R es un lenguaje de programación de código abierto que se utiliza principalmente para la computación estadística y el análisis de datos y está disponible en plataformas ampliamente utilizadas como Windows, Linux y MacOS. Por lo general, viene con la interfaz de línea de comandos y proporciona una amplia lista de paquetes para realizar tareas. R es un lenguaje interpretado que admite tanto la programación procedimental como la programación orientada a objetos.
En este tutorial de R, aprenderemos sobre el lenguaje de programación R desde lo básico para avanzar con un gran conjunto de datos de conceptos básicos de R, estadísticas, aprendizaje automático, etc., explicados con ejemplos adecuados.
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Lo esencial
- Introducción al lenguaje de programación R
- Datos interesantes sobre el lenguaje de programación R
- R contra Python
- Entornos en Programación R
- Introducción a R Studio
- ¿Cómo instalar R Studio en Windows y Linux?
- Creación y ejecución de archivo R en R Studio
- Borrar la consola y el entorno en R Studio
- Hola mundo en programación R
Fundamentos de R
Variables
- Introducción a las variables
- Alcance de la variable
- Alcance dinámico
- Alcance léxico
- Alcance léxico frente a alcance dinámico
Entrada y salida
- Tomando la entrada del usuario
- Salida de impresión del programa R
- Imprima el argumento en la pantalla: función print()
Toma de decisiones
- Toma de decisiones: if, if-else, if-else-if escalera, if-else anidado e interruptor
- si declaración
- sentencia if-else
- Caso del interruptor
Flujo de control
- Introducción a las declaraciones de control
- Bucles (for, while, repeat)
- En bucle
- mientras bucle
- Repetir bucle
- ir a declaración
- Declaraciones de pausa y siguiente
- Siguiente declaración
Funciones
- Introducción a las funciones
- Argumentos de función
- Tipos de funciones
- Funciones recursivas
- Funciones de conversión
Estructuras de datos
Introducción a las estructuras de datos
Instrumentos de cuerda
- Introducción a las strings
- Trabajar con texto
- Manipulación de strings
- Concatenar dos strings
- Coincidencia de strings
- ¿Cómo encontrar una substring?
- Encontrar la longitud de la string – método nchar()
- Añadir elementos en un vector – método append()
- Convierta una string de minúsculas a mayúsculas: función toupper()
- Convertir string de mayúsculas a minúsculas – método tolower()
- División de strings: método strsplit()
- Imprima una string formateada – Función sprintf()
Vectores
- Introducción a los vectores
- Operaciones en Vectores
- Agregar operación en vectores
- Producto escalar de vectores
- tipos de vectores
- Asignación de vectores
- Obtención y configuración de la longitud de los vectores: función length()
- Creando un Vector de elementos secuenciados – Función seq()
- Obtener el elemento Mínimo y Máximo de un Vector – Función range()
- Formateo de números y strings – función format()
- Reemplazar los Elementos de un Vector – función replace()
- Clasificación de un vector: función sort()
- Convierta elementos de un vector en strings: función toString()
- Extracción de substrings de un vector de caracteres: función substring()
Liza
- Introducción a las listas
- Lista bidimensional
- Operaciones en Listas
- Lista de vectores
- Lista de tramas de datos
- Lista nombrada
- Comprobar si el objeto es una lista: función is.list()
- Convertir un objeto en una lista: función as.list()
- Compruebe si un objeto del nombre especificado está definido o no: existe la función()
- Aplicar una Función sobre una Lista de elementos – Función lapply()
- Realización de operaciones en múltiples listas simultáneamente: función mapply()
>>> Más funciones en las listas
arreglos
- Introducción a las arrays
- Array multidimensional
- Operaciones de array
- Clasificación de arrays
- Convierta los valores de un objeto en un vector lógico: función as.logical()
- Realización de diferentes operaciones en dos arrays: función externa()
- Intersección de dos objetos: función intersect()
- Obtener elementos exclusivos entre dos objetos: función setdiff()
Arrays
- Introducción a Arrays
- Crear array a partir de vectores
- Operaciones con Arrays
- Multiplicación de arrays
- Operaciones algebraicas en una array
- Combinando Arrays
- Transposición de array
- Inverso de array
- Trabajar con arrays dispersas
- Comprobar si el objeto es una array: función is.matrix()
- Convertir un objeto en una array: función as.matrix()
- Obtener o establecer las dimensiones de una array: función dim()
- Calcular la suma acumulativa de un objeto numérico: función cumsum()
- Calcule la suma de filas de una array o array: función rowSums
factores
- Introducción a los factores
- Nivel de ordenación de factores
- Convertir factor a numérico y numérico a factor
- Comprobar si un factor es un factor ordenado: función is.ordered()
- Convierta un factor desordenado en un factor ordenado: función as.ordered()
