• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Creación de un CRAN corporativo

junio 1, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Paquetes

La distribución de las librerías en un entrono de trabajo son clave para el éxito. Disponer de la última versión de estas es imprescindible para poder realizar el trabajo de forma efectiva y evitar los errores ya conocidos. En R la forma más popular de instalar paquetes en los entornos de trabajo es a través del CRAN. El CRAN es abierto y esto puede no ser adecuado en un entrono corporativo. En estos se puede desarrollar paquetes de uso interno que no se desean compartir fuera, pero si internamente. Para esto se puede crear un CRAN corporativo al que solamente pueden acceder los miembros del equipo.

Una alternativa para la distribución interna de código es mediante la utilización de repositorios Git privados. Instalar un paquete que se encuentra en un repositorio es algo que se puede realizar de una manera casi tan fácil como desde el CRAN. Aunque presenta algunas desventajas como no actualizar de forma automática el listado de paquetes dependientes. Además, la utilización del CRAN es una forma más natural e intuitiva para la mayoría de los usuarios.

Creación de un CRAN corporativo

La creación de la estructura de un CRAN se puede realizar con el paquete miniCRAN (https://cran.r-project.org/web/packages/miniCRAN/index.html). Este paquete permite descargar un listado de paquetes y las dependencias de estos guardando los mismos es una estructura de carpetas adecuadas. Por ejemplo, para descargar el paquete foreach y todas sus dependencias se pude utilizar: 

La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)
En Analytics Lane
La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)

library('miniCRAN')

# Obtención del listado de paquetes
pkg <- c('foreach')
pkg_list <- pkgDep(pkg)

# Descarga de los paquetes
pth <-'miniCRAN'
makeRepo(pkg_list, path = pth, type = 'source')
makeRepo(pkg_list, path = pth, type = 'mac.binary')
makeRepo(pkg_list, path = pth, type = 'win.binary')

Inicialmente se carga el paquete miniCRAN y se crea el listado de paquetes utilizando la función pkgDep. Posteriormente se descargan los paquetes en los formatos disponibles: código, binarios para Mac y binarios para Windows. Obviamente, en caso de que no se trabaje con alguna de las plataformas podemos omitir los binarios correspondientes. Estos se almacenarán es la carpeta miniCRAN. La estructura para Windows se puede ver en la siguiente captura de pantalla:

Estructura CRAN corporativo

En esta captura se pude observa que en la capeta existen diferentes archivos zip (en la carpeta src los archivos son tar.gz), uno para cada paquete y tres archivos PACKAGES en los que se encuentra el listado de paquetes disponibles.

Ahora esos esta carpeta se puede publicar en un servidor ftp (o http) dentro de la intranet para acceder a los mismo indicando a R que instale desde el repositorio privado

install.packages('foreach', repos = 'http://miniCRAN')

donde http://miniCRAN es la URL en la que se sitúa el CRAN.

Paquetes propios

La forma de añadir paquetes nuevos al repositorio es incluyendo los mismos en las carpetas src y bin. Una vez realizado estos se han de actualizar los archivos PACKAGES para que se puedan encontrar los nuevos paquetes, para lo que se puede utilizar el comando write_PACKAGES del paquete tools.

write_PACKAGES(pth)

Publicidad


Conclusiones

CRAN es el método más habitual y conocido para la distribución de paquetes en R. Poder replicar el funcionamiento de este con un CRAN corporativo para la distribución del código empleado internamente puede facilitar la vida a nuestros compañeros.

Imágenes: Pixabay (skeeze)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)
  • Augurios deportivos y portadas malditas, o cuando The Economist predice mejor al revés – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 3)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • El bestiario de los indicadores económicos absurdos: El zoo patrio
  • El Binning en Credit Scoring: El Arte de Discretizar Variables
  • Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)
  • Analytics Lane lanza la versión 1.2 del laboratorio con nuevas herramientas de ajuste de curvas y cálculo matricial
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • Analytics Lane lanza la versión 1.3 del laboratorio con nuevas herramientas de evaluación de modelos y utilidades prácticas

Publicado en: R

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

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

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.4 del laboratorio con nuevas herramientas de conversión y modelos avanzados de CLV

julio 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)

julio 9, 2026 Por Daniel Rodríguez

Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT

julio 8, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • pandas Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas publicado el septiembre 13, 2021 | en Python
  • Solución a ‘IndentationError: unexpected indent’ en Python paso a paso publicado el marzo 24, 2025 | en Python
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia publicado el octubre 2, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • Visualización de árboles de decisión en Python con PyDotPlus publicado el noviembre 9, 2018 | en Python
  • WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring publicado el mayo 5, 2026 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto