Lenguaje de programación R, el presente del Data Science

Si en su día te contamos que el nombre de Python proviene del famoso grupo cómico de Gran Bretaña, decirte que el lenguaje de programación R no se llama así por casualidad.

R surge en 1993 en la Universidad de Auckland, de la mano de los estadísticos Robert Gentleman y Ross Ihaka. 

Como bien te habrás fijado ya, las iniciales de ambos investigadores comienzan por “r”. Pero ese no es solo el motivo: el lenguaje R deriva del lenguaje S y Scheme. Así que sus creadores, simplemente, decidieron cambiar de letra... Curioso, ¿verdad?

Pues bien, en este artículo te vamos a hablar sobre el lenguaje de programación R, el presente del Data Science y uno de los referentes en el mundo de la estadística.

¿Qué es R como lenguaje de programación?

El lenguaje de programación R es fundamental para el análisis de datos, tanto a nivel estadístico como gráfico. Es funcional, multiplataforma, de código abierto, gratuito y se encuentra orientado a objetos.

Por consiguiente, R como lenguaje de programación es ideal para todo tipo de ámbitos. Incluido, el Data Science.

Características a tener en cuenta para programar en R

Estas son algunas de las características de R como lenguaje de programación más destacables:

• Software libre: R es un lenguaje de una filosofía open source. Es decir, el código es gratuito, cualquier usuario puede descargarlo y utilizarlo. Esto favorece también a que R sea un proyecto colaborativo.
• Lenguaje interpretado: Es un lenguaje interpretado y no compilado (al igual que Java). Por lo tanto, se trata de un lenguaje que se ejecuta de manera directa lo que, a su vez, facilita el análisis de datos.
• Lenguaje orientado a objetos: Esto significa que se puede realizar diferentes cálculos de valores a la vez sin tener que emplear un algoritmo complejo.
• Funcional: R está basado en funciones matemáticas. Desde tests, hasta algoritmos de agrupamiento; pasando por modelos lineales y no lineales… las opciones con R son muchas.
• Multiplataforma: Este lenguaje está disponible en distintos sistemas operativos.

De este modo, R es muy importante para la estadística, ya que es estable y además se encuentra en constante actualización.

¿Para qué sirve R?

Si decimos que el lenguaje de programación R es el presente del Data Science es por algo. Y es que este tipo de lenguaje de programación se utiliza en diferentes sectores laborales tales como:

• Estadística
• Bioinformática
• Análisis financiero
• Investigación biomédica
• Machine Learning

De esta forma, ante la pregunta de para qué sirve el lenguaje de programación R, nuestra respuesta va a ser clara: para todas las fases del análisis de datos.

R permite adquirir los datos de diferentes fuentes como las propias bases de datos (valga la redundancia). Asimismo, facilita su organización: elimina las duplicidades, así como datos incorrectos, entre otras posibilidades. 

A esto se le suma, que R es imprescindible en el análisis de datos propiamente dicho. Genera modelos de clasificación o agrupamiento, lo que favorece las predicciones.

Finalmente, R también es imprescindible en la comunicación y aplicación de los resultados conseguidos: desde informes o presentaciones, hasta su posterior uso.

Lenguaje R de programación: ventajas en Data Science

Entonces, ¿por qué afirmamos que el “lenguaje de programación R es el presente del Data Science”? Porque si trabajas como Data Scientist, este lenguaje interactivo te va a resultar verdaderamente útil:

• R es clave para generar, visualizar y analizar datos.
• Genera informes, así como gráficos de alta calidad.
• Se encuentra disponible en distintos sistemas operativos como Windows, macOS o Linux, entre otros.
• Favorece un trabajo flexible, ya que R puede trabajar con otros lenguajes de programación, así como softwares (el Excel sin ir más lejos).
• Es fundamental para el procesamiento de datos.

¿Entiendes ahora por qué el lenguaje de programación R es importante en Data Science?

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