Fundamentos del programa
A). ¿Qué es R? ¿Qué es pythhon?
Python es un lenguaje de programación de propósito
general con una gama más amplia de aplicaciones, incluyendo desarrollo
web, automatización y computación científica. También tiene potentes
bibliotecas para análisis de datos (como pandas y NumPy) y aprendizaje
automático (como scikit-learn y TensorFlow), lo que lo convierte en un
fuerte competidor en el espacio de la ciencia de datos.
B). ¿Qué es IDE - Rstudio - Colab/Jupyter/Spyder?
Un IDE (Entorno de Desarrollo Integrado) es una aplicación de
software que proporciona instalaciones integrales a los programadores
informáticos para el desarrollo de software. Un IDE normalmente consta
de un editor de código fuente, herramientas de automatización de
compilación local y un depurador.
RStudio: Es un IDE muy popular diseñado
específicamente para el lenguaje de programación R. Proporciona una
interfaz amigable con un editor de código, consola, herramientas para
visualizar datos, gestionar paquetes y depurar código R.
Colab (Google Colaboratory): Es un entorno de
notebook basado en la nube que te permite escribir y ejecutar código
Python (y otros lenguajes) a través de tu navegador. Es especialmente
útil para tareas de aprendizaje automático, análisis de datos y
educación, ya que proporciona acceso gratuito a GPUs y TPUs.
Jupyter (Jupyter Notebook/JupyterLab): Es una
aplicación web que permite crear y compartir documentos que contienen
código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Soporta
múltiples lenguajes de programación a través de kernels, aunque Python
es el más común. JupyterLab es la próxima generación de Jupyter
Notebook, ofreciendo una interfaz más flexible y extensible.
Spyder: Es un IDE de código abierto diseñado
principalmente para científicos de datos, ingenieros y analistas que
utilizan Python. Ofrece características como un editor de código con
resaltado de sintaxis, un explorador de variables, una consola
interactiva y herramientas de depuración. Su diseño busca ser similar a
MATLAB.
C). Realizar un resumen de historia de R y Python (hitos clave)
En el Canva están las dos lineas de tiempo
D). Resaltar ventajas de cada programa (Python-R)
Ventajas de Python:
Versatilidad: Python es un lenguaje de propósito
general, lo que significa que puedes usarlo para una amplia variedad de
tareas más allá del análisis de datos, como desarrollo web,
automatización, scripting, inteligencia artificial, etc.
Curva de aprendizaje: Generalmente se considera que
Python tiene una sintaxis más clara y legible, lo que lo hace más fácil
de aprender para principiantes.
Gran comunidad y soporte: Python tiene una
comunidad de usuarios enorme y muy activa, lo que se traduce en una gran
cantidad de recursos, tutoriales, foros y paquetes disponibles.
Amplia gama de bibliotecas: Python cuenta con un
ecosistema de bibliotecas increíblemente extenso para casi cualquier
tarea que puedas imaginar. Para ciencia de datos, destacan bibliotecas
como pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
Escalabilidad: Python es adecuado para construir
aplicaciones a gran escala y se integra bien con otros sistemas.
Ventajas de R:
Especialización en estadística: R fue diseñado
pensando en el análisis estadístico. Tiene una riqueza incomparable de
paquetes y funciones para realizar análisis estadísticos complejos,
modelado y pruebas.
Visualización de datos: R es muy conocido por sus
capacidades de visualización de datos, especialmente con paquetes como
ggplot2, que permite crear gráficos estadísticos muy sofisticados y
personalizables.
Comunidad académica y de investigación: R es
ampliamente utilizado en el ámbito académico y de investigación, lo que
significa que muchas de las últimas técnicas estadísticas y de
investigación se implementan primero en R.
Herramientas de reporte: R tiene excelentes
herramientas para crear informes dinámicos y reproducibles, como R
Markdown, que combina código R, texto y resultados en un único
documento.
E). Aplicaciones realizadas en R y Python
Aplicaciones realizadas en Python:
Desarrollo Web: Frameworks como Django y Flask se
utilizan para construir sitios web y aplicaciones web robustas y
escalables (ejemplos: Instagram, Spotify, Dropbox).
Ciencia de Datos y Análisis: Python es fundamental
en este campo. Se utiliza para limpieza de datos, análisis exploratorio,
modelado estadístico y aprendizaje automático (ejemplos: análisis de
datos en Google, Netflix, Facebook).
Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial:
Con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, Python es el
lenguaje dominante en el desarrollo de modelos de IA, desde
reconocimiento de imágenes hasta procesamiento de lenguaje natural.
Automatización y Scripting: Python es ideal para
automatizar tareas repetitivas, crear scripts para gestionar sistemas y
realizar tareas de administración.
Desarrollo de Software: Se utiliza en el desarrollo
de software de escritorio, aplicaciones de línea de comandos y
herramientas diversas.
Finanzas: Se usa para análisis cuantitativo,
modelado financiero y trading algorítmico.
Bioinformática: Para analizar datos genómicos,
modelar estructuras de proteínas y realizar simulaciones
biológicas.
Aplicaciones realizadas en R:
Análisis Estadístico y Modelado: R es el estándar
de la industria en muchos campos para realizar análisis estadísticos
complejos, modelado lineal y no lineal, pruebas de hipótesis, etc.
Investigación Académica: Ampliamente utilizado en
disciplinas como la biología, psicología, economía, sociología y
medicina para analizar datos de experimentos y encuestas.
Bioestadística y Salud Pública: Fundamental para
analizar datos de ensayos clínicos, estudios epidemiológicos y
estadísticas de salud.
Finanzas Cuantitativas: Utilizado para modelado de
riesgos, análisis de carteras y econometría.
Visualización de Datos: Creación de gráficos
estadísticos de alta calidad para publicaciones, presentaciones e
informes.
Creación de Dashboards Interactivos: Con paquetes
como Shiny, se pueden construir aplicaciones web interactivas para
explorar datos sin necesidad de conocimientos avanzados de desarrollo
web.
Reportes Dinámicos: Generación de informes
automatizados que combinan análisis de datos y texto narrativo.
F). ¿Qué es un Quarto? mostrar un ejemplo realizado por Ud
Un Quarto es un sistema de publicación técnica y científica de
código abierto que te permite crear documentos dinámicos,
presentaciones, sitios web, libros y más, combinando texto narrativo con
código ejecutable. Es similar a R Markdown, pero es independiente del
lenguaje y puede usar código de Python, R, Julia y Observable.