R vs Python

INTRODUCCIÓN DEL CURSO R GRATIS 
En este curso aprenderás a usar el lenguaje de programación R para el trabajo de los datos. Te pondremos ejercicios prácticos para que practiques muchísimo cómo usar R para el análisis estadístico y también RStudio para que R te permita crear visualizaciones avanzadas de datos con gran nivel de detalle. ¿Y cuáles son las ventajas de R?: 
a) Popularidad: R es más que análisis de datos  
b) Herramientas: R contiene una gran biblioteca práctica de herramientas para usar para la limpieza y el análisis de datos 
c) Enfoque: Se creó R para ayudar con la estadística, por lo que hay una amplia biblioteca de rutinas estadísticas preparadas para utilizar 
d) Capacidad de adaptación: R se adapta a proyectos de aprendizaje automático y análisis de datos 
e) Disponibilidad: R es un lenguaje de programación de código abierto 
 

CONTENIDO DEL CURSO R GRATIS 
1) Conceptos básicos de R: Enseñaremos definiciones básicas sobre el lenguaje R y RStudio (un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R) y también exploraremos los beneficios de usar RStudio para trabajar con R.  
2) Programar con RStudio: En este apartado, exploraremos los conceptos fundamentales asociados con R como las funciones y variables que puedes usar en tus cálculos y otros tipos de programación. También descubrirás los paquetes de R, que son colecciones de funciones, códigos y muestras de datos de R que puedes usar en RStudio. 
3) Trabajar con datos en R: El lenguaje de programación R está diseñado para trabajar los datos en todas las etapas del proceso de análisis de datos. En esta parte examinaremos como R puede ayudar a estructurar, organizar y limpiar los datos utilizando funciones y otros procesos. También se manejará los marcos de los datos y cómo R puede ayudarte a abordarlo.  
4) Visualizaciones, estética y anotaciones: R es una herramienta que crea increíbles visualizaciones detalladas. En esta parte del curso, aprenderás a usar R para generar visualizaciones y resolver cualquier problema que pueda surgir. Además, conocerás las funciones de R y Restudio que pueden ayudarte con la estética de tus visualizaciones. Aprenderás a anotar visualizaciones y guardar los cambios.   
5) Documentos e informes: En esta parte aprenderás a guardar, presentar tu análisis y todo sobre el R Markdown. El R Markdown es un formato de archivo para crear documentos dinámicos con R, por lo que aprenderás en este curso a formatear archivos y exportarlos en R Markdown, e incluso a incluir bloques de códigos de R en tus documentos. 
 
QUÉ HABRÁ EN ESTE CURSO 
A) Vídeos enseñando nuevos conceptos y demostrando el uso de herramientas. A lo largo del mes se publicará entre 1-2 videos. 
B) Preguntas en el vídeo que surgen al final del vídeo 
C) Material de lectura: Presentaciones y links para ampliar los conceptos presentados en los vídeos. 
D) Ejercicios: Habrá casos reales de trabajo para conocer mejor las herramientas y los pasos que son necesarios para completar dicho ejercicio.  

DEFINICIONES 
a) Programación de ordenador: Enviar instrucciones al ordenador para realizar una acción o configurar una acción (Ej.: RStudio es super útil para organizar, limpiar y análisis de datos). 
 
R VERSUS PYTHON 
Es muy habitual que las personas se pregunten cual es el lenguaje de programación que deberían aprender primero. Tienes que saber que R es un extraordinario punto de partida para el análisis de datos de nivel básico y que ofrece paquetes útiles para que los principiantes utilicen en sus proyectos. En este curso no abarcaremos Python, aunque te aconsejamos que lo explores para entender su funcionamiento.  
 
Hay que tener presente qué para cualquier principiante, todo lenguaje de programación tiene algunas ventajas y algunos desafíos. A continuación, dejamos una tabla que compara el R y Python.  
 

	R	Python
Funciones similares	a) De código abierto  b) Los datos se almacenan en marcos de datos  c)Las fórmulas y las funciones ya están disponibles  d)Existe una comunidad para desarrollar códigos y ayuda	a) De código abierto  b) Los datos se almacenan en marcos de datos  c) Las fórmulas y las funciones ya están disponibles  d) Existe una comunidad para desarrollar códigos y ayuda
Ventajas	a) Manipulación, visualización de datos y paquetes estadísticos  b) Buscar paquetes para hacer lo que quieres con los datos	a) Sintaxis simple para las necesidades de aprendizaje automático  b) Se integra con plataformas en la nube, como Google cloud, Amarzon Web Services y Azure
Desafíos	a) Las distintas convenciones de nomenclatura hace que sea difícil para los principiantes elegir las funciones correctas.  b) Los métodos para manejar variables pueden ser algo difíciles de entender para los principiantes	a) Los principiantes tienen muchas más decisiones por tomar respecto de la entrada y salida de datos, la estructura, las variables, los paquetes y los objetos  b) “Enfoque de navaja Suiza”: Descubrir cómo hacer lo que quieres con los datos.

 
RECURSOS ADICIONALES SOBRE R VS PYTHON 
-R versus Python, una guía exhaustiva para profesionales de los datos 
-R versus Python, una comparación objetiva 
-R versus Python: ¿Cuál es el mejor lenguaje para la ciencia de datos? 
 
CONCLUSIONES 
Ciertas características hacen que algunos lenguajes de programación sean más fáciles de aprender que otros. Pero eso no significa que los lenguajes más difíciles sean imposibles de aprender para los principiantes.  
 
Los profesionales que tienen un enfoque estadístico u orientado a la investigación a la hora de resolver problemas como los científicos, estadístico e ingenieros, usan R. Mientras los que buscan soluciones en los datos y minar enormes datos para encontrar respuestas, como los científicos de datos, los especialistas en aprendizaje automático y los desarrolladores de software, usan Python.