidad de oportunidades laborales.
¿Qué vas a encontrar en este artículo?
- 1 Los 3 mejores cursos online para aprender R desde cero (nivel principiante)
- 2 Los 3 mejores cursos para ampliar tus conocimientos en R (nivel intermedio)
- 3 Los 3 mejores cursos online para convertirte en un experto en R (nivel avanzado)
- 4 No me decido, ¿hay algún curso de R gratis?
- 5 ¿Qué debes saber antes de hacer un curso de R online?
- 6 Otros cursos que pueden interesarte
Los 3 mejores cursos online para aprender R desde cero (nivel principiante)
Si es la primera vez que vas a tomar contacto con este programa de análisis, este es tu nivel. Aquí presentamos 3 de los mejores cursos de toda la red; solo tienes que seleccionar el que más se adapte a tu campo laboral.
1. Curso completo de R para data science y machine learning
Gracias al Master en R para Data Science y Machine Learning vamos a poder comenzar desde cero en R y terminar siendo capaces de trabajar con Rstudio como si llevásemos haciéndolo desde hace mucho tiempo.
Empezaremos con la configuración e introducción a los tipos de datos y vectores, y la ayuda que nos ofrece la plataforma. Aprenderemos programación en R, aplicado al análisis de los datos, desde los data frames, matrices, integrando funciones de programación básica y avanzada. Incluso se nos formará para que podamos presentar datos con visualizaciones de calidad.
Esta formación impartida por la empresa de ingeniería de software Redait Media está disponible en Udemy y se compone de 88 clases con algo más de 7 horas de duración. También nos enseña algoritmos y redes neuronales de Machine Learning partiendo de los algoritmos más empleados hoy en día.
No se necesitan conocimientos previos a la vista de que todo el temario comienza desde cero y profundiza hasta en los detalles más mínimos de R.
- Estupendo para principiantes
- Es muy práctico
- Los ejemplos son sencillos
- Explicaciones concisas y con claridad
- La parte de las matemáticas está poco desarrollada
2. Machine learning de la A a la Z: R y Python para data science
Juan Gabriel Gomila Salas, presenta este curso de Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science. Y empezamos por mencionar al matemático y profesor de esta formación, por la gran calidad docente y las altas valoraciones con las que cuenta de parte de sus más de 500.000 alumnos en Udemy.
Empezaremos por instalar R en nuestro ordenador y llegaremos a tener un gran dominio de Machine Learning utilizando no solo este software, sino también Python. Estos son los dos núcleos de la formación y lo que nos llevará a dominar la materia al completo.
Desarrollaremos nuestra intuición, aprenderemos a hacer predicciones de precisión, junto con análisis muy detallados y creando modelos de Machine Learning. Todo nos proporcionará gran profundidad para que podamos llevar nuestra empresa o negocio a un nivel más avanzado.
Nos ofrece también capacidad para que llevemos a cabo la creación de una librería con todos los modelos necesarios. Dependiendo de la situación en la que nos encontremos será posible combinar los modelos de una forma u otra.Partiendo de cero, podremos acabar con un nivel avanzado, y es que son casi 52 horas de clases.
- Estructura de temas muy completa
- La facilidad del profesor para explicar
- Lecciones profundas e interesantes
- La manera en la que se imparte el curso
- Algunas explicaciones de los algoritmos podrían ser más profundas
3. Comienza con R: Curso de R para Principiantes
Terminamos este nivel principiante con un curso muy simplificado de Udemy, sencillo y pensado para principiantes que se presenta de una manera más asequible que en las demás recomendaciones.
Este curso de comienza con R: curso de R para principiantes lo ha creado Sebastian Tunnell, un especialista que ha preparado una formación de casi 3 horas de duración divididas en 59 clases muy bien ordenadas y estructuradas.
Comenzamos iniciándonos en R desde la base, aprendemos a programar, y conoceremos las diferencias entre R y Rstudio, ya que la confusión es frecuente. También se incluyen lecciones sobre tipos de objetos, datos, paquetes en R, funciones y bucles.
No hay requisitos que debamos tener en cuenta, puesto que todo comienza desde cero y el software que vamos a utilizar es gratuito, lo que simplifica la experiencia.
- Es básico para entenderlo todo con facilidad
- Explicaciones claras
- La progresión del curso
- Buena forma de enseñar a los estudiantes
- Las explicaciones podrían ser más largas
Los 3 mejores cursos para ampliar tus conocimientos en R (nivel intermedio)
¿Tienes conocimientos de R y no sabes por dónde seguir? En este caso puede pasar no solo a analizar datos, si no a inferenciarlos, o quizá tu interés se centre en elaborar los mejores planes de visualización, o en avanzar en machine learning. Como siempre, la decisión es tuya.
