¿Cuál es la forma más rápida de aprender programación en R?

Answer 1

La forma más eficiente de aprender a programar en general es a través de hacerlo, y esto no es diferente cuando trabaja con R. Le recomiendo que se concentre en estar ocupado con R en forma práctica.

1. Aprende lo básico. Comience con uno de estos cursos gratuitos e interactivos de introducción a R: Introducción gratuita a R Programación en línea o Introducción a R para Data Science. Le enseñarán los conceptos básicos que necesita saber para comenzar, con comentarios personalizados y videos instructivos. Puedes encontrar tutoriales extra interactivos de R aquí: Aprender R Programación.
2. Instale RStudio. Entender las cosas es genial, practicar es aún mejor. Comience por instalar Home (RStudio) y luego intente continuar desde allí: ¡comience por hacer ejercicios que ya ha hecho al aprender lo básico, y luego incorpore los ejercicios que siguen en los recursos que se presentan en los siguientes pasos!
3. ¡Fresco ese conocimiento de las estadísticas! Ahora que ya conoces los aspectos básicos, ¿por qué no consideras tomar un Tutorial R – Tutorial R o echar un vistazo más de cerca a los tutoriales de Quick-R: Home Page o OpenIntro? También puede tomar cursos gratuitos, como Análisis de datos e Inferencia estadística, Estadísticas básicas o Estadísticas inferenciales. La clave es comenzar a aplicar estadísticas con R! (PS. Podría ser una buena idea evaluar sus habilidades estadísticas antes de comenzar a aprender R. Si cree que no tiene suficientes, considere tomar cursos en la Academia Khan). Alternativamente, podrías considerar Estadísticas con R Track | DataCamp.
4. R forma de hacer las cosas. A veces, verá que cosas como los bucles tienen una perspectiva diferente en R. Considere tomar tutoriales como el Tutorial sobre la familia R Apply y Un tutorial sobre los bucles en R – Uso y alternativas. Lea también en publicaciones como 7 R Quirks que lo llevarán a la locura, wrathematics (“Some Quirks of the R Language”) o discusiones como ¿Por qué R, a pesar de las peculiaridades, ha tenido tanto éxito ?, le ayudarán a comprender mejor cómo R trabajos.
5. Ve más allá de la Base R Explore algunos de los paquetes R (más populares) para la ciencia de datos, como el sitio web tidyverse • tidyweb, que contiene paquetes como ggplot2, dplyr, tidyr … Puede hacer esto al obtener una suscripción a Data Science Courses: R Y tutoriales de análisis de Python | DataCamp o aprenda de casos de uso específicos y tutoriales como tidyverse / ggplot2 o echen / ggplot2-tutorial. ¡Utilice RStudio cuando vaya a través de estos materiales!
6. Use R Documentación y manuales en caso de que tenga dudas sobre cómo usar los paquetes R o si desea buscar los paquetes R más descargados o nuevos. Encontrará ejemplos de códigos interactivos que facilitarán la comprensión de los paquetes R con los que está tratando.
7. ¡No olvides tus hojas de trucos! Cheatsheets (RStudio) + La hoja de trucos del paquete data.table R.
8. ¡Sigue adelante! La programación eficiente en cualquier idioma es una ocupación de tiempo completo. Y meterse en la ciencia de la información no solo requiere que usted pase por lo básico sin abordar algunos datos reales. Además, deberá abordar los datos de forma regular. Comience con el Tutorial de Kaggle R sobre Aprendizaje automático o el Reto de bombas de agua DrivenData y continúe practicando con los datos que encuentre en Su hogar para la ciencia de datos (Kaggle) y DrivenData. ¡Siempre habrá nuevos problemas de datos para abordar!
9. ¿Está interesado en escuchar a los expertos de R del mundo académico y de la industria u otros profesionales de la ciencia de la información? Sintonice Datachats:

