R Markdown: Tu proyecto de ciencia de datos en un único documento

Dra. Rosana Ferrero, Responsable de formación en Data Science con R en Máxima Formación S.L.

4 marzo, 2021
5 Compartido 2,062 Visualizaciones

Dra. Rosana Ferrero, Responsable de formación en Data Science con R en Máxima Formación S.L.

Si te dedicas al análisis de datos, R Markdown puede convertirse en una herramienta clave para mejorar tu desempeño profesional.

R Markdown es la herramienta de R que nunca supiste que necesitabas, pero que una vez la aplicas en tus análisis de datos, te preguntas: ¿cómo pude sacar adelante mis proyectos sin ella?

¿Qué es R Markdown?

R Markdown es una de las herramientas que probablemente transformará tu flujo de trabajo.

Como su nombre indica, R Markdown es la función que vincula el lenguaje open source de R Software con Markdown, un método de escritura para escribir y leer de forma rápida en texto plano sin necesidad de preocuparse por el formato final de la información.

RMarkdown permite reflejar en un único documento los análisis y los resultados procesados en R, junto con el texto deseado, con un formato sencillo y con la posibilidad de exportarlo o renderizarlo a cualquier formato dinámico o estático con alta calidad: Word (.doc), Power Point (.ppt), HTML, libros, paneles de control, blogs, etc.

R Markdown te ayuda a convertir tu código R y la narración de tu proyecto en un único informe.

La gran cuestión: ¿Son reproducibles tus análisis de datos?

Como experto en datos, ¿alguna vez te has visto implicado en alguna de las siguientes situaciones? Has intentado:

  • Revisar un análisis estadístico tiempo después de haberlo realizado, pero te ha sido imposible porque los datos no estaban disponibles.
  • Rehacer un análisis estadístico, figuras o tablas, corregir datos o aplicar las recomendaciones de un supervisor, pero has perdido gran cantidad de tiempo partiendo desde cero.
  • Aplicar un nuevo método de análisis a partir de la descripción de un artículo, pero lo has dado por imposible.
  • Recuperar datos solicitándolos a un autor, pero te ha respondido que los ha perdido, que su formato es ilegible o simplemente, que no desea compartirlos.

Si te has sentido representado en alguno de estos eventos, es hora de prevenirlos.

Ciertamente no eres el único profesional o investigador que los ha sufrido, porque se dan con frecuencia en contextos laborales en los que se opera con datos.

R Markdown brinda solución a todas estas situaciones, todas ellas derivadas de proyectos no reproducibles.

R Markdown y la investigación reproducible

Con R Markdown es posible replicar, reproducir y reutilizar los informes, y además comprender paso a paso cómo los resultados se derivan de un conjunto de datos, además de mantenerlos siempre actualizados, minimizar los errores, ahorrar horas de trabajo, y muy importante, facilitar la colaboración.

Esta herramienta cumple un papel crucial en la investigación reproducible, que es la que garantiza el trazado claro y preciso del proceso de obtención de los resultados para volver a obtenerlos (reproducirlos) cuando sea necesario.

Los documentos generados con R Markdown, al ser completamente reproducibles, permiten automatizar el trabajo y mejorar la calidad de los resultados al reducirse el riesgo de errores en el proceso.

La creación de informes reproducibles también facilita el intercambio de proyectos con los miembros de un equipo, porque todos ellos tendrán libertad para reproducir y evaluar el trabajo realizado.

Ventajas de usar R Markdown en tus análisis de datos

Para los profesionales que operan con datos, liderar o participar en proyectos con capacidad reproducible debería ser una prioridad, porque la reproducibilidad es uno de los pilares del método científico.

De hecho, este tema ha adquirido gran relevancia en los contextos de investigación durante los últimos años, hasta el punto de generarse un debate en torno a la llamada Crisis de reproducibilidad en la Ciencia.

Como muestra de esa relevancia, en el año 2016 la revista Nature realizó una encuesta a 1500 investigadores, y el resultado obtenido fue este:

“Más del 70% de los investigadores lo intentaron, pero no pudieron reproducir al menos uno de los experimentos de otro científico, y más de la mitad ni siquiera pudieron reproducir uno de sus propios experimentos.”

[“More tan 70% researchers have tried and failed to reproduce another scientist´s experiments, and more than half have failed to reproduce their own experiments.” Baker, Monya. 2016. “1500 Scientist Lift the Lid on Reproducibility.” Nature 533 (7604): 452-54].

Si te planteas como objetivo:

  • Garantizar la capacidad reproducible de tus proyectos de análisis de datos.
  • Automatizar tu flujo de trabajo y ahorrar tiempo y esfuerzo.
  • Mejorar la calidad y el impacto de tus trabajos.
  • Minimizar el riesgo de errores en tu operativa con datos.

Completa tus skills en Ciencia de Datos y aprende a sacar todo el potencial de R Markdown. Tras más de 10 años de experiencia como consultora de datos, investigadora y Data Scientist, sé que merece la pena.

Te podría interesar

AI-Network y el Ayuntamiento de Madrid ponen la primera piedra del Clúster de IA
Actualidad
9 compartido2,401 visualizaciones
Actualidad
9 compartido2,401 visualizaciones

AI-Network y el Ayuntamiento de Madrid ponen la primera piedra del Clúster de IA

José Luis Arcángel - 2 julio, 2020

La vicealcaldesa de Madrid, Begoña Villacís fue la responsable de clausurar el acto de presentación de esta importante iniciativa tecnológica. AI-Network inició hace meses las gestiones para…

Salud, industria, agricultura, turismo y automoción entre los sectores en los que la IA tiene más aplicaciones
Actualidad
11 compartido2,050 visualizaciones
Actualidad
11 compartido2,050 visualizaciones

Salud, industria, agricultura, turismo y automoción entre los sectores en los que la IA tiene más aplicaciones

José Luis Arcángel - 14 octubre, 2019

Barcelona acogerá el próximo 17 de octubre el Big Data & AI Congress, el evento de referencia en Big Data y explotación de grandes volúmenes de datos,…

Barcelona crea la primera Oficina Municipal de Datos de España
Actualidad
38 compartido1,198 visualizaciones
Actualidad
38 compartido1,198 visualizaciones

Barcelona crea la primera Oficina Municipal de Datos de España

José Luis Arcángel - 15 febrero, 2018

Tendrá como gran objetivo impulsar y coordinar la gestión eficiente de los datos dentro del Ayuntamiento. Barcelona se convierte en la primera ciudad española en crear una…

Dejar comentario

Su email no será publicado

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.