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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