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¿Aún no sabes qué es el lenguaje R? Te lo contamos

¿Conoces el lenguaje R? Si trabajas en una compañía data driven o aplicas el Big Data para mejorar el desarrollo de tu negocio, sin duda es una herramienta indispensable que necesitas manejar con soltura. Te explicamos en qué consiste y cuáles son sus aplicaciones.

¿Qué es el lenguaje R?

Se trata de un lenguaje de programación y un entorno de software libre, que dispone de licencia GNU GLP. Es parte de un proyecto abierto, en el que los usuarios tienen la opción de colaborar publicando paquetes que extiendan su repositorio oficial. También ten en cuenta que se puede descargar directamente de Internet de manera completamente gratuita.

El R es un lenguaje que se aplica en UNIX, Windows, MacOS, FreeBSD y Linux. No ofrece simplemente una serie de herramientas que se aplican con un objetivo específico en cada caso. Por el contrario, es un sistema planificado que resulta muy funcional en el abordaje global de un análisis de datos.

Además, este lenguaje se destaca entre otras opciones parecidas por ejecutar las instrucciones que se le solicitan directamente sin necesitar de una compilación previa. En consecuencia, te permite ejecutar las tareas ganando eficiencia y tiempo.

¿Cuáles son su características?

Las características del lenguaje R más importantes son:

  • Cuenta con operadores capaces de hacer cálculos con matrices. También trabaja con caracteres numéricos, enteros, complejos, lógicos y factores.
  • Ofrece diversas herramientas pensadas para el análisis efectivo de datos
  • Permite la visualización efectiva de datos
  • Su desarrollo es muy completo, e incluye bucles, saltos condicionales y otras funciones
  • El formato de documentación se basa en LaTeX, por lo que es completa tanto física como digitalmente.

Estos elementos hacen que el tratamiento de los datos y su almacenamiento sea realmente efectivo. Además, puedes usarlo tanto en la computación estadística como en la gráfica, gracias a la gran variedad de herramientas con que cuenta.

Finalmente, merece la pena destacar que este lenguaje de programación se integra sin problemas con otros como Fortran, incluso en las tareas intensivas de análisis de datos que implica un gran nivel de consumo de recursos. En el mismo sentido, también puede usarse desde lenguajes como Python.

¿Por qué es tan usado en Big Data?

R es un lenguaje específicamente diseñado para el análisis de datos. Sus características hacen que resulte especialmente eficaz a la hora de procesarlos y presentarlos de manera gráfica. Por esta razón, es una herramienta muy usada en Big Data, ya que ofrece la posibilidad de sacar realmente partido de la información recopilada por las empresas.

Aunque se define como un lenguaje de programación, la verdad es que R es mucho más. Se trata de una herramienta de uso interactivo, con la que el usuario hace todos los intentos necesarios para poder tener un informe sobre el análisis de los datos, que resulte realmente eficaz a la hora de optimizarlos.

Poder visualizar los datos en gráficas, analizar estadísticamente los datos y crear informes automáticos específicos es una de las principales razones por las que el lenguaje R es tan usado en las compañías data driven para sacar el mayor partido posible los datos extraídos por el proceso de Big Data.

De hecho, este lenguaje se puede aplicar en todas las fases de los análisis de datos del Big Data que se llevan a cabo habitualmente en el entorno empresarial:

  • Extracción de los datos de todas las fuentes
  • Preparación, eliminando datos incorrectos, duplicados, etc.
  • Análisis, a través de modelos previamente establecidos
  • Realización de informes para comunicar los resultados y poder, de esta manera, aplicarlos a posteriori para la predicción de ciertos elementos

Todas estas características hacen que el R tenga una vinculación directa con el Big Data y sus aplicaciones en el ámbito empresarial. De hecho, muchos data scientist aprovechan este lenguaje también como una herramienta para sus tareas de investigación, ya que permite agrupar los datos según sus características más significativas para ejecutar análisis complicados y hacer hallazgos significativos para determinar las características de los productos a nivel empresarial.

¿Lenguaje R y análisis estadístico?

Los analistas de datos encuentran en el lenguaje de programación R una opción de trabajo que les proporciona ventajas muy importantes para la efectividad de sus tareas.

Además de ayudar a la manipulación de datos, la flexibilidad y capacidad de extensión de esta herramienta, hacen que sea la mejor opción para llevar a cabo con solvencia las tareas más sofisticadas de la analítica.

Entre los aspectos más ventajosos que te ofrece para esta técnica, el lenguaje R consume muy pocos recursos y, en cambio, logra trabajar con efectividad cantidades ingentes de información. A ello, hay que añadir que los gráficos que se crean con esta herramienta son siempre de alta calidad y, además, se pueden exportar en diversos formatos teniendo en cuenta el uso que se les va a dar.

De igual modo, este lenguaje de programación te permite leer los datos de otros muchos programas, como SPSS o SAS. Incluso, permite la creación de aplicaciones específicas interactivas. Todo ello, ayuda a que se creen flujos de trabajo efectivos que resultan muy eficientes a la hora de crear informes dinámicos.

No debes olvidar que la recopilación de datos por sí misma no es una garantía de éxito para ninguna empresa. El análisis de los datos recogidos con tecnologías tan desarrolladas como el Big Data necesita de herramientas específicas para su análisis que permitan la obtención de todo su valor, la clave para un correcto desarrollo empresarial y la obtención de buenos resultados finales.

En definitiva, el lenguaje R es una herramienta indispensable en la actualidad para lograr un análisis estadístico y cualitativo de los datos manejados por cualquier empresa. Otra de las razones más importantes para su uso es su compatibilidad con diversos programas, plataformas y soluciones informáticas, como VirtualBox, Ubuntu, Jupyter Notebook, JSON, XML,Google Drive,Table au, AWS, EC2, S3, IaaS y Scrum. Esto garantiza la optimización de muchas de las tareas de tratamiento de datos.

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