1. Registrarse en un boletín. Manténgase en contacto con la comunidad R y regístrese para recibir sus noticias semanales de R en su buzón: Inicio (R Semanal) u obtenga noticias de la comunidad de Data Science por correo: Boletín semanal de Data Science | DataScienceWeekly.org, Data Science News 2017 (Data Elixir), O’Reilly Newsletters – O’Reilly Media, The Data Science Roundup – Revue, …

Answer 2

Para aprender programación en R, comience con el curso de programación en R en coursera de Roger Peng. Te introduce a los fundamentos de la programación R Luego, para aplicarlo, comience a aplicarlo en un conjunto de datos. Your Home for Data Science tiene un tutorial sobre cómo analizar datos. Utiliza el conjunto de datos Titanic. También puede aprender algunos conceptos básicos de aprendizaje automático allí.

Te sugiero que uses R Studio como la herramienta. Hace que aprender R sea mucho más fácil. Si tiene suficiente tiempo, pruebe los cursos de coursera sobre ciencia de datos en la universidad John Hopkins o en la universidad de Harvard en EdX. DataCamp: Learn R, Python y Data Science Online también proporciona tutoriales sobre programación R y Python.

Answer 3

Como programador autodidacta, aprender un lenguaje de programación nunca había sido tan fácil. Si digo, no hay una manera fácil o un truco para aprender a programar en un tiempo especulado, eso es una tontería. Siempre hay un margen de mejora en la forma en que aprendemos y asimilamos el conocimiento.

Me gusta tu pregunta ya que estás buscando una manera eficiente. La eficiencia en este contexto sería el conjunto de habilidades R que debe obtener un aprendiz en un período de tiempo mínimo.

Vamos a sumergirnos en lo que entendemos por R conjunto de habilidades. En el nivel básico, R es el lenguaje de programación utilizado para la importación de datos, la visualización de datos, la manipulación de datos y el modelado de datos.

El criterio para sobresalir cada una de esta ruptura es que usted pueda saber en un tiempo mínimo. El tiempo puede ser un día, quince días o incluso un mes. Es tu métrica de eficiencia. El conocimiento que adquirió y el tiempo que invirtió depende totalmente de usted.

Tu escenario para aprender R es homólogo a Po aprendiendo Kung Fu en un tiempo mínimo, conviértete en un guerrero Dragón y derrota a Tai Lung. Po tenía un propósito. Sería genial si tuvieras un propósito. Podría mejorar su eficiencia. El tiempo es siempre una variable de denominador en un propósito.

Si no tiene un propósito, pero necesita aprender R de una manera eficiente, le daré una tarea y me tomaré su tiempo. Podría emular un propósito. Completa los siguientes pasos:

1. Instalar R y RStudio
2. Conoce la diferencia entre R Script y R Notebook.
3. Lea acerca de que podría cargar, instalar y usar funciones en un paquete
4. Tomemos un conjunto de datos de kaggle: Precios de la vivienda: Técnica de regresión avanzada
5. Descarga los datos del tren y descomprímelo.
6. Importación de datos

1. Usando el paquete de lectura, cargue un archivo csv y escriba ese marco de datos como un csv nuevamente

Manipulación de datos

1. Cuenta el número de líneas en el archivo csv
2. Imprimir 4ª fila, 5ª columna en ese archivo csv. Ahora entenderías una jerga llamada dataframe

Dibuje un histograma de cualquier columna usando el paquete ggplot2

Tome 5 columnas (x’a) y la columna de precio de venta. Modela la regresión.

Imprime ese resumen del modelo.

Comenta sobre las técnicas que te gustaría aprender. Haré mi mejor esfuerzo para guiarte.

Deberías ser bueno para ir tras algunas manos.

Answer 4

R Lenguaje de programación es realmente magnífico y tendencias ahora.

