Aprende programación en R

R tiene algunas particularidades que sorprenden a quienes empiezan -indexación basada en 1, operaciones vectorizadas, factores-, pero el núcleo es sencillo, sobre todo si alguna vez trabajaste con hojas de cálculo. El curso introduce R en pasos pequeños con ejercicios prácticos, así esas rarezas se sienten como características y no como trampas.

R es la lingua franca de la estadística, el análisis de datos y la investigación académica. Se usa mucho en bioinformática, econometría, ciencias sociales, finanzas y cualquier campo donde haga falta cargar datos, correr modelos estadísticos y generar gráficos. El ecosistema de paquetes alrededor de R (sobre todo el tidyverse y ggplot2) es una de sus mayores fortalezas.

Lo básico de R -variables, vectores, data frames, gráficos básicos- toma de una a dos semanas de práctica diaria. Sentirte cómodo con manipulación de datos, modelos estadísticos y ggplot2 suele llevar de uno a tres meses. La profundidad en un dominio específico (bioinformática, finanzas, ciencias sociales) se va sumando después con proyectos reales.

Ambos sirven. R fue creado para estadística y sigue siendo insuperable para modelado estadístico, trabajo académico y análisis exploratorio. Python es la opción más general, con ecosistemas más fuertes de machine learning e ingeniería. Muchos data scientists manejan ambos y eligen según la tarea; si lo tuyo es la estadística primero, empieza con R.

Sí. El curso interactivo de R es gratis - lecciones completas, ejercicios de código en R, cuestionarios y certificado. R se ejecuta del lado del servidor, así que no necesitas instalar R ni RStudio localmente para empezar a escribir código.

Sí. Al terminar el curso de programación en R obtienes un certificado de finalización gratuito. Una prueba verificable que puedes agregar a tu currículum o compartir en LinkedIn junto con los proyectos de análisis o notebooks que hayas hecho.