¿Sabes que es la programación en R? Se trata de un tipo de lenguaje de código abierto e interpretado que permite el desarrollo de herramientas de medición de estadísticas y gráficas.

Este tipo de lenguaje se ha estado extendiendo a lo largo de la comunidad de programadores y de desarrollo de software en los últimos años. Esto es gracias a su amplia variedad de técnicas estadísticas y de medición de big data.

Si te interesa este tema, no puedes perderte cada uno de los detalles que te mostraremos a lo largo de este artículo. 

¿Qué es y para qué sirve R?

Para definir qué es programación en R, es necesario entender qué significa su sigla.

R quiere decir que se trata de un tipo de lenguaje de programación con software libre, que, a su vez, es un tipo de lenguaje interpretado. Es decir, los comandos o instrucciones son ejecutados directamente sin ningún tipo de software externo o compilación de datos de lenguaje máquina.

Este tipo de lenguaje en R consiste en la planificación o creación de programas, aplicaciones o herramientas de medición estadística y gráfica.

Del mismo modo, su capacidad permite que se puedan desarrollar distintas técnicas de medición, como lineales o no lineales, análisis de series de tiempo, agrupaciones, estadísticas clásicas o clasificaciones.

El código R es desarrollado actualmente por R Development Core Team, y su proyecto es colaborativo y abierto, por lo que otros usuarios programadores pueden ser partícipes del proyecto. Pudiendo publicar paquete de códigos que extienden su configuración básica. 

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¿Qué tipo de lenguaje es R?

Como hemos dicho, el lenguaje en R o programación en R, es tipo abierto o libre, es decir, que cualquier usuario con conocimiento en programación de lenguaje interpretado, puede desarrollar software.

De hecho, el proyecto en sí, es colaborativo y se expande cada vez más gracias a su comunidad.

Este tipo de lenguaje permite:

  • El manejo efectivo de almacenamiento de datos.
  • Desarrollo de herramientas para cálculo de matrices y estadística.
  • Utilidades gráficas.
  • Un lenguaje de programación diverso, con bucles, saltos condicionales, utilidades recursivas y más.
  • Su documentación posee un formato LaTeX, que proporciona documentación completa en formato físico o digital.

 Como última característica a destacar, diremos que la programación en R se puede integrar con otros lenguajes de programación. Esto incluye lenguajes como C, C++ y Fortran para análisis de big data que consumen muchos recursos de PC. Además, se pueden interpretar fácilmente con otros lenguajes como Python y Perl. 

¿Cuáles son las aplicaciones de programación en R?

Al ser un tipo de lenguaje que está dedicado a análisis de big data, se aplica en situaciones que requieran análisis profundo. Así, se puede manipular, procesar y visualizar gráficas con dichos datos.

Esto permite a su vez, el ensayo y el error, por lo que, al desarrollar software es posible hacer pruebas de ensayo que, sin importar si funcionen bien o no, el propósito es buscar la mayor estabilidad y funcionalidad posible. El resultado final no suele ser un programa propiamente, sino un informe para poder desarrollarlo.

El análisis de datos conlleva un proceso bastante riguroso, y en cada uno de las partes que componen ese proceso, está presente el lenguaje de programación en R.

  • Adquisición de datos en las fuentes disponibles: Archivos de textos, bases de datos, etc.
  • Preparación de los datos: Eliminar valores extremos o dantos incorrectos o que se encuentren duplicados, etc.
  • Análisis de los datos: Crear la agrupación o clasificación de los mismos a través de modelos predictivos.
  • Aplicación de resultados: Aplicar modelos predictivos a una serie de datos históricos que resulten en datos precisos.

Ventajas y desventajas de aprender programación en R

Ventajas

  • Al momento de realizar análisis de big data, el tiempo y esfuerzo que se consume es importante, por lo que este lenguaje permite reducir la cantidad de tiempo para analizar datos. Además, se agrupa en un único programa todo lo necesario para analizar de forma eficaz en el menor tiempo posible.
  • Permite interpretar más fácilmente los datos a través de modelos lineales y no lineales.
  • Incluir gráficos permite estudiar y sacar conclusiones más precisas en menor tiempo. Permitiendo comparar gráficos en distintos períodos de tiempo y conocer así la evolución de procesos con un margen de error casi nulo.
  • El lenguaje permite el desarrollo de un lenguaje de programación limpio que facilita la gestión de datos.
  • Funciona sin problemas sistemas operativos UNIX, Linux, macOS y Windows.
  • Es gratuito.

Desventajas

  • No posee un soporte para gráficos en 3D o dinámicos.
  • Puede ser un poco lento en comparación con otros lenguajes de programación.
  • Los algoritmos no son unificados, por lo que se debe cambiar la opción de lectura para leer los datos obtenidos en los diferentes paquetes obtenidos.
  • Posee poca compatibilidad con otros lenguajes de programación.
  • Es vulnerable a ciberataques, ya que no posee sistemas de seguridad.
  • Está en constante actualización lo que conlleva a aprender sus nuevas características. 

¿Cómo comenzar a aprender a programar en R?

Para aprender a programar en R es necesario tener claro varios aspectos previamente. El primero de ellos, es que tener un tema que te apasione o al cual te guste dedicarte para poder analizar datos. Ya sea el deporte, algún campo artístico o la medicina, da igual el área, es necesario que la misma sea de tu agrado para que no lo sientas un trabajo demasiado tedioso.

Después, es necesario contar con herramientas que nos permitan limpiar y analizar los datos obtenidos. Para ello, el conocimiento en programación es fundamental.

Es necesario también tener un buen conocimiento en estadística aplicada, de manera que, tus conocimientos permitan transformar dichos datos en conocimiento que satisfaga una necesidad real.

Y, por último, tener desarrollada tu curiosidad, y que te motives a indagar progresivamente en nueva información útil para tus proyectos. 

¿Qué rubros requieren programadores para R?

Todo trabajo que involucre el estudio y análisis de datos, puede dar cabida dentro de equipo a un programador en R.

Ya sea el área de la ciencia, en los negocios y la medicina, son válidas para incluir analistas de datos que, con sus conocimientos en programación en R, permitan desarrollar avances en proyectos concretos. 

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