Te sugeriré los mejores cursos en línea de programación R

1. R Programming AZ ™: R para Data Science con ejercicios reales! [R + ciencia de datos]

2. Programación en R: Análisis avanzado en R para Data Science

3. Programación R desde cero – Paso a paso [solo programación R]

4. Ruta de aprendizaje: R: aprendizaje automático completo y aprendizaje profundo

R es un lenguaje y entorno para computación estadística y gráficos. R proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas (modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupación, …) y técnicas gráficas, y es altamente extensible.

En este curso, obtendrá una introducción a las principales herramientas e ideas en la caja de herramientas del científico de datos. El curso ofrece una descripción general de los datos, las preguntas y las herramientas con las que trabajan los analistas de datos y los científicos de datos. Este curso es realmente paso a paso. En cada nuevo tutorial, aprovechamos lo que ya hemos aprendido y avanzamos un paso más.

En este curso, aprenderás:

• R Introducción
• R Variables y Operadores
• Estructura de datos
• Funciones
• Control de flujo
• Paquetes R
• Datos de importacion
• Explorando datos con R

Softwares utilizados en el curso

• Estudio r

Al finalizar el curso, será dominado en lenguaje R y podrá implementarlo con éxito en su lugar de trabajo o seguramente aterrizará en un trabajo de alta remuneración

Todo lo mejor .

Answer 5

Es mejor tomar cualquier curso de programación en línea de R, luego preparar un horario de acuerdo con su tiempo y luego comenzar a aprender.

Practica cada día .

Nunca te rindas .

Puedo sugerirte los mejores cursos en línea de programación R

• Aprender R por la práctica intensiva
• Programación en R: Análisis avanzado en R para Data Science
• Fundamentos prácticos de la programación de R

Aquí puedes aprender desde el 1er.

aprenderás

• Hacer cualquier tipo de manipulación de datos.
• Crea y domina la manipulación de vectores, listas, marcos de datos y matrices.
• Escribir estructuras de control condicional, depurar y manejar errores eficientemente.
• Escriba con confianza las funciones apply () y diseñe cualquier lógica dentro de la función apply.
• Maneje las fechas utilizando lubridate y manipule cadenas con el paquete stringr
• Fundir, remodelar, agregar y hacer tablas dinámicas a partir de marcos de datos

Todo lo mejor .

Answer 6

Aquí, te proporcionaré la mejor manera de aprender R de una manera fácil. Sólo tienes que seguir estos pasos.

No sé si está al tanto de esto o no, pero le diré el primer requisito de R. Como R se basa totalmente en los conceptos de C.

Por lo tanto, lo primero que debes aprender es que tienes muy claro con los conceptos de C. Junto con esto, también tienes al menos una buena mano en la programación. Una vez que haya terminado con esto, puede avanzar fácilmente al aprendizaje R.

Siga este enlace mencionado a continuación para vincular los conceptos básicos de R :

R Introducción

Para aprender, debes instalar R y R studio (no instalar ninguno)

Tan pronto como termine de aprender R básico, puede avanzar para aprender todos y cada uno de los temas de R. Para esto, debe buscar temas en diferentes sitios. Usted encontrará fácilmente todos los temas. Una vez que complete el estudio en R, seguramente debe comenzar a prepararse para la preparación de la entrevista.

Puede seguir este enlace de mención a continuación para la preparación de la entrevista :

125 R preguntas y respuestas de la entrevista para los novatos, así como experimentados

R Preguntas de opción múltiple

Tienes que darte lo mejor para la preparación de la entrevista. Una vez que haya terminado con la preparación de la entrevista, puede verificar la cantidad de conocimientos que tiene durante el estudio.

Para comprobar esto puedes seguir el enlace :

R prueba de opción múltiple

R programación en línea quiz

Answer 7

Existen diferentes formas de aprender la Programación R, pero le diré algunos pasos que debe seguir para aprender la Programación R de la manera más eficiente.

