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## ¿Qué es R?
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R es un lenguaje de programación de código abierto y un entorno de software para computación estadística y gráficos. Es uno de los idiomas principales utilizados por los científicos de datos y estadísticos por igual. Es compatible con la R Foundation for Statistical Computing y una gran comunidad de desarrolladores de código abierto. Dado que R utilizó una interfaz de línea de comandos, puede haber una curva de aprendizaje pronunciada para algunas personas que están acostumbradas a usar programas centrados en GUI como SPSS y SAS, por lo que las extensiones a R como RStudio pueden ser muy beneficiosas. Dado que R es un programa de código abierto y está disponible gratuitamente, puede haber una gran atracción para académicos cuyo acceso a programas estadísticos está regulado a través de su asociación a varios colegios o universidades.
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## Instalaciones
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Lo primero que debe comenzar con R es descargarlo de su [sitio oficial de](https://www.r-project.org/) acuerdo con su sistema operativo. Ahora instálalo en tu computadora. Para obtener ayuda sobre la instalación, consulte la sección de referencia a continuación.
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## R herramientas y paquetes populares
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* [RStudio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/) es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R. Incluye una consola, un editor de resaltado de sintaxis que admite la ejecución directa de código, así como herramientas para el trazado, el historial, la depuración y la administración del espacio de trabajo.
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* [La red de archivos de R completa (CRAN)](https://cran.r-project.org/) es una fuente líder de herramientas y recursos de R.
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* [Tidyverse](https://www.tidyverse.org/) es una colección [crítica](https://www.tidyverse.org/) de paquetes R diseñados para la ciencia de datos como ggplot2, dplyr, readr, tidyr, purr, tibble.
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* [data.table](https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki) es una implementación de `data.frame` base enfocada a mejorar el rendimiento y la sintaxis flexible y concisa.
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* Marco [brillante](https://shiny.rstudio.com/) para la creación de aplicaciones web de estilo de tablero de mandos en R. \*
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## Donde aprender R gratis
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* [Estudio r](https://www.rstudio.com/online-learning/)
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* [Código de escuela](http://tryr.codeschool.com/)
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* [Coursera: permite auditar el curso de forma gratuita, pero se paga la certificación.](https://www.coursera.org/learn/r-programming)
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* [DataCamp: permite completar la parte introductoria de forma gratuita.](https://www.datacamp.com)
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* [R for Data Science es un libro que está disponible de forma gratuita para leer en línea.](http://r4ds.had.co.nz/)
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* [edX -permite auditar el curso de forma gratuita, pero se paga la certificación.](https://www.edx.org/learn/r-programming)
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* [Avanzado R](https://adv-r.hadley.nz/)
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* [RSeek](http://rseek.org/)
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## Referencia
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* [Instalando R en Windows](http://youtu.be/Ohnk9hcxf9M)
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* [Instalando R en Mac](https://youtu.be/uxuuWXU-7UQ)
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