Aquí hay algunas buenas noticias: Hay numerosos recursos disponibles para aprender R. El mejor plan depende en gran medida de su acceso a estos recursos, la cantidad de tiempo disponible y su estilo de aprendizaje específico. En cualquier caso, estos cinco pasos pueden ayudarte a comenzar con un plan general para aprender a usar la R.
1. Dirígete al sitio web de R y descarga una copia gratuita de R. De esta forma lo tendrás instalado en tu ordenador tan pronto como estés listo para empezar. Es gratis para descargar, instalar y usar, y es relativamente fácil de poner en marcha.
2. Descargue una copia de RStudio o R Tools for Visual Studio (RTVS). RStudio le ofrece un poderoso y fácil de usar Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) para trabajar con R. RTVS le ofrece una potencia y facilidad de uso similares si ya utiliza Visual Studio como su IDE diario.
3. Tiene varios cursos sobre R, incluyendo mis cursos de Análisis Exploratorio de Datos con R y Visualización Inicial de Datos con R, que le proporcionarán la información básica que necesitará para llegar a ser competente en R. La Universidad de Johns Hopkins también proporciona una especialización completa en Ciencias de los Datos a través de Coursera, que enseña temas de ciencias de los datos utilizando R.
4. Una vez que se sienta cómodo con los fundamentos de la transformación de datos, el análisis de datos y la visualización de datos con R, es probable que necesite encontrar recursos para tareas más especializadas. Hay varios recursos en línea, incluyendo Revolution Analytics, RBloggers y Flowing Data que proporcionan excelentes herramientas para ayudarle a ir más allá de lo básico.
5. Finalmente, la única manera de convertirse en un experto en R es empezar a usarla en la práctica cada día. Recomiendo empezar con tareas sencillas de manipulación de datos, análisis de datos o visualización de datos que normalmente se completarían con una hoja de cálculo u otros lenguajes de programación. Luego, continúe trabajando gradualmente en problemas más complejos del mundo real hasta que llegue a ser tan experto en R como lo es con sus herramientas actuales. Luego haga la transición a usar R para todas sus tareas diarias relacionadas con los datos.