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EL lenguaje R en la estadística del Big Data

El lenguaje R es una herramienta de programación, que se ha popularizado a raíz de ser utilizado por empresas del tamaño de Facebook, Google, Pfizer, Bank of America o Shell Oil para obtener el mayor valor de la información almacenada.

Con millones de usuarios, estas compañías podrían tardar semanas en poner todos sus datos en una gráfica para estudiarlos, y al recurrir a un lenguaje de programación de estadística reducen este tiempo a pocos minutos.

Las profesiones relacionadas con el Big Data se han convertido en una de las más prometedoras del mercado actual y la formación en las herramientas de analítica es una buena baza si quieres encontrar las mejores salidas profesionales.

Qué es el lenguaje de programación R

R es un lenguaje de programación gratuito que opera bajo licencia GNU. Se trata de un entorno estadístico que se utiliza, principalmente, para la computación en este ámbito, ofreciendo una variedad de algoritmos que se usan mucho en el aprendizaje automático. 

El lenguaje R también es un entorno compuesto por un conjunto de paquetes de software que se pueden usar para realizar cálculos numéricos y trazar gráficos para la manipulación de datos. Esto lo hace especialmente útil en la investigación estadística.

Este lenguaje se ejecuta en las plataformas UNIX, Windows, MacOS, FreeBSD y Linux y se caracteriza por tener una estructura compleja de datos, operadores y funcionalidades. De esta manera, te pueden ofrecer desde matrices hasta bucles y recursividad, junto con la integración de otros lenguajes de programación, como C, C ++ y Fortran.

Aplicación en la estadística de Big Data

Algunas de las aplicaciones del lenguaje R en la estadística de Big Data son en los siguientes sectores:

Finanzas

El Big Data y el análisis de datos se usan ampliamente, y desde hace muchos años, en la industria financiera. El lenguaje de programación R es la herramienta más popular para este mercado. Proporciona un conjunto estadístico avanzado que puede llevar a cabo todas las tareas necesarias para este sector.

Con la ayuda de lenguaje de programación R, las entidades financieras pueden realizar mediciones de riesgo a la baja, ajustar el rendimiento del mismo y ayudar en las visualizaciones, creando gráficos de velas, de densidad o de reducción que sean fácilmente entendibles por los usuarios.

R también proporciona herramientas para promedios móviles, autorregresión y análisis de series temporales que constituyen algunos de los aspectos más importantes de las aplicaciones financieras.

El sector financiero también está aprovechando los procesos estadísticos de series temporales de lenguaje R para modelar el movimiento de su mercado de valores, prediciendo los precios de las acciones.

Este lenguaje también proporciona el contexto adecuado para la extracción de información financiera, a través de sus paquetes (auantmod, pdfetch, TFX, pwt, etc.). Por otra parte, R te puede facilitar la extracción de datos de activos online. Con la ayuda de RShiny serás capaz de mostrar tus productos financieros a través de visualizaciones claras y adecuadas.

Banca y Big Data

Al igual que las instituciones financieras, las entidades bancarias utilizan R para modelar el riesgo de crédito y otras formas de análisis de riesgos.

Los bancos hacen un uso intensivo de corte hipotecario que les permite adjudicarse la propiedad hipotecada, en caso de incumplimiento del préstamo.

Pero esta operación no es tan sencilla como parece. Ya que esto implica la distribución del precio de venta, la volatilidad de este y el cálculo del déficit esperado. Para estas operaciones, a menudo R se utiliza con herramientas propietarias, como SAS.

R también se puede utilizar junto con Hadoop (estructura de software de código abierto) para facilitar el análisis que establece la “calidad” de un cliente, su segmentación y su retención. De esta manera, se aseguran de que el cliente es solvente.

Asistencia sanitaria

La genética, la bioinformática, la investigación de fármacos o la epidemiología solo son algunos de los campos de atención médica que hacen un uso intensivo del lenguaje R.

Con la ayuda de esta herramienta, estas empresas pueden procesar datos e información, proporcionando un contexto esencial para el análisis y el procesamiento de datos adicionales.

Para un procesamiento más avanzado, como el descubrimiento de medicamentos, R se usa más ampliamente para realizar ensayos preclínicos y analizar los datos de seguridad de dichos productos. También proporciona un paquete para realizar análisis de datos y herramientas de visualización para los usuarios.

R también es popular por su paquete “Bioconductor”, que proporciona funcionalidades para analizar los datos genómicos. En el campo de la epidemiología, los científicos de datos utilizan esta herramienta para procesar y predecir la propagación de enfermedades.

Principales beneficios del lenguaje R

Utilizar el lenguaje R tiene múltiples ventajas:

Código abierto

Un lenguaje de código abierto es aquel con el que podemos trabajar sin necesidad de pagar una licencia o tarifa por su uso, y es el caso de lenguaje R. Puedes contribuir a su desarrollo optimizando sus paquetes, creando otros y resolviendo problemas.

Plataforma independiente

R es un lenguaje de plataforma independiente o multiplataforma, esto significa que su código puede ejecutarse en todos los sistemas operativos. Lenguaje de programación R permite a los programadores desarrollar softwares para sistemas que son competencia entre sí escribiendo el programa una sola vez, lo que les ahorra tiempo.

Operaciones de aprendizaje automático

R te permite realizar varias operaciones de aprendizaje automático, como la clasificación y la regresión. Para ello, el lenguaje te proporciona varios paquetes y funcionalidades para que desarrolles la red neuronal artificial. Como muestra, un botón: R es utilizado por los mejores científicos de datos del mundo.

Trazado y gráficos de calidad

R simplifica la calidad del trazado y los gráficos. Sus bibliotecas, como ggplot2 y plotly, abogan por gráficos visualmente atractivos y estéticos que diferencian a R de otros lenguajes similares.

En conclusión, el lenguaje R es una de las principales herramientas de estadísticas del Big Data. Los mejores científicos de datos lo utilizan, sobre todo, para crear algoritmos de Machine Learning y obtener conclusiones valiosas del análisis de la información.

Los principales campos de actuación son la banca, las entidades financieras y el ámbito de la salud. Infórmate aquí sobre el Master de Big Data y cómo sacar el mayor partido al lenguaje R.

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