Vamos a bucear en

1. Aprenda los conceptos básicos de la programación de R y otros temas relevantes que le ayudarán a aprender R:

• Tutorial de programación r
• R importancia
• Clasificación R
• Tipos de datos R
• Estructuras de datos R
• R vector
• R Guardar gráficos a archivos en R
• R exportando datos

2. Configura tu máquina

Hay pasos simples para actualizar R, cómo actualizar R Studio y R paquetes. Aquí, mencioné pasos completos para un fácil aprendizaje de la instalación de R.

3. hacer practicas

Haz algunas prácticas para ser un experto en programación en R. Hay muchos tutoriales y foros en línea que están disponibles, puede hacer su consulta allí, obtendrá buena ayuda, resolverá los errores, aprenderá y seguirá adelante.

Practica practica practica y eso es todo

Si te gusta la respuesta, por favor ACTUALIZA

Answer 8

Aprenda R aquí: Aprenda R – Los mejores tutoriales de R | Hackr.io

Paso 0: Calentamiento

Antes de comenzar su viaje, la primera pregunta que debe responder es: ¿Por qué usar R? o ¿Cómo sería útil R?

R es un concursante de código abierto de rápido crecimiento para paquetes de software comerciales como SAS, STATA y SPSS. La demanda de habilidades de R en el marketing de trabajo está aumentando rápidamente, y recientemente compañías como Microsoft prometieron su compromiso con R como una lengua franca de Data Science.

Mire este video de 90 segundos de Revolution Analytics para tener una idea de lo útil que puede ser R. Incidentalmente Revolution Analytics acaba de ser adquirido por Microsoft.

Paso 1: Configuración de su máquina

La forma más fácil de configurar R es mediante la descarga de una copia del mismo en su computadora local desde la Red de archivos de R comprensiva (CRAN). Puedes elegir entre binarios para Linux, Mac y Windows.

Si bien podría considerar trabajar con la consola R básica, le recomendamos que instale uno de los entornos de desarrollo integrado (IDE) de R. El IDE más conocido es RStudio, que hace que la codificación R sea mucho más fácil y rápida, ya que le permite escribir múltiples líneas de código, manejar diagramas, instalar y mantener paquetes y navegar su entorno de programación de manera mucho más productiva. Una alternativa a RStudio es Architect, un banco de trabajo basado en eclipse.

(¿Necesita una GUI? Marque R-commander o Deducer)

Asignación

1. Instale R, y RStudio
2. Instale los paquetes Rcmdr, traqueteo y Deductor. Instale todos los paquetes o dependencias sugeridas, incluida la GUI.
3. Cargue estos paquetes utilizando el comando de biblioteca y abra estas GUI una por una.

Paso 2: Aprender los conceptos básicos del lenguaje R

Debe comenzar por comprender los conceptos básicos del lenguaje, las bibliotecas y la estructura de datos.

Si prefiere un entorno de aprendizaje interactivo en línea para aprender la sintaxis de R, este tutorial en línea gratuito de R de DataCamp es una excelente manera de comenzar. Verifique también el sucesor de este curso: programación R intermedia. Una herramienta de aprendizaje alternativa es esta versión en línea de Swirl, donde puedes aprender R en un entorno similar a RStudio.

Junto a estos entornos de aprendizaje interactivo, también puede optar por inscribirse en uno de los Moocs disponibles en Coursera o Edx.

Además de estos recursos en línea, también puede considerar los siguientes excelentes recursos escritos:

• La introducción gratuita a R manual por CRAN
• R de Jared Lander para todos
• Quick-R

Específicamente, aprenda: tabla de lectura, marcos de datos, tabla, resumen, descripción, carga e instalación de paquetes, visualización de datos mediante el comando plot

Asignación

1. Tome el tutorial en línea gratuito de R de DataCamp y familiarícese con la sintaxis básica de R
2. Crea una cuenta github en http://github.com
3. Aprende a solucionar problemas de instalación de paquetes de arriba en Google para obtener ayuda.
4. Instale el paquete swirl y aprenda la programación R (ver arriba)

Paso 3: Entendiendo la comunidad R

La razón principal por la que R está creciendo rápidamente y es un gran éxito, se debe a su fuerte comunidad. En el centro de esto está el paquete de R ecosistema. Estos paquetes se pueden descargar desde la red de archivos de R comprensiva, o desde bioconductor, github y bitbucket. En Rdocumentation puede buscar fácilmente paquetes de CRAN, github y bioconductor que se ajusten a sus necesidades para la tarea en cuestión.

