Published on

Creación de un Perfil en Visual Studio Code para Proyectos de Data Science con R

Authors
  • avatar
    Name
    Jordan Rodriguez
    Twitter

Creación de un Perfil en Visual Studio Code para Proyectos de Data Science con R

En este tutorial, te guiaré paso a paso para crear un perfil en Visual Studio Code (VS Code) desde cero, optimizado para trabajar con el lenguaje de programación R. Asumimos que ya tienes instalada la última versión de Visual Studio Code en tu sistema.

Paso 1: Instalación de R

Antes de configurar VS Code, necesitas tener instalado R en tu sistema. Sigue estos pasos:

  1. Visita The R Project for Statistical Computing.

  2. Descarga el instalador adecuado para tu sistema operativo (Windows, macOS, o Linux).

  3. Sigue las instrucciones de instalación proporcionadas en el sitio.

    Imagen de la página de descarga de R

Paso 2: Instalación de Extensiones en VS Code

Para trabajar con R en VS Code, necesitarás instalar algunas extensiones. Sigue estos pasos:

  1. Abre VS Code.

  2. Ve a la barra lateral izquierda y haz clic en el icono de Extensiones (parece un bloque con cuatro pequeños cuadrados).

    Imagen de la barra lateral izquierda en VS Code con el icono de Extensiones resaltado

  3. En la barra de búsqueda, escribe "R". Instala la extensión R de la lista.

    Imagen de la búsqueda de la extensión "R" en el marketplace de VS Code

  4. Ahora, busca e instala la extensión Jupyter de Microsoft, que permite el uso de Jupyter Notebooks en VS Code.

    Imagen de la búsqueda de la extensión "Jupyter" en el marketplace de VS Code

Paso 3: Configuración del Perfil

  1. Abre la paleta de comandos presionando Ctrl + Shift + P (Windows/Linux) o Cmd + Shift + P (Mac).

  2. Escribe Preferences: Open Settings (JSON) y selecciona la opción.

    Imagen de la paleta de comandos con "Preferences: Open Settings (JSON)" seleccionado

  3. En el archivo settings.json, agrega la siguiente configuración para habilitar el soporte de R:

    {
  "r.bracketedPaste": true,
  "r.lsp.debug": true,
  "r.lsp.diagnostics": false,
  "r.rterm.windows": "C:\\Program Files\\R\\R-4.4.1\\bin\\R.exe",
  "r.rpath.windows": "C:\\Program Files\\R\\R-4.4.1\\bin\\Rscript.exe",
  "r.rterm.mac": "/usr/local/bin/R",
  "r.rpath.mac": "/usr/local/bin/Rscript",
  "r.rterm.linux": "/usr/bin/R",
  "r.rpath.linux": "/usr/bin/Rscript",
  "r.alwaysUseActiveTerminal": false,
  "r.sessionWatcher": true,
  "r.plot.useHttpgd": true,
  "r.str.max.levels": 15,
  "r.plot.view": "Two Columns"
}

    Ajusta las rutas de acuerdo con la instalación de R en tu sistema.

    Imagen del archivo settings.json con la configuración de R agregada

  4. Guarda el archivo settings.json.

Paso 4: Instalación y Configuración de languageserver

  1. Abre una sesión de R en tu terminal y ejecuta:

    Imagen de la instalación del paquete languageserver en R

  2. Abre una sesión de R en tu terminal y ejecuta:

    install.packages("languageserver")
    Imagen de la instalación del paquete languageserver en R

  3. Para asegurarte de que el servidor de lenguaje se inicie automáticamente, agrega lo siguiente a tu archivo .Rprofile en el directorio de inicio, en Windows: C:\Users\[TuUsuario]\Documents\.Rprofile o en macOS/Linux: /Users/[TuUsuario]/.Rprofile :

    if (interactive()) {
    try(languageserver::languageserver_start(), silent = TRUE)
}

Paso 5: Creación de un Proyecto con R

  1. Crea una nueva carpeta para tu proyecto de R.

  2. Abre esta carpeta en VS Code seleccionando File > Open Folder.

    Imagen del menú de VS Code con la opción "Open Folder" resaltada

  3. Dentro de esta carpeta, crea un nuevo archivo llamado my_script.R.

    Imagen de la estructura de carpetas con el archivo my_script.R creado

  4. Abre my_script.R y escribe el siguiente código de ejemplo para verificar que todo está funcionando:

    print("Hola, mundo desde R en VS Code!")
    Imagen del archivo my_script.R con el código de ejemplo

Paso 6: Uso de Jupyter Notebooks con R

  1. Crea un nuevo archivo Jupyter Notebook en tu proyecto seleccionando File > New File y luego Jupyter Notebook.

    Imagen del menú de VS Code con la opción de crear un nuevo archivo Jupyter Notebook resaltada

  2. En el Notebook, selecciona el kernel de R. Haz clic en la esquina superior derecha y elige Select Kernel > R.

    Imagen de la selección del kernel R en Jupyter Notebook

  3. Configuración de seguridad de kernel de R. Haz clic en jupyter.kernels.trusted y agrega la dirección de la ubicación insegura.

    Imagen de la selección del kernel R en Jupyter Notebook Imagen de la selección del kernel R en Jupyter Notebook

  4. Escribe y ejecuta el siguiente código en una celda de Jupyter Notebook:

    print("Hola, mundo desde Jupyter Notebook con R en VS Code!")
    Imagen de una celda de Jupyter Notebook con el código de ejemplo ejecutado

Conclusión

¡Felicidades! Has configurado exitosamente un perfil en Visual Studio Code para trabajar con proyectos de Data Science utilizando R. Con este entorno, podrás aprovechar las poderosas características de VS Code y Jupyter Notebooks para tus análisis y proyectos de Data Science.

Si tienes alguna pregunta o necesitas más detalles, no dudes en dejar un comentario.

¿Te ha sido útil este tutorial? ¡Compártelo con otros y sigue explorando el apasionante mundo de la Ciencia de Datos!

Referencias:

Discuss on Twitter • View on GitHub