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ProgramaciónConoce el lenguaje de programación R a fondo

Conoce el lenguaje de programación R a fondo

El lenguaje de programación R se refiere a un ecosistema para la computación estadística y los gráficos. Además, se trata de un proyecto parecido al lenguaje S. Ha sido creado en los Laboratorios Bell por John Chambers y sus compañeros.

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    El lenguaje de programación R se refiere a un ecosistema para la computación estadística y los gráficos. Además, se trata de un proyecto parecido al lenguaje S. Ha sido creado en los Laboratorios Bell por John Chambers y sus compañeros. El lenguaje de programación R se considera a menudo como una forma alterna del lenguaje S. Con algunas diferencias notables, el código del lenguaje S puede ejecutarse sin cambio alguno en el lenguaje R.

    Así, R te puede ofrecer múltiples métodos para la estadística, tales como: modelización lineal, modelización no lineal, pruebas estadísticas habituales, clasificación, agrupación y gráficas. El cual es bastante extensible. Igualmente el lenguaje S es el entorno que los especialistas escogen para investigaciones de metodología estadística y el lenguaje R ofrece una alternativa de código abierto para participar en el desarrollo.

    Uno de los puntos fuertes del lenguaje R es la sencillez con la que se hacen gráficos. Los cuales están muy bien diseñados y tienen una calidad de publicación bastante alta. Estos incluyen, de ser necesarios, fórmulas matemáticas y símbolos algebraicos. Se ha puesto gran cuidado en las opciones de diseño con sus valores predeterminados, referentes a los gráficos. Pero el control total del entorno sigue en manos del usuario.

    Del mismo modo, el lenguaje de programación R puedes encontrarlo como software libre. Todo ello bajo la licencia GNU con acceso a su código fuente. Además, puedes compilarlo y ejecutarlo en múltiples plataformas de Unix, como algunos sistemas operativos Linux. Incluso, puedes ejecutarlos en sistemas operativos como macOS y Windows.

    Conoce el entorno del lenguaje de programación R

    El lenguaje de programación R es un conjunto integrado de programas informáticos para la manipulación de datos, hacer cálculos y poder ver gráficos. Esta agrupación de programas incluye una amplia variedad de herramientas y sistemas, los cuales son:

    • Dispone de un sistema eficaz de manipulación y almacenamiento de datos.
    • Tiene una agrupación de múltiples operadores para el cálculo de matrices.
    • Posee una amplia gama de colecciones, las cuales son integradas y se componen de diversas herramientas para ejecutar Data Analytics efectiva.
    • La visualización gráfica es sencilla. De esta manera, se puede analizar y visualizar los datos tanto en pantallas, como en el papel.
    • Un lenguaje de programación excelentemente bien desarrollado, sencillo y eficaz. El cual incluye condicionales, bucles, funciones recursivas definidas por el usuario y facilidades de entrada y salida.

    El lenguaje de programación R está diseñado en torno a un verdadero lenguaje informático. El cual permite a los usuarios incorporar algunas funcionalidades. Todo ello a través de la implementación de nuevas funciones. Como sabrás, este sistema está basado en el código del lenguaje S. Lo que facilita a los desarrolladores el seguimiento de las elecciones de algoritmos que son realizadas.

    Para las tareas de cálculo intensivo, el código C, C++ y Fortran puede enlazarse y llamarse en tiempo de ejecución. Asimismo, los desarrolladores más experimentados podrían desarrollar código en C. Esto para poder estar en contacto directo con los objetos del lenguaje R.

    Puedes ampliar el lenguaje R con diversos paquetes

    Muchos desarrolladores de código ven al lenguaje de programación R como un sistema estadístico. Muchos otros piensan en él como un entorno dentro del cual se implementan las técnicas estadísticas. EL lenguaje R puede ampliarse fácilmente mediante paquetes.

    Hay unos ocho paquetes que son repartidos con la distribución del lenguaje R. La disponibilidad de muchos de ellos se logra a través de la comunidad CRAN de sitios de Internet. Los cuales cubren una gama muy amplia de estadísticas modernas. Se utilizan actualmente en los campos del Big Data, Data Science, entre otros.

    Además, el lenguaje R tiene su propio formato de documentación, similar a LaTeX. Que se utiliza para proporcionar una documentación completa, tanto en línea como en papel. A su vez, R no solo es confiado por el mundo académico, sino que muchos gigantes tecnológicos también utilizan el lenguaje de programación R. Entre esos gigantes se encuentran: Uber, Google, Airbnb, Facebook, entre otros.