- Comprobando si el Objeto es un Factor – Función is.factor()
- Convertir un vector en factor: función as.factor()
marcos de datos
- Introducción a los marcos de datos
- Array vs marco de datos
- Operaciones de tramas de datos
- Manipulación de tramas de datos
- Unión de marcos de datos
- El problema del factor en un marco de datos
- Remodelación de datos
- Creación de un marco de datos a partir de vectores
- Gestión de datos: transformación de datos
- Gestión de datos: trabajar con Tibbles
- Fusión y Fundición
- Subconjunto de tramas de datos
- Manejo de valores faltantes
- Convertir un objeto en un marco de datos: función as.data.frame()
- Obtener el número de columnas de un Objeto – Función ncol()
- Obtener el número de filas de un Objeto – Función nrow()
- Obtener la adición de los objetos pasados como argumentos: función sum()
- Crear subconjuntos de un marco de datos: función subset()
>>> Más funciones en DataFrames
Programación orientada a objetos
- Introducción a la Programación Orientada a Objetos
- Clases
- Objetos
- Encapsulación
- Polimorfismo
- Herencia
- Abstracción
- Bucle sobre objetos
- Crear, enumerar y eliminar objetos en la memoria
- clase S3
- coacción explícita
- Clases R6
- Obtener atributos de objetos: atributos() y función attr()
- Obtener o establecer nombres de elementos de un objeto: función de nombres()
- Obtener el elemento mínimo de un objeto: función min()
- Obtener el elemento máximo de un objeto: función max()
>>> Más funciones en objetos R
Manejo de errores
Manejo de archivos
- Introducción al manejo de archivos
- Lectura de archivos
- Escribir en archivos
- Leer líneas de un archivo: función readLines()
- Trabajar con archivos binarios
Paquetes en R
- Introducción a los paquetes
- Paquete dplyr
- paquete ggplot2
- Paquetes Grid y Lattice
- Paquete brillante
- Paquete ordenado
- ¿Qué son los paquetes de Tidyverse?
- Transporte de datos
Interfaces de datos
- Manejo de datos
- Importación de datos en R Script
- ¿Cómo importar datos de un archivo?
- Exportación de datos desde scripts
- Trabajar con archivos CSV
- Trabajar con archivos XML
- Trabajar con archivos de Excel
- Trabajar con archivos JSON
- Lectura de datos tabulares de archivos
- Trabajar con bases de datos
- Conectividad de base de datos
- Manipular marcos de datos usando SQL
Visualización de datos
- Trazado de gráficos
- Modelos gráficos
- Trazado de gráficos usando una lista bidimensional
- Visualización de datos
- Tablas y Gráficos
- Agregar títulos a un gráfico
- Agregar colores a los gráficos
- Adición de texto a gráficos
- Agregar eje a un gráfico
- Establecer o ver la paleta de gráficos
- Trazado de datos utilizando gráficos genéricos
- Gráfica de barras
- Gráficos de líneas
- Adición de líneas rectas a un gráfico
- Adición de líneas a un gráfico
- Histogramas
- Gráficos circulares
- Gráfico de dispersión
- Crear diagramas de dispersión unidimensionales
- Crear una array de gráficos de diagramas de dispersión
- Crear gráficos de puntos
- Diagramas de caja en lenguaje R
- Diagrama de caja estratificado
- Crear un mapa de calor
- Diagrama de Pareto
- Gráfico de gofres
- Dibujar un gráfico cuantil-cuantil
- Creación de gráficos en 3D
- Describir partes de un gráfico en forma gráfica
- Análisis de componentes principales
- Análisis de redes sociales
Estadísticas
- Introducción a la Estadística
- Calcular la media, la mediana y la moda
- Calcule el promedio, la varianza y la desviación estándar
- Homogeneidad de la prueba de varianza
- Covarianza y Correlación
- Array de correlación
- Visualice la array de correlación utilizando el correlograma
- Array de distancia por GPU
- Análisis descriptivo
- Distribución normal
- Distribución binomial
- Calcule la densidad binomial negativa
- Funciones de veneno
- Prueba ANOVA
- Prueba MANOVA
- Clasificador bayesiano ingenuo
- Clasificador K-NN
- Tendencia central
- Variabilidad
- Asimetría y curtosis
- Frecuencia absoluta y relativa
- Prueba de hipótesis de permutación
- Pruebas AB
- Diseño completamente aleatorizado
- Diseño de bloques aleatorios
- Prueba de Bartlett
- Entropía del árbol
- Resumen de cinco números de Tukey
- Calcular estadísticas resumidas de subconjuntos
- Prueba de hipótesis
- arranque
- Análisis de series temporales
- Enfoque de prueba T
Aprendizaje automático con R
- Introducción al aprendizaje automático
- Configuración del entorno para el aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Clasificación
- Regresión y sus tipos
- Análisis de regresión
- Árbol de decisión
- Enfoque de bosque aleatorio
- Error de raíz cuadrada media
- Agrupación
- Agrupación jerárquica
- Agrupación de DBScan
- Aprendizaje profundo
- Construcción de una red neuronal simple
- ¿Cómo se utilizan las redes neuronales para la regresión?
- Redes neuronales multicapa
- Análisis de supervivencia
- Diagramas de tallo y hoja
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA