Programando en “R”

Desde hace más de una década, el lenguaje “R” era mencionado como el siguiente paradigma del manejo de datos para el análisis de políticas públicas. Desafortunadamente, no existían cursos o libros para aprenderlo, por lo que utilizaba los lenguajes estadísticos más usuales: stata, spss, e-views y en ocasiones excel.

El surgimiento de libros como R para ciencia de datos de Hadley W. y Garret G. y la primera versión de R-studio en 2016 impulsaron el aprendizaje y difusión de este software, por lo que aprendí “R” de manera remota en mi estancia como Investigador Visitante en San Diego State University.

Aprendiendo “R”

No existe un único camino para aprender este lenguaje. Depende de las necesidades de cada investigador elegir e implementar las librerías que faciliten su análisis de datos. Un inicio sólido para usar “R”" es entender su funcionamiento a nivel de programación y adaptarlo a las necesidades de cada proyecto, ya que este software es muy versátil.

Actualmente utilizo “R” para el análisis de datos en conjunto con software complementario dependiendo de los proyectos. Por ejemplo, para el análisis espacial utilizó QGis y GeoDa, aunque “R” tenga algunas librerías de análisis espacial, ya que me facilita el manejo de bases de datos espaciales al unirlos con datos simples. Sin embargo, R tiene librerías espectaculares para el análisis de Patrón de Puntos. Aquí un tutorial que hice sobre este tipo de análisis

Diseñando con R-markdown y R-blogdown

Enmedio de la pandemia de COVID-19, empecé a explorar R-markdown para presentaciones y clases y quedé entusiasmado de la conexión de “R” con markdown, latex, html y php. Aquí un ejemplo de una presentación para una charla. Con estos resultados, decidí desarrollar nuevos proyectos utilizando “R”. Esta página fue creada con el paquete blogdown y un tema libre de hugo theme.