El lenguaje R es un software libre que se usa en big data de forma habitual gracias, entre otros aspectos, a su manejabilidad y coherencia. Sin embargo, tiene múltiples ventajas y desventajas que pasamos a exponerte en los siguientes apartados.
Ventajas del lenguaje R en el tratamiento de datos
Al estudiar un máster relacionado con el tratamiento de datos te darás cuenta de que esta alternativa protagoniza buena parte del temario. Entre sus indudables ventajas se podrían destacar las que ahora exponemos:
- Acumula, en un único programa, todo lo necesario para analizar los datos con eficacia. La diversas herramientas de medición de datos y de realización de estadísticas se convierten en imprescindibles para ahorrar tiempo y esfuerzo.
- Incluye modelos lineales y no lineales usados en el sector de la estadística. Es idóneo para la clasificación y el agrupamiento de los datos, facilitando así su posterior interpretación.
- Los diversos operadores permiten realizar cálculos con matrices más rápidamente.
- La inclusión de gráficos permite el análisis de la información generada en menos tiempo. Además, permite la realización de comparativas entre distintos periodos de tiempo pudiendo conocer la evolución exacta de cada proceso con un nulo margen de error. También permite crear paneles de control específicos de cada sector y automatizar la realización de informes para gestionar más fácilmente la información.
- El lenguaje de programación permite crear un código limpio que facilita la gestión de los datos. Es posible incluir bucles, saltos condicionales y todo lo necesario para personalizar al máximo su eficacia.
- El formato LaTeX se amolda a la documentación virtual y física con enorme facilidad.
- Es compatible con lenguajes de programación como Fortran, C o C++.
- Funciona con sistemas UNIX, Windows y MacOS.
- Fue creado por el R Development Team, pero admite la colaboración altruista de cualquier usuario que quiera ir mejorando el lenguaje con aportaciones.
- Su uso es gratuito. Solo es necesario descargarse el programa en su web oficial.
Destacamos, igualmente, que su uso es habitual en todas las fases del análisis de datos y es de gran ayuda en:
- La adquisición de los datos a través de bases de datos o archivos.
- La preparación de la información recopilada eliminando datos duplicados, errores en la captación de datos y similares.
- El análisis de los datos para la creación de modelos de clasificación, predicción o agrupamiento, entre otros.
- La elaboración de un informe con los resultados del análisis listo para su uso.
- La valoración de los resultados y la puesta en marcha de las medidas que indiquen los modelos predictivos en comparación con los datos obtenidos en periodos anteriores.
Todas las ventajas anteriores han convertido este lenguaje de programación en uno de los más usados por los analistas de datos, pero ¿qué dicen los detractores de este programa y por qué no lo consideran apropiado?
Desventajas principales de este software
Si bien los analistas más experimentados no niegan que es de gran ayuda, también subrayan sus desventajas, o carencias, principales:
- No soporta gráficos en tres dimensiones o dinámicos. El resultado de cada informe puede ser algo pobre visualmente y bastante anticuado en comparación con el ofrecido por otros programas.
- Su lentitud le resta efectividad y competitividad. Existen lenguajes de programación más rápidos que ofrecen una capacidad de respuesta más adecuada.
- Los algoritmos no están unificados. Cada uno de ellos se almacena en un paquete distinto, por lo que hay que ir cambiando de opción para leer los datos obtenidos.
- Su origen está en S, un lenguaje de programación bastante anticuado que no ha sabido adaptarse a los tiempos. Otras alternativas, como Python, son más competitivas.
- Debido a la acumulación de opciones, aprender a manejarlo totalmente lleva bastante tiempo y no siempre es fácil de alcanzar este objetivo. No es la mejor opción para personas que no tienen cierto conocimiento previo de programación. Incluso programadores expertos cometen errores en su uso al necesitar una formación concreta en un lenguaje que tiene pocos puntos en común con otros con los que comparte objetivos.
- Sus restricciones y su incompatibilidad con otros lenguajes de programación impiden que se pueda usar para crear aplicaciones web.
- Acumula todos los datos en una única carpeta que termina ocupando demasiado espacio en una memoria física. Esta circunstancia conlleva que sea necesario volcar los datos de forma periódica para evitar el colapso de los dispositivos de almacenamiento.
- No tiene medidas de seguridad, por lo que es muy fácil de vulnerar por parte de los ciberdelincuentes. Poner en riesgo la información personal de los clientes de una empresa puede provocar la toma de medidas legales que terminen generando un serio problema económico.
- Su actualización constante conlleva tener que aprender las características de cada apartado continuamente. Así, el analista de los datos no siempre tendrá la seguridad necesaria al usar un programa en evolución permanente que puede cambiar de un día para otro.
Podría afirmarse que el uso de esta alternativa es casi para expertos, pero no es adecuado olvidar que la capacidad para analizar datos estadísticos es siempre superior a la de otras opciones. Para dedicarse al análisis de datos es necesario conocer todos los lenguajes de programación existentes y elegir el que mejor se adapte a los requisitos de cada empresa.
El buen profesional es aquel que se preocupa por recibir una formación acorde al perfecto desempeño de su labor. Y apostar por una escuela de prestigio que ofrezca un máster específico impartido por los mejores profesores te dará como resultado la posibilidad de mejorar tu futuro laboral de inmediato.
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