    Del mismo modo, el desarrollo de la Data Analytics con el lenguaje R se hace en una serie de pasos. Programar, transformar, descubrir, modelar y comunicar los resultados obtenidos en el proceso.

    • Programar: el lenguaje de programación R es una herramienta de programación clara y accesible.
    • Transformar: está compuesto de una colección de bibliotecas diseñadas específicamente para la Data Science.
    • Descubrir: investiga los datos, afina tus hipótesis y analízalos detalladamente y sin dejar nada por fuera.
    • Modelar: proporciona una amplia gama de herramientas para capturar el modelo adecuado para tus datos.
    • Comunicar: integra códigos, gráficos y resultados en un informe con la herramienta R Markdown o crea aplicaciones Shiny para compartirlas con todo el mundo.

    ¿Para qué se utiliza?

    Si se ve el uso del lenguaje de programación R por sectores, el sector académico es el primero. Se trata de un lenguaje para hacer estadística. Además, es la primera opción en la industria de la salud, seguida por el gobierno y la consultoría general.

    Del mismo modo, los principales usos del lenguaje R son y serán siempre la estadística, la visualización y el Machine Learning. Todas las bibliotecas de R, casi 12 mil, están almacenadas en CRAN. El entorno CRAN es una fuente gratuita y abierta. Así que puedes descargar y utilizar las numerosas librerías para realizar análisis de Machine Learning o de series temporales. Igualmente, también se utiliza para varias tareas, tales como:

    • Inferencia estadística.
    • Análisis de datos (Data Analytics).
    • Algoritmos de Machine Learning.

    Razones para utilizar el lenguaje de programación R

    En primer lugar, la Data Science está dando forma a la manera en que las organizaciones dirigen sus negocios. Sin duda, mantenerse alejado de la Inteligencia Artificial y de las máquinas llevará a las compañías al fracaso. La gran pregunta es ¿qué herramienta o lenguaje debes utilizar?

    En este campo, existen múltiples herramientas disponibles en el mercado para realizar análisis de datos. Aprender un nuevo lenguaje requiere cierta inversión de tiempo también. Del mismo modo, la curva de aprendizaje comparada con la capacidad empresarial que ofrece el lenguaje de programación R no es tan pronunciada como otros. Así pues, si quieres obtener la mejor visión de los datos, tienes que dedicarle algo de tiempo a aprender la herramienta adecuada. La cual sin duda es el lenguaje R.

    Seguramente, habrás podido observar que herramientas como Excel y PowerBI son sencillas de aprender. Pero no ofrecen una capacidad de negocio excepcional. Especialmente en términos de modelado. Igualmente, SAS es una herramienta dedicada a ejecutar un análisis estadístico para los negocios, pero no es gratuita.

    De tal manera que SAS es un software que se ejecuta con un clic. El lenguaje de programación Python, es un lenguaje con una curva de aprendizaje que no es muy pronunciada. Además, Python es un entorno de desarrollo ideal para implementar el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Pero carece de funciones de comunicación. Con una curva de aprendizaje idéntica, el lenguaje R supone una buena combinación entre la implementación y el análisis de datos.

    Comparación de algunas herramientas con R

    En lo que respecta a la visualización de datos, probablemente habrás oído hablar de Tableau. Es una gran herramienta para descubrir patrones a través de gráficos y diagramas. Además, aprender Tableau no requiere mucho tiempo. Un gran problema de la visualización de datos es que puedes acabar sin encontrar un patrón o simplemente crear un montón de gráficos inútiles.

    Por ello, Tableau es una buena herramienta para la visualización rápida de los datos o Business Intelligence. Cuando se trata de estadísticas y herramientas de toma de decisiones, el lenguaje de programación R es más apropiado.

    Por si no lo sabías, Stack Overflow es una gran comunidad de lenguajes de programación. Si tienes un problema de codificación o necesitas entender un modelo, Stack Overflow está allí para ayudarte.

    A lo largo del año, el porcentaje de preguntas vistas ha aumentado considerablemente para R en comparación con los demás lenguajes de programación. Esta tendencia está, por supuesto, muy relacionada con el auge de la Data Science, pero refleja la demanda del lenguaje R para esta disciplina en particular.

    En la Data Science, hay dos herramientas que compiten entre sí. R y Python son probablemente los lenguajes de programación que definen la Data Science como lo que es en la actualidad.