4. Curso completo de R para Data Science con Tidyverse
Tidyverse es uno de los paquetes más útiles de R, que nos facilita los procesos de importación, transformación, visualización y modelado de la información. Por ello este Curso completo de R para Data Science con Tidyverse que impartido por (de nuevo) Juan Gabriel Gomila Salas nos parece tan interesante.
Para comenzar se recomienda conocimientos básicos en programación, así como un nivel de matemáticas de bachillerato . Con ello, aprenderemos a programar con funciones y variables, y llegaremos a conocer todos los tipos de datos posibles, desde data frames hasta doubles, enteros o estructuras.
Sobre Tidyverse, lo usaremos con la librería ggplot2 para crear gráficos basados en capas de información. Dentro de este paquete veremos también tibbles o maggrit para poder elaborar sintaxis completas, y estructuras nuestros datos, como auténticos profesionales.
El curso, disponible en Udemy, tiene una duración de casi 36 horas, con un total de 189 clases que nos llevarán de la mano a crear y actualizar modelos de resolución de problemas, y a aprender como reportar y escribir los informes finales de un analista profesional de datos.
- Las explicaciones son muy claras y detalladas
- Temario muy completo
- Es accesible para todos los estudiantes
- Los conocimientos que tiene el profesor
- La dificultad avanza y termina complicándose
5. Curso de R para ciencia de datos. Desarrollador R
Os presentamos uno de los cursos mejor valorados de esta selección para avanzar en nuestros pasos como desarrolladores de R para ciencia de datos. Con nociones básicas tanto de matemáticas como del software, podemos iniciarnos en esta formación y aprender a programas modelos de aprendizaje automáticos.
Empezaremos por aprender a usar el paquete data-table de RStudio, la interfaz más utilizada para programar. Empezaremos con una base teórica, y si conocemos SQL nos será mucho más sencillo ya que tienen una base similar, siendo R mucho más efectivo.
Avanzaremos en temas más complejos como el control de versiones y expresiones regulares escribiendo nuestro código de una forma totalmente precisa y legible. Sebastian Tunnell, se encargará de que aprendamos a conectar bases de datos y a practicar el debugging.
Al finalizar seremos capaces de realizar análisis descriptivos y modelos de machine learning, aplicado en un proyecto de final de curso. Si tu camino se dirige a la ciencia de datos, no te pierdas esta formación de la mano de uno de los mayores analistas de Big Data en España.
- Concreto y conciso
- Buen itinerario formativo
- Mucha práctica y ejercicios
- Calidad docente, de conocimientos y expresion
- Las 7 horas se quedan cortas
6. Estadística inferencial para machine learning con R y Python
Seguimos en nivel intermedio, y de nuevo de la mano de Juan Gabriel Gomilla; pero en este caso, ofrece un curso de estadística inferencial para machine learning. Puesto que combinaremos el uso de R y Python, es recomendable tener conocimientos de ambos, así como de matemáticas y programación.
Para esta formación se apoya de dos compañeros expertos en docencia universitaria para matemáticos, ingenieros, economistas, biólogos, informáticos, etc. Empezaremos por recopilar los datos de forma correcta mediante el diseño experimental y los tipos de muestreo. Seguiremos por la estimación puntual de parámetros poblacionales básicos, con la elaboración de intervalos de confianza.
Los profesores nos irán enseñando cómo interpretar los datos de salida, para no generar errores, y poder establecer los contrastes de hipótesis con bondad de ajuste, homogeneidad e independencia. De ahí podremos pasar a analizar poblaciones en paralelo mediante análisis de varianza, y adentrarnos en los diferentes tipos de regresión.
Al finalizar seremos capaces de inferenciar datos, con contraste de hipótesis válidas y clasificar nuestros datos mediante diferentes técnicas de clustering. Atendiendo al sector al que nos dediquemos acabaremos en expertos como expertos en resolución de problemas, o bien podremos pasar al nivel avanzado con deep learning.
- Curso completo y concreto
- No solo aplicas, si no que entendemos
- Gran calidad docente
- Incluye práctica, test y evaluaciones
- Requiere nivel de matemáticas
Los 3 mejores cursos online para convertirte en un experto en R (nivel avanzado)
Si ya conoces R como panel, o RStudio como interfaz, y manejas la estadística descriptiva, es el momento de dar el salto. Tanto si deseas inferenciar desde la estadística no paramétrica como multivariante, o programar análisis de Big Data, seguro que encuentras la formación que te permita completar tu currículum.
7. Curso avanzado de estadística no paramétrica con R y Python
Este curso es la opción perfecta para avanzar en tus inferenciaciones desde el desconocimiento de la distribución de la población, o lo que es lo mismo, para convertirte en experto en estadística no paramétrica con la ayuda de R y Python, dos de los lenguajes de programación más utilizados y demandados por las empresas.