Junto al paquete ecosistema R, también puede encontrar fácilmente ayuda y comentarios sobre sus esfuerzos de R. En primer lugar, ¿hay un sistema de ayuda incorporado de R al que puede acceder a través del comando? y el nombre de, por ejemplo, una función. También hay Analytics Vidhya Discussions, Stack Overflow, donde R es uno de los lenguajes de más rápido crecimiento. Para finalizar, hay numerosos blogs dirigidos por entusiastas de R, una gran colección de estos se agrega a R-bloggers.

Asignación

• Comprenda el ecosistema del paquete R visitando Cran Task Views
• Regístrese en http://r-bloggers.com para recibir el boletín diario

Paso 4: Importar y manipular tus datos.

Importar y manipular sus datos son pasos importantes en el flujo de trabajo de la ciencia de datos. R permite la importación de diferentes formatos de datos utilizando paquetes específicos que pueden facilitar su trabajo:

• Lector para importar archivos planos
• El paquete readxl para obtener archivos de excel en R
• El paquete haven le permite importar archivos de datos SAS, STATA y SPSS a R.
• Bases de datos: conecte a través de paquetes como RMySQL y RpostgreSQL, y acceda y manipule a través de DBI
• rvest para webscraping

Una vez que sus datos estén disponibles en su entorno de trabajo, estará listo para comenzar a manipularlos utilizando estos paquetes:

• El paquete tidyr para ordenar tus datos.
• El paquete stringr para la manipulación de cadenas.
• Para el marco de datos como objetos, aprenda los entresijos del paquete dplyr (pruebe este curso).
• ¿Necesitas realizar tareas pesadas de manejo de datos? Echa un vistazo al paquete data.table
• ¿Realizando análisis de series de tiempo? Prueba paquetes como zoo, xts y quantmod.

Asignación

• Domine los paquetes mencionados para importar datos a través de este curso “Importar datos en R” o lea estos artículos 1, 2, 3 y 4.
• Ver este Data Wrangling with R video por RStudio
• Lea y practique cómo trabajar con paquetes como dplyr, tidyr y data.table.

Paso 5: Visualización efectiva de datos

No hay mayor satisfacción que crear tus propias visualizaciones de datos. Sin embargo, visualizar datos es tanto un arte como una habilidad. Una buena lectura de esto son los principios de Edward Tufte para visualizar datos cuantitativos, o los escollos en el diseño del tablero de control de Stephen Few. También puedes ver el blog FlowingData de Nathan Yau para inspirarte en la creación de visualización utilizando (principalmente) R.

Answer 9

Así que les diré lo fácil que es R para aprender. Solo sigue estos simples pasos y seguramente aprenderás muy rápido.

En primer lugar, repase los conceptos básicos y la programación del lenguaje C ya que R está siguiendo a C.

En segundo lugar, una vez que esté claro con los conceptos básicos de C, comience a aprender los conceptos básicos de R. Y luego muévase lentamente y continúe con los temas.

Te proporcionaré un sitio web, solo sigue esto a ciegas. Realmente obtendrás lo mejor de esto.

R Introducción

Instalación r

Por que r, etc

Para todos los temas puedes seguir este mismo sitio web. Este sitio web también le ayuda en la preparación de la entrevista. Como el sitio tiene buenos fundamentos, así como preguntas y respuestas de entrevista avanzadas para R.