    ¿Debes este lenguaje para tus proyectos?

    Los científicos de datos pueden utilizar dos excelentes herramientas: el lenguaje de programación R y Python. Es posible que no tengas tiempo para aprender los dos lenguajes, especialmente si te inicias en el aprendizaje de la Data Science. Asimismo, aprender modelización estadística y algoritmos es mucho más importante que aprender un lenguaje de programación.

    Es por esto que un lenguaje de programación solo es una herramienta para calcular y comunicar tus descubrimientos. Además, recuerda que la tarea más importante en la Data Science, es la forma en que se tratan los datos. Al menos, este debería ser tu principal objetivo.

    Si estás tratando de aprender R y Python al mismo tiempo sin una sólida formación en estadística, el aprendizaje no valdrá para nada. Los científicos de datos no son programadores, su trabajo es entender los datos, manipularlos y exponer el mejor enfoque. Si estás pensando en qué lenguaje aprender, tienes que saber cuál lenguaje es el más apropiado para ti.

    Generalmente, los usuarios de la Data Science son los profesionales de los negocios. En las organizaciones, la comunicación es un factor vital. Hay muchas formas de comunicar: informes, aplicaciones web, cuadros de mando, entre otros. Por esta razón, se necesita una herramienta que haga todo esto a la vez.

    ¿Es difícil aprender el lenguaje de programación R?

    Hasta hace pocos años, el lenguaje de programación R era un lenguaje difícil de dominar. Era confuso y no estaba tan estructurado como otras herramientas de programación. Para superar este gran inconveniente, desarrollaron una compilación de paquetes llamada tidyverse. A partir de este momento, todos los cambios fueron positivos. Así pues, la manipulación de datos se volvió trivial, intuitiva y crear un gráfico ya no era tan complicado.

    Los mejores algoritmos para el Machine Learning se pueden implementar con el lenguaje R. Además, paquetes como Keras y TensorFlow permiten crear técnicas de Machine Learning de alto nivel. También, dispone de un paquete para realizar Xgboost, uno de los mejores algoritmos de la competición Kaggle.

    El lenguaje R puede comunicarse con otros lenguajes de programación. Así que es posible llamar a la acción Python, Java, C++ en el lenguaje de programación R. El mundo del Big Data también es accesible para este lenguaje. Esto debido a que se puede conectar R con diferentes bases de datos, como Spark o Hadoop.

    Por último, el lenguaje de programación R ha evolucionado y permite hacer operaciones para acelerar el cálculo en paralelo. De hecho, el lenguaje R fue criticado por utilizar solo una Unidad de Central de Procesamiento (CPU) a la vez. Es por ello que el paquete paralelo te permite realizar tareas en diferentes núcleos del ordenador.

    Relación con la estadística

    El entorno del lenguaje de programación R la estadística no juega un papel muy importante. Aunque muchos desarrolladores lo utilizan como un sistema estadístico. De esta manera, puede considerarse como un entorno en el que se han implementado diversas técnicas estadísticas. Ya sean clásicas y modernas.

    Algunas de ellas están integradas en el entorno básico de este lenguaje, pero muchas se suministran como paquetes. Hay unos 25 paquetes suministrados con R, llamados paquetes “estándar” y “recomendados”. Muchos más están disponibles a través de la comunidad de sitios de Internet CRAN  y en otros lugares.

    Del mismo modo, la mayoría de las estadísticas clásicas y gran parte de la metodología más reciente, pueden usarse en estos momentos, gracias al lenguaje de programación R. Pero los usuarios tendrán que estar preparados para trabajar un poco con el fin de encontrarlos.

    Además, existe una importante diferencia de funcionamiento entre R y los demás sistemas estadísticos principales. En el lenguaje R, un análisis estadístico como una serie de pasos a seguir. Al menos, era el común denominador en este caso. En donde los resultados intermedios se almacenan en objetos.

    De esta manera, mientras que SAS y SPSS darán una salida a un análisis de regresión o discriminante, el lenguaje de programación R dará una salida mínima y almacenará los resultados en un objeto de ajuste. Todo ello para su posterior evaluación por otras funciones del lenguaje R.

    Con el Máster en Big Data y Business Analytics, aprenderás a manejar todas las herramientas y lenguajes de programación disponibles. Con este completo programa de estudios de postgrado, estarás trabajando en el análisis de datos con plataformas adecuadas para ello.

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