¿Debo aprender R para un proyecto?

Question

Estoy a cargo de un proyecto de investigación académica, construyendo modelos predictivos basados en datos clínicos de múltiples cohortes longitudinales de pacientes enfermos. El número total de pacientes y controles (en todas las cohortes) es de unos 1500. Cada paciente tiene múltiples visitas. En total hay unos 100-400 elementos para cada paciente. Tengo entre 8 y 15 meses para completar el proyecto.

No tengo experiencia en estadística ni en R. Tengo un doctorado en otra área de las matemáticas aplicadas y conozco Matlab.

La pregunta: ¿es esta una buena oportunidad para aprender R? ¿Aprender R me ayudará a superar este proyecto o será una fuente de frustración?

Algunas consideraciones:

• Sé que disfrutaré aprendiendo R
• Es una habilidad que puede/no puede beneficiarme en el futuro
• No importa lo que deje atrás en términos de código, etc.
• El resultado del proyecto es una publicación
• Está bien si el progreso es lento para empezar

Answer 1

Entrando en CrossValidated y preguntando si debes aprender R es un poco como ir a un partido de fútbol y preguntar si a alguien le gusta la cerveza. No obstante, una vez eliminado este pequeño sesgo de selección, ésta es mi opinión al respecto:

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R es un lenguaje de programación estadística muy utilizado en el mundo académico y en algunas partes de la industria, por lo que aprender esta habilidad será probablemente útil para cualquier análisis estadístico posterior que realice. La mayor parte del trabajo de análisis y ciencia de datos se realiza en R , Python o SAS Actualmente, los dos primeros se han hecho muy populares en los últimos años. Como todo, dedicar tiempo a aprender una nueva habilidad es una compensación, por lo que hay que tener en cuenta el coste de oportunidad. Si decide no aprender R ¿en qué vas a utilizar ese tiempo? ¿Cómo se comparan los usos alternativos de ese tiempo con el valor de aprender este lenguaje estadístico? Mi experiencia dentro y fuera del mundo académico es que tener conocimientos de bienes en R La programación es muy valorada, y hay mucha gente en el área clínica/de biociencia que utiliza este lenguaje como herramienta principal.

Si decide aprender R entonces no puedo recomendar nada más que suscribirse a DataCamp . (En este momento tienen una oferta especial para suscribirse con un 50% de descuento sobre el precio normal). Esto te permitirá hacer una serie de cursos centrados en cada aspecto del análisis de datos y la programación estadística, y es mucho más fácil que intentar aprender de forma autodidacta. En seis meses deberías ser capaz de aprender una cantidad sustancial. (Recomiendo aprender el dplyr y ggplot2 paquetes como máxima prioridad, así como toda la programación básica). Personalmente, aprendí R durante la universidad mientras realizaba algunos proyectos, y fue principalmente autodidacta. Más tarde hice el programa de acreditación en DataCamp y llenó muchas lagunas y fue muy sencillo y útil. Tienes mucha suerte, ¡ojalá existieran estas cosas cuando yo estaba aprendiendo el idioma!

Answer 2

Aprender R beneficiará su carrera . Se utiliza ampliamente para el análisis en muchos campos. Es una gran adición a tu currículum y demuestra que puedes aprender nuevas habilidades a medida que se necesitan para un proyecto. Te dará más experiencia en la realización de diferentes análisis y más conocimientos sobre el funcionamiento de los diferentes lenguajes de programación para que puedas elegir la mejor herramienta para cada trabajo.

Debes aprovechar cualquier oportunidad para aprender nuevas habilidades transferibles. Es raro tener tiempo suficiente para invertir en tu desarrollo profesional . Podrá utilizar estas habilidades en futuros proyectos e incluso podrá buscar proyectos que requieran más habilidades técnicas una vez que sea capaz de hacerlo. Si vas a ser mentor de estudiantes, la experiencia fuera de tu zona de confort, el aprendizaje de un nuevo idioma, te ayudará a entender lo que están pasando cuando necesitan utilizar nuevas herramientas y técnicas en su investigación.

R es un lenguaje de código abierto, por lo que podrá utilizarlo incluso en entornos de trabajo en los que no pueda acceder a MATLAB. Es mucho más fácil liberar tu código (como un resultado de investigación independiente) o compartirlo con colaboradores. También tendrá acceso a una amplia gama de paquetes R . Con ellos puede realizar análisis específicos de diferentes campos sin tener que implementar estos métodos usted mismo. Las capacidades de trazado disponibles en R también beneficiarán a tus futuros proyectos y facilitarán la comunicación de los resultados de tu investigación.

Aunque en este proyecto puede tener flexibilidad para producir los resultados por cualquier medio, merece la pena considerar la oportunidad de actualizar las herramientas de su flujo de trabajo. Se fomenta el uso de R para realizar investigaciones reproducibles . Puedes documentar el análisis que has realizado y exportar informes con Rmarkdown para que los colaboradores puedan ver exactamente lo que has hecho. Esto también le será beneficioso si necesita volver a ejecutarlo con nuevos datos o después de corregir un error. A la hora de redactar el proyecto, también será útil tener un buen registro del análisis que has realizado y de las cifras que has generado.