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# Analisis de datos con R
En este primer módulo aprenderemos a usar R para análisis de datos.
## ¿Qué es R? {-}
* R es un lenguaje de programación y un ambiente de cómputo estadístico
* R es software libre (no dice qué puedes o no hacer con el software), de código
abierto (todo el código de R se puede inspeccionar - y se inspecciona).
* Cuando instalamos R, instala la base de R. Mucha de la funcionalidad adicional
está en **paquetes** (conjunto de funciones y datos documentados) que la
comunidad contribuye.
#### ¿Por qué R? {-}
* R funciona en casi todas las plataformas (Mac, Windows, Linux).
* R está pensado y es eficiente para las tareas usuales de análisis.
* R es un lenguaje de programación completo.
* R promueve la investigación reproducible.
* R está actualizado gracias a que tiene una activa comunidad. Solo en CRAN hay
más de $15,000$ paquetes (funcionalidad adicional de R creadas creada por la
comunidad).
* R se puede combinar con otras herramientas (sql, spark, python,...).
* R tiene capacidades gráficas muy sofisticadas.
* R es popular ([Descargas de paquetes R](https://jozef.io/r921-happy-birthday-r/#bigger---how-did-downloads-of-r-packages-grow)).
## R: primeros pasos {-}
Para comenzar se debe descargar [R](https://cran.r-project.org), esta descarga
incluye R básico y un editor de textos para escribir código. Después de
descargar R se recomienda descargar
[RStudio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/) (gratis y libre).
**Rstudio** es un ambiente de desarrollo integrado para R: incluye una consola,
un editor de texto y un conjunto de herramientas para administrar el espacio de
trabajo cuando se utiliza R.
Rstudio funciona como aplicación usual que se puede instalar. Pero también funciona
como aplicación web, donde R corre en un servidor, y nosotros tenemos acceso a través
de un browser como Chrome o Safari. Esta es una manera buena de correr R, pues
- Tenemos acceso a máquinas más grandes
- Es más fácil garantizar reproducibilidad, y es más fácil compartir resultados
- Menos dificultades para instalar paquetes de R
Ahora probamos usar rstudio cloud, donde haremos unos cálculos simples en R.
## R en análisis de datos {-}
El estándar científico para contestar preguntas o tomar decisiones es uno que
se basa en el análisis de datos. Aquí consideramos técnicas cuantitativas:
recolectar, organizar, entender, interpretar y extraer información de
colecciones de datos predominantemente numéricos. Todas estas tareas son partes
del análisis de datos, cuyo proceso podría resumirse con el siguiente diagrama:
Es importante la forma en que nos movemos dentro de estos procesos en el
análisis de datos y en este curso buscamos dar herramientas para facilitar
cumplir los siguientes principios:
1. **Reproducibilidad**. Debe ser posible reproducir el análisis en todos sus
pasos, en cualquier momento.
2. **Claridad**. Los pasos del análisis deben estar documentados apropiadamente,
de manera que las decisiones importantes puedan ser entendidas y explicadas
claramente.
Dedicaremos las primeras sesiones a aprender herramientas básicas para poder
movernos agilmente a lo largo de las etapas de análisis utilizando R y nos
enfocaremos en los paquetes que forman parte del
[tidyverse](http://tidyverse.org/).
## Paquetes y el Tidyverse {-}
La mejor manera de usar R para análisis de datos es aprovechando la gran
cantidad de paquetes que aportan funcionalidad adicional. Desde
Rstudio podemos instalar paquetes (Tools - > Install packages o usar la
función `install.packages("nombre_paquete")`).
Las siguientes lineas instalan los paquetes `remotes` y `readr`.
```{r, eval=FALSE}
install.packages("remotes")
install.packages("readr")
```
Una vez instalados, podemos cargarlos a nuestra sesión de R mediante `library`. Por ejemplo, para cargar el
paquete `readr` hacemos:
```{r paquetes, message=FALSE, error=TRUE}
library(readr)
print(read_csv)
```
`read_csv` es una función que aporta el paquete `readr`, que a su vez está incluido en el *tidyverse*.
El paquete de arriba se instaló de CRAN, pero podemos instalar paquetes que
están en otros repositorios (por ejemplo [BioConductor](https://www.bioconductor.org)) o paquetes que están en GitHub.
```{r, eval = FALSE}
library(remotes)
install_github("tereom/estcomp")
```
Los paquetes se instalan una sola vez, sin embargo, se deben cargar
(ejecutar `library(readr)`) en cada sesión de R que los ocupemos.
En estas notas utilizaremos la colección de paquetes incluídos en el
[tidyverse](https://www.tidyverse.org/). Estos paquetes de R están
diseñados para ciencia de datos, y para funcionar juntos como parte de un flujo
de trabajo.
La siguiente imagen tomada de [Why the tidyverse](https://rviews.rstudio.com/2017/06/08/what-is-the-tidyverse/) (Joseph
Rickert) indica que paquetes del tidyverse se utilizan para cada
etapa del análisis de datos.
```{r, out.width = "700px"}
knitr::include_graphics("img/tidyverse.png")
```
## Recursos {-}
Existen muchos recursos gratuitos para aprender R, y resolver nuestras dudas:
* Buscar ayuda: Google, [StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/r) o [RStudio Community](https://community.rstudio.com).
* Para aprender más sobre un paquete o una función pueden visitar [Rdocumentation.org](http://www.rdocumentation.org/).
* La referencia principal de estas notas es el libro [R for Data Science](http://r4ds.had.co.nz/)
de Hadley Wickham.
* RStudio tiene una [Lista de recursos en línea](https://education.rstudio.com/).
* Para aprender programación avanzada en R, el libro gratuito
[Advanced R](http://adv-r.had.co.nz) de Hadley Wickham es una buena referencia.
En particular es conveniente leer la [guía de estilo](http://adv-r.had.co.nz/Style.html) (para todos: principiantes, intermedios y avanzados).
* Para mantenerse al tanto de las noticias de la comunidad de R pueden seguir
#rstats en Twitter.
* Para aprovechar la funcionalidad de [RStudio](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/rstudio-ide.pdf).
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