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# Configuraciones básicas {#config}
<b>Instalación de programas</b>
1° [R](https://cran.r-project.org/)
2° [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/) (bajar la versión Free)
```{r, echo=FALSE, eval=TRUE, fig.align='center'}
knitr::include_graphics("fig/rstudio.png")
```
RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R, o sea es la interface por medio de la cual se ejecutan acciones en R.
Configuraciones iniciales (sugeridas). Dirigirse a la sección "Tools/Global options"
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</center>
## Paquetes de R {-}
Un paquete es una colección de funciones, datos y código R que se almacenan en una carpeta conforme a una estructura bien definida, fácilmente accesible para R. Hay paquetes oficiales (disponibles en CRAN) y no oficiales (disponibles a través de plataformas como github).
_Currently, the CRAN package repository features 14620 available packages. (Julio 2019)_
La simple instalación de R trae consigo múltiples paquetes que permiten un funcionamiento básico de importación de datos, ajuste y evaluación de modelos estadísticos y representaciones gráficas. Sin embargo, la enorme potencia de R deriva de su capacidad de incorporar nuevas funciones generadas por su gran comunidad de usuarios (ver novedades en:
[r weekly](https://rweekly.org/);
[r-bloggers](https://www.r-bloggers.com/);
[revolution analytics](https://blog.revolutionanalytics.com/);
[RStudio blog](https://blog.rstudio.com/categories/packages))
En la web de R se puede consultar la [lista de paquetes disponibles](https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_date.html), y en la sección [Task Views](https://cran.r-project.org/web/views/) se puede consultar los mismos ordenados por áreas de aplicación.
Existen varias vias de instalación de paquetes:
</br>
<center>
</center>
</br>
- Via CRAN (Comprehensive R Archive Network): `install.packages("nombre_del_paquete")` O simplemente en el panel de paquetes.
- Paquetes no oficiales via Github: `devtools::install_github("rstudio/epiphy")`
</br>
```{block, type='rmdcomment'}
Una vez instalado, hay que cargar los paquetes que contienen las funciones que vayamos a usar en cada sesión
```
`library(nombre-del-paquete)`
> instale el paquete `gsheet`, explique brevemente para que sirve y ejecute alguna de sus funciones
## Workflow componentes {-}
Varios tipos de archivos serán creados y usados durante una sesión de R:
* datos crudos (hojas de cálculo) - datos manipulados
* scripts
* gráficos
* reportes de resultados
Una sesión de análisis debe poder ser retomada en cualquier momento pudiendo darse por concluída cuando el trabajo es publicado. Hasta entonces debemos tener rápido acceso a todos los objetos creados en sesiones anteriores. Para ello debemos manejarnos siempre bajo *buenas prácticas* de trabajo. Esto nos permitirá entender qué quisimos hacer tiempo atrás, seremos intuitivos para encontrar archivos/objetos, y finalmente crearemos trabajos *reproducibles*...
Una forma práctica de administrar todos los objetos que una sesión es crear un proyecto de R para cada sesión.
Una sugerencia es generar subcarpetas en nuestras máquinas, en preferencia dentro de dropbox / google drive. Esto no sólo mantendrá nuestro trabajo resguardado de posibles pérdidas (backup), retomarlo desde diferentes máquinas (trabajo/casa), sino que también le permitirá compartir en tiempo real sus avances con los colaboradores de su trabajo.
<center>
</center>
> Crear una carpeta Intro_R en sus máquinas
> Crear una nuevo proyecto "Intro_R.Rproj"
> Crear un script "1_intro"
¿Dónde se guardaría el siguiente gráfico?
```{r}
plot(pressure)
```
## S.O.S. {-}
- En el mismo R: `?sd`; `??sd`; F1 sobre la función
- Googlear: *r generate a sequence of uppercase letters*
- [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/) / [RStudio](https://community.rstudio.com/): comunidades altamente activas por los usuarios de R y otros lenguajes de programación.
- [R Mailing Lists](https://www.r-project.org/mail.html): especificas de cada área de la ciencia.
**¿Cómo hacer una buena pregunta en las comunidades?**
- Ser conciso pero gentil...
- Ser reproducible: su código debe correr en cualquier máquina. La comunidad no irá a ayudarle si no pueden reproducir su error (detallar paquetes y versión de R en caso necesario) `library(reprex)`.