De la mano de Elisa Cabanas aprenderemos todo el código fuente, y es que no solo nos proporciona las plantillas que poder utilizar, si no que nos explica cómo entenderlas y aplicarlas a nuestros estudios como auténticos analistas.
A lo largo de la formación iremos aprendiendo y aplicando todas las pruebas no paramétricas necesarias: Anderson-Darling, Levene, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Friedman, la prueba de los rangos y el coeficiente de correlación no paramétrico. Tendremos todas las herramientas en nuestra mano para aplicar a los datos la flexibilidad y consistencia que requiere esta rama estadística no atendiendo a suposiciones si no a la dependencia y robustez.
Para concluir aprenderemos a redactar un informe de forma adecuada, para que nuestros datos, tanto numéricos como visuales respalden nuestros análisis. De forma práctica, con tareas, y ejercicios finalizamos clasificando poblaciones atendiendo a criterios y comparando grupos, tanto independientes como relacionados.
- Sólida base teórica con excelentes prácticas
- Calidad docente de las explicaciones
- Aplicación integral con R y Python
- Muestra correción de errores
- Pasa por encima la normalización de residuos
8. Aplicaciones Big Data para data scientist con R y Shiny
Seguimos en el mundo de la ciencia de datos, y basándonos en el software R. En este el docente es David Manero, data scientist, y desde su perspectiva nos adentrará en el mundo de las aplicaciones big data con R y Shiny, para que podamos comprender toda la arquitectura del software.
Empezaremos por los fundamentos de R, y de Shiny, la librería IDE más importante del lenguaje de programación de los creadores de RStudio. Mediante esta herramienta aprenderemos a crear lenguaje nativo con la ayuda de JS y CSS de la manera más sencilla, rápida y transparente para el usuario.
Por los requisitos de entrada a la formación, lo podríamos haber clasificado en nivel intermedio, consideramos que es más importante comprender el funcionamiento que reproducir como loros. Crearemos nuestra aplicación de cálculo de predicción, escribiremos código para el dibujo del plot, matriz y los modelos. Podremos copiar el HTML y CSS o podemos aprender a utilizarlo en otros sectores o apps que nos interesen.
El curso mejor valorado de esta selección nos permitirá ahondar en Big Data y su análisis, crear las aplicaciones y colocarnos como avanzados en Machine Learning. En poco más de 26 horas daremos el salto de analista de datos a data scientist, ingeniero de datos, desarrollador de big data o ingeniero deep learning
- Formación muy completa
- Teórico-práctico con ejercicios
- Enseña a corregir errores
- Gran calidad docente
- Las clases son largas
9. Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python
Juan Gabriel Gomila y Elisa Cabana se unen para explicarnos la base de la minería de datos, el modelado estadístico y el impresionante mundo del machine learning, O lo que es lo mismo, la estadística multivariante con R y Python, y lo hacen de forma teórico-práctica con casos de aplicación.
Empezaremos realizando análisis exploratorios que nos permitan describir datos basándonos en las muestras disponibles y elaborar los gráficos 2D y 3D de forma adecuada. Con las bases asentadas pasaremos a la parte teórica de las variables aleatorias multivariante junto con sus descripciones, métodos de inferencia y contraste de hipótesis.
Seguiremos con métodos de componentes principales (PCA) y los análisis factoriales que nos permitan entender patrones del Big Data para poder analizarlos; y con el escalado multidimensional (MDS) para los casos en los cuales nuestros datos corresponden a similitudes.
Para terminar entenderemos cómo descubrir la homogeneidad de los grupos mediante las agrupaciones, clustering y clasificaciones; y añadir y ampliar las exploraciones a futuros con los datos que se vayan incorporando. Como hemos comenzado diciendo, todo lo necesario para el análisis y de big data lo tenemos de la mano de dos de los docentes top de la red.
- Combinación teórica y práctica perfecta
- Calidad docente y respuesta a dudas
- Incluye todo el código de R
- Concentrado en análisis multivariante de Bid Data
- El modelo en Python podría ser más extenso
No me decido, ¿hay algún curso de R gratis?
Si, existen las formaciones gratuitas del software, también gratuito de R. En su mayoría son de nivel iniciación. Para que no inviertas tu tiempo en buscar, sino en formarte, recomendamos una súper completa y express para que aprendas los pilares básicos del análisis de datos.
10. Curso de introducción a R. Aprende desde cero.
Si quieres aprender programación en R y en Rstudio, esta formación desde cero es la puerta de entrada que estabas buscando. Con una buena calificación y un nivel cero, podrás adentrarte en uno de los softwares de análisis más utilizados en el mundo laboral.
