Empezar con R: instalación y primeros pasos
Empezar con R suele generar dudas muy concretas. Qué hay que instalar, en qué orden, para qué sirve cada cosa. Antes de escribir una sola línea de código, conviene aclarar este punto, porque R funciona a partir de varias piezas que se combinan entre sí. La buena noticia es que el proceso de instalación es sencillo y solo hay que hacerlo una vez.
El primer paso es instalar R. R es el lenguaje de programación propiamente dicho. Para hacerlo, hay que ir al sitio oficial del proyecto CRAN, y elegir el archivo instalador que corresponda a nuestro sistema operativo (Windows, macOS o Linux). Al hacer clic, accedemos a las instrucciones específicas para cada caso.
Técnicamente podríamos usar R directamente desde ese software que acabamos de instalar, en Windows y en macOS. Sin embargo, no es una interfaz gráfica muy amigable, por lo que la mayoría de las personas usa otros entornos como RStudio, VSCode o Positron. Si recién estamos empezando, es preferible usar RStudio, porque la mayoría de los tutoriales van a mostrar imágenes de ese entorno.
Como mencionamos en un post anterior, RStudio es un programa independiente que se instala por separado. Es una interfaz gráfica (técnicamente, un entorno de desarrollo integrado) que facilita la interacción entre el usuario y el lenguaje de programación R. Para instalarlo, hay que ir al sitio de RStudio y descargar la versión gratuita. Como se ve en la imagen, también podemos instalar R desde aquí, pero si ya lo instalamos desde CRAN no es necesario volver a instalarlo.
Al abrir RStudio por primera vez, este detecta automáticamente la instalación de R y queda listo para usar. A partir de ese momento, RStudio se convierte en el espacio principal de trabajo.
Con R y RStudio instalados, ya es posible escribir y ejecutar código. El siguiente paso habitual es instalar paquetes, que son agregados que amplían las capacidades de R. Uno de los más usados es el Tidyverse, un conjunto de paquetes pensados para trabajar con datos de manera ordenada y legible (podés leer más sobre qué son los paquetes acá).
Instalar un paquete en R se hace escribiendo una instrucción en la consola. En el caso del Tidyverse, el comando es:
install.packages("tidyverse")
Una vez que escribimos el código, debemos ejecutarlo (control+Enter o el ícono de “Run”). Este paso requiere conexión a internet y puede demorar unos minutos, porque el Tidyverse incluye varios paquetes. Van a aparecer muchos mensajes de colores en la consola: eso es normal (a menos que aparezca algo que diga “Warning” o “Error”). La instalación se hace una sola vez. Una vez instalado, para usarlo en una sesión de trabajo hay que cargarlo con:
library(tidyverse)
Esta diferencia entre instalar y cargar suele confundir al principio. Instalar descarga el paquete en la computadora. Cargar lo pone a disposición en la sesión actual de R. Cada vez que se inicia una sesión nueva y se quiere usar el Tidyverse, hay que volver a ejecutar library(tidyverse).
Después de cargarlo, R muestra algunos mensajes en la consola indicando qué paquetes se activaron. A partir de ese momento, funciones como ggplot, mutate o filter quedan disponibles. No hace falta entenderlas todas de inmediato. Lo importante es saber que forman parte de un mismo ecosistema y que comparten una lógica común.
Un punto práctico para quienes empiezan es verificar que todo esté funcionando. Por ejemplo, escribir una línea simple como:
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt)) + geom_point()
Si aparece un gráfico, la instalación fue exitosa. No importa si todavía no se entiende el código. Eso se irá trabajando más adelante.
Instalar R, RStudio y el Tidyverse marca el inicio del trabajo. A partir de ahí, aprender R implica familiarizarse con el entorno, con la escritura de scripts y con la lectura del código. Tener estas herramientas bien instaladas y funcionando evita muchos problemas innecesarios y permite concentrarse en lo más importante: entender qué hace el código y cómo usarlo para analizar datos.
En los próximos posts de esta serie vamos a ir desarmando estas piezas con más detalle, para que el paso inicial se transforme en una base sólida de trabajo.