Mi historia con R… o cómo empezar a aprender R

Una vez dije que R era como estar enamorado. No recuerdo en qué contexto, pero casi con seguridad diría que en ese momento tenía todo el sentido del mundo… O quizás, como ahora, no tenía sentido alguno, quizás es simplemente que he disfrutado tanto de aprender R que ha llegado a formar parte de conversaciones muy absurdas en las que este lenguaje de programación era el tema central de nuestras bromas.

Cierto es que si no eres un poco friki (llamémoslo geek), las bromas sobre R (por muy grandiosas que fueran, porque lo han sido) te iban a parecer un poco malas, pero esto va sobre aprender, no sobre el sentido del humor de cada uno. Existe la creencia de que si no eres geek o no tienes un perfil técnico, aprender R es súper complicado, y tenía ganas de escribir este post para incidir en lo importantes que son las ganas y no tanto lo que hayas estudiado.

Yo estudié Publicidad y creo que elegí esa carrera porque por aquel entonces me gustaba escribir y en Periodismo había mucho paro. No voy a valorar qué me pareció Publicidad porque estoy intentando sonar positiva, pero el tema es que yo venía de un mundo de letras que con los años, a través de la analítica, se ha ido convirtiendo en más científico. Aunque el ser analista no depende de ser de letras o de ciencias, sino de tener una mente analítica.

Aprender R es más fácil si tienes conocimientos de programación, y como yo no los tenía, me daba bastante respeto empezar la especialización que llevo 4 meses haciendo. La especialización es la de Data Science impartida por la Universidad de Johns Hopkins a través de Coursera. Tiene 9 cursos + un proyecto final, y tras 4 meses y sin tener al principio idea de programación, puedo decir que ya casi la he terminado (estoy en el último curso).

Si tienes ganas de aprender R, recomiendo totalmente esta especialización. Además al ser de Coursera existe la versión gratuita de los cursos, que al final no te da certificado, pero si tu fin principal es aprender, tampoco lo necesitas.

En otro post que publicaré en unos días daré información más en detalle sobre cada curso, pero todos tienen en común que duran 4 semanas, y que en cada una de estas semanas hay que ver una serie de vídeos. Los vídeos semanales se ven por lo general en 1 o 2 horas, y lo ideal es que tras verlos se haga el quiz de esa semana para afianzar los conocimientos. A veces con tanto vídeo la cabeza termina saturada de información, así que es mejor esperar a estar más fresco. A no ser, claro, que disfrutes de esos momentos en los que lees y relees el mismo párrafo sin enterarte de lo que has leído porque la concentración ha decidido abandonarte por completo.

Aparte de los quizzes (que suelen ser 4, uno por semana), está lo que se llaman los assignments, que son pequeños proyectos. En la mayoría de los cursos hay un solo assignment que hay que entregar al final de la tercera semana. La mayoría de los assignments los corrigen tus compañeros, por lo que es muy importante leer en base a qué preguntas te dan los puntos (se detalla en la página en la que se sube el proyecto). Los compañeros suelen ser benévolos a la hora de corregir, pero si te falta algo por lo que no pueden darte todos los puntos de la pregunta, obviamente no te los dan. Tú también tienes que corregir otros proyectos y evaluarlos al principio de la cuarta semana. De esta manera se aprende un montón, porque ves las distintas maneras en las que se ha resuelto un mismo problema.

Yo he hecho 2 cursos cada mes, por lo que terminaré en menos de 5 meses, y después a esperar para poder hacer el proyecto final, que hasta marzo no empieza. Hacer 2 cursos a la vez es totalmente factible, porque siempre uno es más fácil que el otro.

En total hay 3 profesores, Roger D. Peng, Jeff Leek, y Brian Caffo. Roger D. Peng imparte los primeros 5 cursos que son más de programación pura con R, sobre funciones concretas para limpiar los datos, organizarlos, hacer cálculos sencillos, gráficos, etc… He resumido muchísimo, pero a grandísimos rasgos van de eso.

Brian Caffo se encarga de los cursos de estadística (Statistical Inference y Regression Models), y del curso final (Developing Data Products). He leído muchas críticas sobre él en Internet y es cierto que a veces hace más complicadas las explicaciones de lo que son, pero es que la estadística no es un tema fácil de enseñar. Él se centra mucho en la explicación matemática detrás de las fórmulas que se utilizan para calcular los distintos conceptos estadísticos, y dado el nivel de profundidad del curso, es muchas veces innecesario. En el de Regression Models la parte matemática es optativa, y muchas veces antes de ponerse a explicarlo dice que ver el vídeo es opcional y no es necesario para pasar el curso. A pesar de esto, no me parece un mal profesor para nada. En Developing Data Products, que no tiene nada de estadística, se entienden sus explicaciones a la perfección.

Por último Jeff Leek imparte el penúltimo curso, Practical Machine Learning, que enseña a aplicar modelos de predicción con R de una forma más práctica que los cursos de estadística.

He decir que personalmente me gustaron mucho los 3 profesores. Todos muestran pasión por lo que hacen y siempre es placentero escuchar a alguien que siente pasión por un tema.

R Programming, Regression models y Practical Machine Learning han sido mis cursos preferidos. Estos 2 últimos los hice a la vez durante Navidad, y gracias a haber estado una semana de vacaciones, les pude dedicar más tiempo. Sino aconsejo hacerlos por separado, porque junto con Statistical Inference llevan más tiempo que los demás.

Como he dicho un poco más arriba, en los próximos días publicaré un post hablando en más detalle sobre todos los cursos, pero si alguno tiene alguna duda, siempre puede contactarme por Twitter, Linkedin, dejando un mensaje aquí o por email (opciones que no falten!).

R ha marcado los últimos meses de mi 2015 y espero que siga marcando mi 2016. Hacía mucho tiempo que no disfrutaba tantísimo aprendiendo algo. R no es como estar enamorado, pero te deja esa gran sensación en el cuerpo que deja el sentir pasión por algo.

“Tras 8 años trabajando en Internet, en Noviembre de 2012 me mudé a Londres para seguir desarrollando mi carrera como analista web. Actualmente trabajo en esta ciudad como Senior Web Analyst para el grupo NET-A-PORTER.
Mis lemas en la vida son que hagas lo que hagas siempre puedas mantener la conciencia tranquila, y que la fortaleza es más importante que la suerte.”

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3 Responses to Mi historia con R… o cómo empezar a aprender R

  1. Pat enero 12, 2016 at 11:47 am #

    De 10 Bárbara!! Justo este curso lo ha estado haciendo un compañero de trabajo y también está bastante contento. Muy buen post para los que estén pensando en tirarse al agua con R.

  2. Patricia enero 20, 2016 at 1:28 am #

    Dicen que hace más el que quiere que el que puede.

    Me has terminado de convencer ara hacer este curso :)

    P

  3. barbmk febrero 11, 2016 at 12:03 am #

    Totalmente de acuerdo con eso de que hace más el que quiere que el que puede!

    Ya me contarás entonces qué tal va. Y si necesitas algo, no dudes en preguntarme :-)

Hecho con cariño desde Madrid por las Madrid Geek Girls.