Empezaremos por descargar el software gratuito de R y cómo instalarlo de forma correcta. Veremos la interfaz de RStudio, y directamente saltaremos a las operaciones aritméticas y a las variables y tipos de datos. Aprenderemos las operaciones con vectores y sus elementos desde una parte teórica, con ejercicios de aplicación práctica
De la mano de Redait Media, avanzaremos por las matrices, las operaciones que nos permiten realizar, y la organización de filas y columnas. Aprenderemos a seleccionar elementos y establecer categorías con función factor.
Finalizamos con los data frames, y la presentación de datos que permita destacar tus proyectos frente al resto de competidores. También podremos importar y exportar nuestros ficheros a CSV, es decir todo lo necesario como nivel principiante, con mucha calidad además de forma gratuita .
- Sencillo y práctico
- Ideal para conocimiento cero
- Buena calidad docente, clara y concisa
- Curso 100% gratuito
- Habla de lo básico exclusivamente
¿Qué debes saber antes de hacer un curso de R online?
La demanda de expertos en estadística, programación y análisis de datos crece a un ritmo vertiginoso. Ya sea en el mundo de la ciencia de datos, de las matemáticas, investigación, biomedicina o Big Data entre muchos otros, R es el software más utilizado. Además es gratuito, y de código abierto.
Recibiendo formaciones online, dispondrás de mayor tiempo de práctica que permita expandir tus habilidades técnicas, sea en el nivel que sea de aprendizaje. Tu decides cuando tomar las clases y cuando practicar.
Ventajas de estudiar R desde casa
- A tu ritmo: tu decides la velocidad de aprendizaje, como configurar tus horarios, y gestionar tu agenda.
- Comprensión: todas las formaciones seleccionadas se basan en entender lo que escribimos, programamos y analizamos. No solo en replicar código y análisis en un campo, si no poder llevarlo a nuestro terreno y campo.
- Profesionales: los mejores docentes se encuentran en la red. Todos cuentan con amplia experiencia didáctica y práctica.
- Variedad: lo hemos repetido hasta la saciedad: el análisis de datos se utiliza para infinitos campos. Desde tu casa puedes seleccionar un curso dirigido a data science, machine learning, o mercados más tradicionales.
¿Qué es y para qué sirve R?
R es un sistema de programación orientada a objetos utilizado para análisis y procesamiento estadístico de datos. Particularmente es el más utilizado tanto en universidades como en la comunidad científica. Aun así, este software de programación libre, o lo que es lo mismo, gratuito, e incluye una potentísima cantidad de paquetes, lo que lo hace factible para diversos campos.
Su utilidad es también enorme, ya que tiene un abanico de herramientas estadísticas gráficas muy amplio, se puede integrar con otras bases de datos o utilizar como calculadora numérica. O lo que es lo mismo el software R es válido para machine learning, minería de datos, investigación biomédica, bioinformática,matemáticas financieras y otros muchos campos.
¿Qué profesiones necesitan expertos en R?
La demanda de profesionales en ciencia de datos está creciendo de forma exponencial. En concreto se ha denotado un incremento del 50% en sectores de telecomunicaciones, salud, entretenimiento y banca, entre otros, y mucho ha tenido que ver la pandemia del COVID. ¿Por qué? porque hemos consumido más por internet que nunca, y toda esa información necesita ser gestionada, para que tu empresa siga en la carrera por la satisfacción del cliente.
Si reflexionamos veremos que el análisis de datos estadísticos descriptivos, inferenciales, paramétricos o multivariantes, se han llevado a cabo desde hace decenios. La diferencia con la etapa que nos toca vivir es que la cantidad de datos generados por nuestras acciones dejan huella, y saber analizarla es el presente.
¿Cual es la diferencia entre R y RStudio?
La diferencia principal se basa en la consola o interfaz. Mientras en R utilizamos una línea de comandos donde escribimos nuestro código, RStudio es un entorno de desarrollo integrado o IDE. Más fácil todavía: TStudio es un programa para poder utilizar R de la manera más cómoda y sencilla.
Es decir, RStudio nos hace la vida más sencilla, fácil y cómoda, pero el código y los análisis son exactamente los mismos. Solo que actuaremos más rápido.
Me has convencido, ¿dónde puedo descargar R?
Como ya hemos dicho tanto R como R Studio son softwares libres, es decir gratuitos. Ambos tienen versiones válidas para Windows, Mac y Ubuntu, así que asegurate de elegir el sistema operativo adecuado.
Dicho esto y empezando por R, no asustarse, el software es impresionante, y se nota que dedican todo el tiempo posible a desarrollar código y no a su diseño Y entenderéis porque al ver esta web:
Simplemente le daremos al primer link (Download R 4.1.2 for Windows) y tras seleccionar la ubicación de guardado comenzará la descarga. La instalación es igual de fácil que la descarga, siguiendo los pasos que nos indican en la ventana. Al contrario la descarga de la version Studio es mucho mas amigable:
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