¿Difícil?? En realidad es más fácil si no tienes conocimientos de informática, ¡compañero!
Después de todo, R es un lenguaje diseñado para Matemáticos, Estadísticos y Analistas de Negocio con cero experiencia en codificación.
Yo solía pensar que Python es el lenguaje más fácil para un principiante, pero esto fue antes de trabajar con R. Aunque, sigo creyendo que Python es el primer lenguaje que debes aprender, pero eso se sostiene sólo cuando quieres ser un programador/desarrollador de computadoras.
R es fácil de recoger, en realidad es súper fácil de aprender R, si tienes una pizarra limpia. Vengo de un fondo OOP (C ++, Java) y estaba realmente bastante desconcertado por la forma en que el código estaba siendo escrito en R. En realidad me tomó 2 a 3 días para dejar de lado mi pensamiento OOP y adaptarse a la naturaleza multiparadigma de R. R es principalmente funcional (de lo que no tenía ni idea) y en parte orientado a objetos (objetos S3, S4) y viniendo de un entorno de POO muy estricto como Java, encontré que la POO de R también era bastante inquietante. Mi punto es que debido a mi conocimiento previo de la ciencia de la computación, me estaba distrayendo continuamente tratando de averiguar cómo en la tierra verde de Dios, eran esas líneas de código de trabajo. En lugar de conseguir un conocimiento práctico de R, estaba más preocupado por lo que pasaba bajo el capó.
Así que, si no tienes conocimientos previos de programación, es una gozada. En realidad, una semana es lo que tardarías en escribir código para que te salgan gráficos chulos(si se te dan bien las estadísticas) y cualquier tipo de análisis, incluso por algoritmos de ML, por tu cuenta. La sintaxis para implementar algoritmos bastante tediosos en R es en su mayoría sencilla. No hay problemas.
La función "?", "?" de R es bastante impresionante y las "viñetas" disponibles podrían ayudarle a salir de cualquier problema que pueda encontrar, por no mencionar que el libro de Hadley Wickham también está disponible libremente en Internet. Estos recursos combinados compensan con creces el menor apoyo de la comunidad a R, en comparación con otros lenguajes más populares, como "Python" o "JavaScript".
Estos son excelentes recursos para empezar:
- Tu primer programa "Hello World" - Introducción a la programación en R - Parte 1
- Programación en R de la A a la Z: R For Data Science (Course & Exercises)
Nota: Puede que te encuentres con problemas a la hora de crear paquetes o usar RCpp o rJava, pero confía en mí, las viñetas y las documentaciones de CRAN tienen las respuestas a todas tus soluciones.
Gracias y que Dios te acompañe.