Ejemplo en Quarto
2025-08-22
a. ¿Qué es R? ¿Qué es python?
R es un lenguaje de programación y entorno estadístico, es usado principalmente para análisis de datos, estadística, probabilidad, econometría, aprendizaje automático, gráficos, etc. También se le dice que es el “motor” que hace los cálculos.
Python es un lenguaje de programación qué tiene propósito general que ha sido creado por Guido van Rossum en 1991. Se caracteriza por ser simple, legible, interpretando, multiparadigma y de código abierto osea que es muy fácil de aprender.
b. ¿Qué es IDE? - Rstudio - Colab/Jupyter/Spyder
Un IDE (Integrated Development Environment o Entorno de Desarrollo Integrado) es una aplicación de software que proporciona servicios integrales para facilitar el desarrollo de programas.
Además hablemos de los IDE’s mencionados:
RStudio es el IDE especializado para R, ideal para análisis estadístico y reportes reproducibles; Jupyter/Colab es la plataforma de notebooks interactivos perfecta para explorar datos y prototipar rápido en Python; y Spyder es el entorno científico para Python, enfocado en cálculo numérico y simulación, popular entre ingenieros. Cada uno destaca en su ámbito: RStudio para productividad en R, Jupyter para experimentación visual y Spyder para computación científica.
c. Realizar un resumen de historia de R y Python (hitos clave)
HISTORIA DE R
HISTORIA DE PYTHON
d. Resaltar ventajas de cada programa (Python - R)
Python
Es un lenguaje muy variable: no solo sirve para estadística, también para programar en otros campos (web, apps, inteligencia artificial).
La sintaxis es sencilla, fácil de leer y aprender.
Tiene librerías muy usadas en ciencia de datos (pandas, NumPy, matplotlib).
Se conecta bien con bases de datos y otras plataformas.
En el mercado laboral está muy valorado porque se usa bastante en la industria.
R
Está pensado específicamente para estadística, por eso muchas funciones ya vienen listas.
Tiene paquetes muy completos para análisis de datos y gráficos (ggplot2, dplyr).
Permite hacer gráficos muy detallados y de buena presentación.
Se usa mucho en investigación y en el ámbito académico.
Es ideal para análisis de datos medianos y para trabajos estadísticos rápidos.
e. Aplicaciones realizadas en R y Python}
Aplicaciones en R
Análisis estadístico
Regresiones lineales y no lineales.
Series de tiempo.
Análisis multivariado (PCA, cluster, discriminante).
Visualización de datos
Gráficos personalizados y de alta calidad.
Librerías como ggplot2 permiten visualizaciones profesionales.
Bioestadística y salud
Epidemiología, genética, ensayos clínicos.
Uso en instituciones de investigación médica.
Econometría y finanzas
Modelos ARIMA, VAR, predicciones económicas.
Análisis de riesgos y portafolios.
Minería de datos
Clasificación y segmentación de datos.
Librerías como caret y randomForest.
Aplicaciones en Python
Ciencia de datos e Inteligencia Artificial
Librerías como NumPy, pandas, TensorFlow, scikit-learn.
Aplicaciones en machine learning y deep learning.
Desarrollo web
Frameworks: Django, Flask, FastAPI.
Creación de sitios web, APIs y servicios en línea.
Automatización de procesos
Scripts que realizan tareas repetitivas.
Web scraping (extracción de datos de páginas web).
Aplicaciones científicas
Simulación matemática y física.
Análisis de grandes volúmenes de datos.
Desarrollo de software y videojuegos
Motores como Pygame para juegos simples.
Aplicaciones de escritorio con Tkinter o PyQt.
f. Que es Quarto y mostrar algún ejemplo realizado por Ud.
En R un Quarto(.qmd) es un sistema de publicación moderno y multilenguaje que permite crear documentos dinámicos y reproducibles donde puedes integrar texto narrativo, código ejecutable de R, Python u otros, y sus resultados (gráficos, tablas, mapas) en un mismo archivo, para generar reportes, presentaciones, dashboards o libros en formatos como HTML, PDF, Word o PDF con solo renderizarlo. Es la herramienta esencial para análisis comunicables e investigación reproducible.