Capitulo 1 Preliminares

Espero que al final seais capaces de utilizar R para cargar datos, manipularlos, hacer gráficos, tablas y alguna que otra cosa.
Intentaré que el curso sea fundamentalmente práctico, pero se necesita un mínimo de conocimiento de cómo funcionan algunas cosas, además, hay que conocer un poco la jerga que se utiliza en la comunidad R.
En lugar de presentar los conceptos de R de manera lineal, iré presentando distintos aspectos de R conforme se vayan necesitando; es decir, no vamos a presentar R como un lenguaje de programación sino como una herramienta para hacer análisis estadísticos.

1.1 ¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación y un entorno para el análisis estadístico y gráfico.
Es multiplataforma: está disponible para Windows, Macintosh y GNU/Linux.
R fue inicialmente creado por R. Ihaka y R.Gentleman de la Universidad de Auckland en 1993, pero actualmente, el entorno R es el resultado de la colaboración de toda una comunidad de usuarios.
A partir de 1997 el desarrollo del código fuente (o base-R) de R es llevado por un grupo de programadores conocido como “The R-core team”.
La página web oficial de R se llama: The R Project for Statistical Computing. Allí podrás encontrar toda la información oficial acerca de R.
Podemos ver la documentación oficial de R con help.start(). ¿Hace falta leerla? No

Programa gratuito y muy potente para hacer análisis de datos.
No es R en si, sino su comunidad la que hace de R un programa tan potente.
Como consecuencia R (junto con sus paquetes) puede implementar una gran variedad de técnicas estadísticas y gráficas.
Entre las empresas que usan R están: Google, Facebook, Twitter, Microsoft, IBM, Uber, Ford, Airbnb, etc.

Todas las funciones, datos y utilidades de R disponibles para ser utilizadas están almacenados en paquetes (PACKAGES en inglés).
Cuando abrimos RStudio, se cargan automáticamente 7 paquetes: son los paquetes de R-base. Podemos ver sus nombres tecleando en la consola loadedNamespaces()
Con los 7 packages de R-base se pueden hacer análisis estadísticos completos, pero hay miles de paquetes que podemos instalar de manera gratuita que nos permitirá extender las funcionalidades de R.
Podemos ver los paquetes que tenemos instalados con library().
El repositorio oficial de packages de R está en The Comprehensive R Archive Network o CRAN
Para tener una idea de lo dinámica que es la comunidad R os recomiendo que sigáis el foro R-bloggers.