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Conclusión

Ahora le queda encontrar datos para manipular, nuevos problemas para entrenarse. Puede apoyarse sólidamente en estos nuevos conocimientos para descifrar el sentido de los artículos científicos y de los documentos que acompañan a los paquetes R.

No dude en echar un vistazo a nuestros anexos, puede que encuentre información complementaria útil en el día a día.

La elección de temas para tratar en un libro es siempre un asunto delicado. Hasta la última página, hemos querido ayudarle a ordenar su aprendizaje de manera sólida y que le conduzca inexorablemente a un nivel de conocimiento tal que sea capaz de formar parte de un equipo de data scientists.

Con algo de tenacidad y la lectura atenta del código de otras personas, podrá no solo utilizar los paquetes de sus colegas y crear el «pegamento» entre las distintas funcionalidades que se proponen, sino también escribir su propio código más fundamental.

Incluso aunque le cueste la teoría y las matemáticas, no sea tímido e intente codificar sus propias ideas en R. No se contente con utilizar el código de los demás («en la estantería», en inglés: commercial off-the-shelf). Se progresa rápidamente enfrentándose a problemas reales, siempre que esto dé sentido a las soluciones de los demás.

Esperamos encontrarle en la vida real, o descubrir sus futuros paquetes en CRAN o GitHub. En caso de que este libro ...