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R: Aprende libremente. Un potente software para el análisis de datos

El análisis de datos suele tener posiciones contrariadas tanto en estudiantes de pregrado como en investigadores, desde personas que prefieren y realizan el contrato de una tercera persona para este procedimiento en específico hasta la posición de que es de vital importancia conocer los procedimientos de análisis para la realización de una actividad investigativa. Esto sumado al disminuido desarrollo de interés por el aprendizaje estadístico (factores de enseñanza, entre otros) y la búsqueda de «facilidad» y «rapidez» ha producido de que en las enseñanzas universitarias los software de análisis privativos (y de costo para el estudiante) primen en las universidades latinoamericanas, siendo SPSS y Minitab los programas con mayores adeptos.
En principio no parece haber mayor problema con esta dirección en el que se encuentra la enseñanza de análisis de datos de forma computarizada, sin embargo hay algunos puntos que se pasan por alto y que muchas veces no se encuentran considerados. Uno de ellos es que ambos programas mantienen un costo de licencia cercano a los 1000 dólares, que muy probablemente se traduzca en la búsqueda de versiones piratas de los programas y esto a su vez se traduzca en infección silenciosa de virus en sus ordenadores. El segundo punto, es que ambos programas y muchos de sus similares traen consigo una gran cantidad de análisis programados limitando un mayor análisis del que se encuentre disponible y ofreciendo una caja negra entre el introducir los datos y los resultados que se tiene al final, en otras palabras, el desconocimiento del procedimiento seguido para llegar a lo que, a fin de cuentas se desea interpretar.
Es así que R se posiciona a nivel mundial como una fortísima alternativa a diversos softwares privativos de análisis de datos, al ser un lenguaje de programación creado exclusivamente para el análisis estadístico, además de ser un software libre y de código abierto mantiene una enorme y muy activa comunidad de usuarios de todas partes del mundo y de diversas profesiones dispuestos a colaborar los unos con los otros. Existen una gran cantidad de funciones programadas en «paquetes» hechos por personas -muchas veces expertas en el tema- a fin de contribuir a la comunidad. Una amplia gama de posibilidades de personalización en el análisis, y en caso el análisis no se encuentre a la medida que deseas o te encuentras probando un nuevo método.. ¡tú mismo puedes programarlo! En otras palabras, las posibilidades son infinitas. No solo supone una mayor flexibilidad en el análisis, sino que a nivel de enseñanza supone un mayor aprendizaje, compromiso y desarrollo creativo en los estudiantes, a nivel de organizaciones supone una reducción importante de gastos en licencia.
Muchas veces la palabra «programación» puede tentar a algunas personas a echarse para atrás. Espero que no sea tu caso, ya que R es un lenguaje de fácil aprendizaje, muy intuitivo y con una gran documentación en todo internet en muchos idiomas. Existen una gran cantidad de cursos online, en esta ocasión indicamos algunos principales y que recomendamos:
  1. Introducción a Data Science: Programación Estadística con R
    Idioma: Español
    Costo: Gratis (cuesta certificado)
    Enlace: https://www.coursera.org/learn/r-programming
  2. AprendeR: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio
    Idioma: Español
    Costo: Gratis (cuesta certificado)
    Enlace: https://miriadax.net/web/aprende-r-rstudio/inicio
  3. R Programming
    Idioma: Inglés (Subtítulos en Español).
    Costo: Gratis (cuesta certificado)
    Enlace: https://www.coursera.org/learn/r-programming
  4. R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!
    Idioma: Inglés (Subítulos en Inglés)
    Costo: 200 dólares (promoción 15 dólares)
    Enlace: https://www.udemy.com/r-programming/
  5. R Programming: Advanced Analytics In R For Data Science
    Idioma: Inglés (Subítulos en Inglés)
    Costo: 200 dólares (promoción 15 dólares)
    Enlace: https://www.udemy.com/r-analytics/