Estrategía(s) y recursos adiconales para aprender R
En primer lugar os presento varias estrategia(s) para aprender R; después os facilito un listado de recursos para ello. Estos recursos no son para el curso, son recursos adicionales, que sólo están aquí por si decides continuar tu aprendizaje de R cuando acabe el curso.
1. Estrategía(s) to learn R
En primer lugar os intentaré convencer de la que para mi es la estrategia adecuada para aprender R. Más abajo os presento otras estrategias.
Una buena chapa
Si habéis venido al curso es que queréis aprender R y como sois muy buenos aprendiendo, parece que va a ser “easy-peasy-lemon-squeezy”, pero no, no es tan fácil. Como me dijo una de las matriculadas al curso por mail, aprender R es “una carrera de fondo”. Sí, como muchas cosas más, con R siempre se está aprendiendo, nunca lo “sabes todo” ni estás los “suficientemente preparado”.
Creo que la principal barrera para aprender R, para llegar a usarlo en el día a día, es justamente la que señalo arriba, que la gente se dice, bueno, aún no estoy preparado, me hace falta un curso más o leer un libro más y ya después empezaré a usar R. Nooo😱, this is not the way!!! Créeme, llevo ya muchas ediciones del curso viendo compañeros superinteligentes que les gustaría usar R pero acaban dejándolo, bueno en realidad ni siquiera empiezan1.
Mi experiencia (llevo ya unas cuantas ediciones del curso de intro a R) me dice que hay que lanzarse. Sí, repito, tienes que lanzarte a usar R desde el principio, primero en proyectos sencillitos2, lógico, pero que te interesen, y poco a poco vas aprendiendo, te vas metiendo. Si no me crees, te lo va a explicar mucho mejor este vídeo3 de un programador de Phyton.
Por los mails que he recibido, muchos de vosotros tenéis nivel cero de R. Claro, si tienes nivel cero igual si tienes que esperar un poco y formarte un poco más en R, seguramente las 30 horazas de R del curso igual no son suficientes.
¿Que me contradigo? sí, es verdad, pero en mi opinión, para “formarte lo suficiente” es suficiente con leerte un libro4, solo uno, y luego ya te lanzas. Yo os recomiendo este libro. Intenta leerlo siguiendo y ejecutando el código e intentando hacer los ejercicios. Como ayuda aquí tienes un repo con las soluciones.
Evidentemente harás lo que puedas/quieras … y tampoco hay ninguna obligación de usar R: se pueden hacer las cosas de otra manera (SPSS, Stata, etc…). Además, como sabes, no siempre hay tiempo para todo ni todos los huesos aguantan el peso5. Vamos que no podemos llegar a todo y hay que aceptarlo. Que os voy a contar!!!
Se acabó la chapa 😄😄6
Bibliografía (para seguir mi estrategía)
Para ser coherente con el discurso de arriba, no os voy a dar una lista de libros, solo voy a insistir en recomendarte este libro. Es un libro de Hadley Wickham el científico jefe de Posit/Rstudio y “creador” del tidyverse.
Hay una primera edición del libro que está también muy bien y también tiene libro de soluciones.
Otras propuestas para aprender R
(Las 2 últimas son de 2015 … buff, hace casi un siglo, igual ya un poco anticuadas, pero tienen partes todavía válidas).
2. Recursos para aprender R
La comunidad R es muy dinámica y en general comparte sus materiales, lo que hace que los recursos para aprender R sean, exagerando un poco, casi infinitos. Es imposible abarcarlo todo, es una avalancha continúa de nuevas paquetes, análisis, cursos, libros, etc….
The BigBook of R
- The BigBook of R. Un libro que recopila muchos recursos para aprender R.
Awesome lists
Mucha gente hace sus propias listas de recursos R, aquí tienes algunas:
Necesito un paquete para …
Más recursos
Modern Drive: un libro, en realidad un bookdown, que me gusta.
swirl: swirl teaches you R programming and data science interactively, at your own pace, and right in the R console!
R views: Un blog de la comunidad R editado por RStudio. Cada mes saca un post con los mejores 40 paquetes de ese mes; por ejemplo, aquí tienes el de abril de 2023.
Stack Overflow: si al final acabas utilizando R para tus análisis, seguramente acabarás utilizando Stack Overflow7. Es una comunidad de programadores, en la que muchas veces resolverás las dudas que te puedan surgir en tu aprendizaje sobre R.
Recursos para buscar inspiración para tus proyectos
R-weekly: cada semana envían un archivo con los mejores análisis hechos con R esa semana. Tienes que apuntarte aquí.
Kaggle: plataforma para aprender ML. Encontrarás datos y análisis de estos.
R-bloggers: Un agregador de blogs relacionados con R.
Tidy Tuesday: cada semana lanzan una competición de visualización con unos datos.
Notas
Yo aún sigo creyendo que aprenderé a tocar la guitarra sin practicar en casa↩︎
¿Que qué proyectos? Puede ser simplemente tratar de replicar con R algo que ya hayas hecho con otro programa; aunque yo casí recomiendo replicar proyectos de otros. ¿Que donde puedes obtener código para replicar proyectos de otros? hay muchos sitios, pero yo te recomiendo 2: R-weekly y Kaggle ↩︎
Son 5 minutillos↩︎
Aunque hay muchas otras estrategias, mira más abajo↩︎
Lo dice Xoel López en Reconstrucción (en versión confinada). Si saltas la publicidad de Youtube oirás una canción chulísima y cuyo mensaje viene al caso↩︎
Por favor, si alguien siente que la chapa/consejo funcionó con ella/él, que me lo diga!!!↩︎
Sí, esto era antes de ChatGPT↩︎