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¿Qué es el lenguaje R aplicado al tratamiento de datos?

El Lenguaje R se ha convertido en un imprescindible para los profesionales en Data Science y en Big Data. A continuación, te definiremos en qué consiste y cuáles son sus características principales. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el lenguaje R?

Es tanto un software con licencia GNU GLP como un lenguaje de programación y un ambiente de cómputo que ofrece estadísticas. A la hora de analizar los datos, el contar con un programa de código abierto que puedes inspeccionar y mejorar es sinónimo de adaptabilidad.

Al instalarlo podrás hacer uso de la base de R. Incluye distintos grupos de funciones y datos, a los que contribuye la propia comunidad de usuarios. Es decir, el entorno R es un sistema perfectamente ordenado y que mantiene su coherencia, justo lo contrario que otros programas similares, que no dejan de ser una especie de cajón de sastre lleno de herramientas y con requisitos que alteran su usabilidad.

Este lenguaje suele usarse para la computación gráfica y estadística gracias a su variedad de modelos, pruebas, análisis y clasificaciones que incluye. Su estabilidad es absoluta en Linux, MacOS y Windows. Está desarrollado por R Development Core Team y es un proyecto colaborativo en el que puedes colaborar como prefieras. Su descarga es gratuita.

¿Cuáles son las características del Lenguaje R?

El tratamiento de datos resulta siempre mucho más sencillo apostando por esta alternativa. Te las resumimos en el siguiente listado:

  • El almacenamiento y el manejo de los datos son más sencillos gracias a su interfaz.
  • Al realizar los cálculos con matrices, contarás con un conjunto de operadores.
  • Podrás realizar el análisis de los datos usando una amplia variedad de herramientas.
  • La visualización de los datos se consigue gracias a diversas utilidades gráficas.
  • Es un lenguaje de programación que permite insertar bucles, saltos condicionales, utilidades para la entrada y la salida de datos y funciones recursivas, entre otras acciones similares.
  • El formato usado para la documentación está basado en LaTex, lo que te permite lograr una documentación completa tanto en formato digital como físico.
  • Es compatible con otros lenguajes como Fortran, C, C++.
  • Se adapta al análisis de datos intensivos desde el punto de vista computacional (como el que se ocupa del consumo de los recursos RAM y CPU).
  • Se integra con distintas bases de datos y hay bibliotecas que facilitan su uso gracias a lenguajes de programación como Python o Perl.

¿En qué fases del análisis de datos se utiliza?

El análisis de datos se utiliza en cinco fases, principalmente. Cada una tiene su importancia y contribuye a convertir el proceso en uno más eficaz:

  • La incorporación de los datos desde archivos de texto, bases de datos, etcétera.
  • El procesamiento de los datos. Se eliminan, entre otros, los erróneos, los valores ineficaces y las duplicaciones.
  • El análisis. Permite contar con modelos que agrupan, clasifican o predicen tendencias.
  • Los resultados.  Cada informe puede reproducirse y presentarse más fácilmente.
  • La puesta en práctica de las medidas oportunas. La consulta de las predicciones sobre la base de los datos históricos permite elegir una estrategia distinta para alcanzar el objetivo deseado.

¿Por qué el lenguaje R se usa en el ámbito del Big Data?

Son diversos los motivos y cada uno de ellos necesita de una explicación determinada. Por ello, dividiremos la información en diversos apartados:

Ventajas del lenguaje R

El uso principal de R es disponer de una enorme cantidad de datos exige poder manipularlos, procesarlos y visualizarlos gráficamente, además la clave para:

  • Diseñar visualizaciones de excelente calidad que te permitan ahorrar tiempo al repasar los datos obtenidos.
  • Crear paneles de control para poder analizar y visualizar los datos más fácilmente.
  • Automatizar la generación de informes.
  • Contar con las herramientas de análisis estadístico más eficaces para conocer mejor los datos a estudiar.

La reproducibilidad de R

A la hora de analizar cualquier tipo de dato es imprescindible que el resultado, y el propio proceso, se puedan reproducir. Para lograrlo hay que documentar cada paso del análisis, tarea que facilita que se entienda mejor cómo se está produciendo y qué debería corregirse.

A la hora de tomar alguna decisión, es posible corregir exclusivamente el error y no buscar en todo el análisis hasta encontrarlo.

Lo anterior conlleva que sea más práctico escribir el código de cada programa en R y no depender de interfaces con un gráfico en el que tengas que hacer clic. Cada código puede convertirse en programa documentado que puedes compartir.

Es adecuado contar con versiones que te aclaren cómo se han desarrollado e incluso combinar R con otros lenguajes para que el resultado sea óptimo.

Las herramientas incluidas

Hay diversas alternativas que fomentan que cada análisis sea reproducible. Algunas de ellas son:

  • Los paquetes knitr y rmarkdown. Crean documentos en formatos conocidos (HTML, Wordy PDF) que incluyen código de R, resultados y texto.
  • Packrat permite administrar las dependencias de paquetes escritos en R.

La organización

Cada análisis que hagas arroja un resultado y puede ser la clave para quien consulte tu trabajo, el lenguaje R te permite ordenarlos con eficacia. Solo necesitas instalarlo en tu ordenador e ir actualizándolo para obtener un resultado eficiente.

¿Cómo se interpretan los datos obtenidos?

Si bien ya hemos comentado las virtudes del lenguaje R, no podemos obviar que su objetivo es realizar análisis que puedan interpretarse. Para hacerlo, es fundamental que tengas conocimientos de programación y que seas tú quien elija el tipo de gráfico que prefieres.

En tus manos está decidir entre un programa fijo que te exige cumplir con sus requisitos y un entorno distinto que apuesta por lo colaborativo. Esta es la opción preferida de los expertos en datos y la que ofrece unos resultados más acordes a las necesidades de sus usuarios.

Puedes aprender a dominar el Lenguaje R  gracias a nuestro Máster en big data o el Máster en Data Science. Aprenderás todos los secretos de su uso y podrás aumentar tus conocimientos como analista de datos.

Sin duda, no pasará mucho tiempo hasta que tú también termines por aportar tu grano de arena al creciente éxito de una alternativa eficaz para entender mejor cómo el big data incide en el futuro de cualquier negocio. ¿Estás listo/a?

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