Una vez que esté preparado para la entrevista, puede verificar su conocimiento de cuánto ganó con la ayuda de R Quiz .

Answer 10

R es un software estadístico que se utiliza para múltiples tareas, tales como:

• Análisis estadístico
• Visualización de datos
• Detección de anomalías
• modelado predictivo

y el conde sigue avanzando …

Puedes seguir estos pasos para aprender R correctamente: ->

• Comience por aprender los tipos de datos básicos que son:

• Vectores
• Liza
• Matriz
• Formación
• Marco de datos

Una vez que esté bien con los tipos de datos, puede seguir adelante y aprender a visualizar datos con la ayuda del paquete “ggplot2″ en R. Puede visitar este blog en ggplot2- ggplot2 Tutorial | Visualización de datos utilizando ggplot2 con ejemplos | Edureka. Si desea aprender GGPLOT2 de manera integral, también puede ver este video en el ” Tutorial de GGPLOT2 ” ->

• Además, también puede aprender la manipulación de datos con la ayuda del paquete “DPLYR” en R.
• Después de eso, puede aprender lo esencial de la estadística básica y usar ese conocimiento para modelos predictivos.
• Finalmente, tome algunos conjuntos de datos y aplique todo su conocimiento para extraer patrones interesantes de los datos.

Si tiene alguna pregunta con respecto a R o ciencia de datos, no dude en comentar a continuación.

Gracias.

Answer 11

Aprender R es divertido según mi perspectiva.

R es solo otro lenguaje de programación que te ayudaría a analizar los datos. Por análisis me refiero al ciclo completo desde Importación de datos hasta Implementación

Siguiendo estos pasos puedes aprender eficientemente R:

Paso 1: Configuración de su máquina

Paso 2: Aprender los conceptos básicos del lenguaje R

Paso 3: Entendiendo la comunidad R

Paso 4: Importar y manipular tus datos.

Paso 5: Visualización efectiva de datos

Paso 6: Minería de datos y aprendizaje automático

Paso 7: Informe de resultados

Ahora Practicar es lo que te hará maestro de R.

Para referencias de blog:

R Tutorial | Una guía para principiantes de la programación de R | Aprender R | Edureka

Pero si busca capacitación en línea estructurada y remunerada, consulte el currículo del curso Edureka a continuación:

R Analytics Formación en línea | Curso de Certificación R | Edureka

Answer 12

Si no ha terminado la programación, le recomendaría aprender utilizando un paquete en R llamado “Remolino”. Antes de eso, le recomendaría que instale R-Studio y luego escriba el siguiente código en la consola

#code comienza

instalar.paquetes (“remolino”)

biblioteca (remolino)

remolino()

#code termina

Este paquete le ayuda a comprender la sintaxis y las estructuras de datos. Una vez que haya terminado con él, le recomendaría que lea el libro de O’Reilly llamado “learning R”, escrito por Richard Cotton. Más tarde, si desea aprender programación avanzada de R, le recomendaría que lea “Advanced R” escrito por Hadley Wickham. También hay muchos cursos en línea en Edx, Coursera y Datacamp.

Answer 13

Como ya sabemos, no hay una forma más rápida o más corta de conocimiento, pero definitivamente es una forma correcta.

R es uno de los lenguajes de programación más fáciles de usar que se usa intensivamente para la ciencia de la información y una de las herramientas fundamentales para las organizaciones orientadas a las finanzas y los análisis.

Hay muchos buenos libros disponibles para aprender R y también tienes cursos en línea para el mismo, pero leer un libro es muy aburrido a veces y si vas a cursos en línea definitivamente te confundirás entre los buenos.

