lunes, 17 de octubre de 2016

Estamos de vuelta

Después de un largo tiempo ausente, estamos de vuelta para retomar el estudio y aprendizaje de dos herramientas muy poderosas para el análisis de datos y la programación. 

A la fecha, R se encuentra en la versión 3.3.1 la cual fue lanzada el 21 de Junio de 2016. Si deseas descargarla haz clic aquí. Uno de los cambios importantes en esta nueva versión es la corrección del error que se producía en la generación de una variable aleatoria Gamma. Esto es:

  • rgamma(1,Inf) or rgamma(1, 0,0) ya no produce un NaN sino el límite correcto.
Otro de los cambios es que la función:
  • as.factor(c(a = 1L)) preserva names() nuevamente como se hacía en las versiones de R < 3.1.0.
Por otro lado, Python se encuentra actualmente en la versión 3.5.2 la cual fue lanzada el 26 de Junio de 2016. Si deseas descargarla haz clic aquí

Dentro de los cambios novedosos de esta nueva versión están:

  • Mejor soporte en las aplicaciones zip (PEP 441)
  • Nuevo operador (@) para multiplicación de matrices (PEP 465)
  • La función math.isclose() para probar igualdad aproximada (PEP 485)
  • Habilita el lanzador de Python en ambientes virtuales de Windows (PEP 486)
  • Elimina los archivos .pyo (PEP 488)
  • Un nuevo mecanismo para cargar extensiones de módulos (PEP 489)


En las publicaciones sucesivas iremos mostrando algunas técnicas de integración de ambas herramientas, así como también nuevos paquetes para visualización de datos, entre otros aspectos interesantes.

Hasta pronto!

lunes, 8 de septiembre de 2008

Estadística Básica con R y R-Commander

En febrero de este año, el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Cádiz de España publicó el libro Estadística Básica con R y R-Commander, enmarcado en el proyecto R UCA.

El libro pretende cubrir, a partir del uso del software libre R y la interfaz gráfica R-Commander, las necesidades prácticas de un curso de Introducción a la Estadística. Contiene capítulos sobre Análisis Exploratorio en una y dos Dimensiones, Distribuciones de Probabilidad, Inferencia Paramétrica y no Paramétrica y Análisis de la Varianza de un Factor.

Al objeto de facilitar el uso del software, los primeros capítulos están soportados básicamente sobre la interfaz R-Commander, para, de forma gradual, ir introduciendo instrucciones en el intérprete de R.

En todo caso, resulta interesante dar un vistazo al libro y comenzar a trabajar con el.



jueves, 4 de septiembre de 2008

Manuales de R - Manuales de Python

Bueno. Para comenzar a darle un poco de cuerpo a este blog considero que es importante iniciarlo con un conjunto de manuales de R y Python.

Manuales Básicos de R:

Existe una diversidad de manuales sobre R. Basta incluir algunas palabras claves en un buscador y obtendremos una gran cantidad de paginas relacionadas. Sin embargo, en este caso, vamos a hacer referencia al CRAN Comprehensive R Archive Network, algo así como la Red de Archivos Completos de R. En el link "Manuals" de la sección "Documentation" encontraremos un grupo de manuales introductorios (en inglés).

Sin embargo, existe una gran cantidad de contribuciones hechas por usuarios y expertos en R en distintos idiomas. Basta hacer click en el link "Contributed Documentation". Alli aparecerá una gran cantidad de manuales, incluso clasificados por cantidad de páginas. Todos los archivos son descargables.

También existe una sección donde se enseña como instalar R en nuestro computador en las plataformas Unix, GNU/Linux, Macintosh y otras.


Manuales Básicos de Python:

Al igual que R, existe una inmensa cantidad de manuales de Python, desde los más básicos hasta los más avanzados, razón por la cual nos vamos a referir en primera instancia al sitio oficial de Python.

En la sección "Documentation", podremos acceder al conjunto de tutoriales y manuales oficiales, ejemplos e incluso una explicación detallada de como instalar Python en nuestro computador.También los archivos son descargables. Basta hacer click en el link de nuestra preferencia. Para aquellos que nos iniciamos es recomendable hacer todos los ejercicios y seguir los manuales conjuntamente con el computador.

En mi búsqueda de manuales de Python encontré un grupo de usuarios de Python en Argentina llamado PyAR. Es un muy buen sitio, en nuestro idioma, para estudiar y aprender y posee una gran cantidad de manuales y enlaces de interés.


Independientemente del contenido de los manuales es importante intentar, explorar, experimentar y hasta equivocarse. La mejor manera de aprender es haciendo. Por otro lado, no podemos hacer a un lado el idioma inglés. Muchas veces se cumple que gran parte de las ayudas que podemos encontrar están escritas en este idioma.

A investigar con entusiasmo y lograr metas cortas que, sumadas, nos llevarán sin cansancio a un aprendizaje mas ameno y profundo.




Acerca de este blog

Este espacio tiene como objetivo general contribuir con el movimiento de software libre a nivel mundial en los aspectos relacionados con la difusión y el aprendizaje de los lenguajes de programación R y Python.

Dentro de los objetivos mas específicos están la publicación de articulos, tutoriales, noticias, y enlaces de interés orientados en la filosofía libre. La traducción en nuestro idioma de herramientas y manuales así como el aporte de material útil a los usuarios y entusiastas de estos dos lenguajes.

Son bien recibidas todas las sugerencias, opiniones y aportes que contribuyan con la construcción y logro de los objetivos propuestos.



"No hay que empezar siempre por la noción primera de las cosas que se estudian, sino por aquello que puede facilitar el aprendizaje."
Aristóteles


"Sólo se que no se nada"
Sócrates

"La vida es aprendizaje, cuando dejes de aprender, mueres."
Tom Clancy






miércoles, 3 de septiembre de 2008

¿Qué son R y Python?

R y Python son dos lenguajes de programación de código abierto que distribuyen bajo los términos de la GNU (General Public License). Si bien es cierto que R puede emplearse en la solución de una gran cantidad de problemas, su enfoque ha estado mas dirigido hacia el análisis estadístico y la creación de gráficos.

R desarrollado por la R Foundation, es descendiente del lenguaje S de los laboratorios AT&T Bell, y fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en 1996. R puede integrarse con distintas bases de datos y existen librerías que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Python y Perl o en lenguajes de código compilado como C o Fortran. Una amplia colección de librerías se encuentran en CRAN. La versión mas actualizada de R es la 2.7.2 del 25 de agosto de 20008.

Python por su parte, es considerado un lenguaje multiparadigma que permite la adopción de varios estilos de programación. Creado en 1990 por Guido van Rossum como sucesor del lenguaje ABC, se ha convertido en la punta de lanza y lenguaje preferido por su elegancia y estilo. Siendo un lenguaje interpretado de alto nivel, Python no requiere ser compilado y tiene además un interprete en modo interactivo que facilita la exploración de sus características. Python permite la creación de módulos que pueden utilizarse desde otros programas y los módulos integrados proporcionan llamadas al sistemas, sockets y hasta interfaz gráfica con el usuario como Tk, GTk, Qt entre otras.

Python es administrado por la Python Software Foundation y la versión mas reciente es la 2.5.2 de febrero de 2008 aunque se anunció el lanzamiento de la versión 3.0, llamada tambien Python 3000, para agosto de este año.