Tutorial instalaci贸n R y RStudio

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Este post fue publicado originalmente en Data Science Heroes por Pablo Casas

Tutorial instalaci贸n R y RStudio

Este tutorial tiene como prop贸sito hacer el set-up inicial para empezar a desarrollar modelos machine learning en el incre铆ble lenguaje R.

Instalando R

Pagina principal: https://cran.r-project.org

Abajo unos atajos a las descargas de la 煤ltima versi贸n de R (3.5.1):

Windows

http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/bin/windows/base/R-3.5.1-win.exe

En algunos casos ser谩 necesario instalar Rtools, el que trae programas para compilar como el gcc. Si sos desarrollador problablemente ya lo tengas.

Rtools lo bajan de: https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/Rtools34.exe

Al instalar tengan la precauci贸n de setear la opcion del PATH como figura en la imagen:

Mas informaci贸n de Rtools ac谩: https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Install-Rtools-for-Windows

MacOS

http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/bin/macosx/R-3.5.1.pkg

Linux

http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ (elijan su distribuci贸n)
Instalando RStudio

Es el entorno de desarrollo de R.

Vamos a: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download

Y buscamos la versi贸n compatible con nuestro sistema operativo:

Bajamos la correcta e instalamos!

Instalando los paquetes (librer铆as) de R

Esto es dependiente de lo que se necesite hacer, pero dar茅 los que uso normalmente.

Tengan en cuenta que si ya tenian R instalado, e instalan una version nueva, entonces necesitaran instalar todos los paquetes de nuevo.

Abren Rstudio, y si todo fue bien, tienen que ver algo como esto:

A continuaci贸n copian y pegan la siguiente l铆nea de c贸digo para instalar los paquetes en la consola (donde esta el cursor), apretan enter y esperan unos minutos鈥

libs_para_instalar=c( "tidyverse","Hmisc", "funModeling","reshape2" ,"caret", "data.table","lubridate", "zoo", "knitr","infotheo","RColorBrewer","minerva", "roxygen2","Lock5Data", "shiny", "scales","corrplot","feather", "gridExtra", "xgboost", "gbm", "randomForest", "devtools")

install.packages(libs_para_instalar)

Si les aparece el mensaje: 鈥淒o you want to install from sources the package which needs compilation? (Yes/no/cancel)鈥鈥娾斺奅scriban: Yes

Si les aparece que para instalar el paquete ‘X’ se necesita el paquete ‘Y’. Instalen ‘Y’ y luego repitan el proceso.

Listo!

Verificando todos los paquetes instalados

Ejecuten la siguiente l铆nea, que comparar谩 los paquetes instalados con los que figuraban en la lista libs_para_instalar:

libs_para_instalar[!(libs_para_instalar %in% installed.packages()[,"Package"])]

Si todo sali贸 bien no deber铆an ver reportado ning煤n paquete.

Errores durante la instalaci贸n

Revisen que no haya ning煤n error en la instalaci贸n al terminar.

Si lo hay, intenten reinstalar ese paquete solamente. Si no funciona -> Google (los errores pueden ser variados, sobretodo si tienen windows).

Si tuvieron un error en la instalaci贸n de un paquete, todos los paquetes siguientes en la lista no fueron instalados. Deben volver a correr el install.packages con los paquetes en cuesti贸n.

Si ya tienen la distribuci贸n de R de Microsoft, MRAN (https://mran.microsoft.com); es muy problable que los paquetes que instalen no est茅n a la 煤ltima versi贸n que en CRAN.

驴Qu茅 es CRAN? Es la red global de servidores oficiales de R donde est谩n los paquetes y el programa R en cuesti贸n. Cada vez que hacen install.packages los va a buscar ah铆.

Les recomiendo que igualmente instalen R desde CRAN (como lo indicado anteriormente).

Como resolver el warning: "package ‘xxx’ is not available (for R version x.y.z)?

Haciendo algunas pruebas

Con esto crean un modelo predictivo, asi de facil!

randomForest::randomForest(mtcars, formula = wt ~ qsec)

Y algunos gr谩ficos鈥

funModeling::plot_num(mtcars)

Finalizando

Los cursos o material para aprender Machine Learning con R (贸 ciencia de datos) los ir茅 anunciando en mi Twitter.

Si quieren seguir aprendiendo los invito a visitar el Blog y el libro open-source que publique (totalmente accesible): Data Science Live Book

Si bien no es introductorio de R, est谩 lleno de ejemplos pr谩cticos en an谩lisis exploratorio, preparaci贸n de datos y validaci贸n de modelos machine learning.

Happy coding! 馃殌

鈥 –
Twitter @pabloc_ds

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