Pero no es un problema, ya que puedo sugerirles algunos. He realizado cursos de Edureka y también he tomado el curso de R. Proporcionan un contenido realmente bueno en él con suficientes casos prácticos y de uso. Proporcionan un paquete familiar completo para su comprensión detallada. Puede referirse:

https://www.edureka.co/blog/r-tu …

Programación R | Guía para principiantes del lenguaje de programación R | Edureka

Ciencia detrás de la recomendación del producto con programación R

Preguntas principales de la entrevista de Data Science para científicos de Budding Data en 2018 | Blog de Edureka

Creando, validando y podando el árbol de decisión en R | Blog de Edureka

A ellos para su propósito y decidir por su cuenta.

Espero que esto sea de ayuda !!

Answer 14

CS Geeks (CS Geeks)

Este es el mejor canal de YouTube para aprender el lenguaje de programación en hindi, Csgeeks es posiblemente el mejor recurso para cualquier persona que quiera convertirse en programador. Los tutoriales en este canal cubren una gama de diferentes lenguajes de programación y Frameworks … Él explica cada línea de código …

Este canal debe estar en su lista de seguro. Si quieres aprender a programar, solo hazlo.

Lenguaje de programación R (Hindi) – YouTube

Answer 15

***** Revisar enlaces ***

1. Software de programación R y tutoriales de estadísticas (todos los videos) – YouTube
2. Tutorial R – Aprender R Programación – YouTube
3. Tutoriales de R para programadores de datos no programadores – Curso completo – YouTube

Todo lo mejor : )

Gracias : )

Answer 16

La programación es la resolución de problemas mediante el uso de software, por lo que no aprendes la programación de , aprendes la programación (resolución de problemas utilizando el software), luego aprendes un idioma.

Así que primero aprende la programación. Luego consigue un libro en R y aprendelo.

Answer 17

Hay bastante entrenamiento gratuito en línea (y / o cosas que descarga) para “R”. También puede comenzar aprendiendo a usar “R” a través de un front-end y luego aprender más sobre cómo codificarlo.

Así que encuentra una computadora e instálala. Descargue / conéctese a algún entrenamiento y conviértase en un “estadístico informático” 🙂 También hay un “Campamento de estadísticas” que se enseña en Albuquerque, Nuevo México este verano, pero eso es mucho más caro.

HTH,

Tom

Answer 18

Primero, necesita obtener la guía paso a paso para instalar Rstudio, es completamente gratis. Entonces, necesitas aprender algunas estadísticas básicas. Bueno, depende del nivel de conocimiento, saber algunos conceptos básicos de Python sería genial. Hay muchos videos de aprendizaje en You Tube con los que puedes practicar mientras aprendes. También hay un sitio de aprendizaje en línea, udemy.com

Answer 19

Instalar R y R estudio. (No instale solo R)

Ir al código de tutoriales basados ​​en web school / cousera; Son ideales tanto para principiantes como para la especialización.

Por 1–2 meses solo sigue, lee, entiende lo que están enseñando; hacer el trabajo a domicilio sin hacer trampa (tomar ayuda de la web) no pensar mucho por qué y qué.

desde el 3er mes en adelante trata de repetir esas lecciones. ¿Como puedes abrir un archivo en R? ¿Puedes guardarlo o exportarlo en diferente formato? puedes hacer una mesa etc.

Si es así, trate de encontrar cursos de siguiente nivel para stat; Análisis de datos de oferta, NGS, ingeniería, marketing, etc. R tiene varios miles de paquetes y cada uno es único para diferentes tipos de análisis. No puedes aprender todo y no necesitas todo. Intenta averiguar cuál es tu objetivo.

Los dos primeros pasos son muy importantes que hacen una base para R.

¡buena suerte!

Answer 20

Para un principiante, estos dos recursos pueden hacer que sea lo suficientemente competente para manejar los datos.

Todos los recursos son gratuitos.

1. Introducción a R en datacamp
2. Hadley wickam book on r titulado R for data science: es una clase magistral para cualquier aspirante a R.

Una vez que haya terminado el recurso 1 y comience el recurso 2, tome un conjunto de datos simple como iris o mtcars y aplique lo que ha aprendido y será competente en R.