R es el software de referencia en el mundo de la Estadística, la herramienta más potente y eficiente del mercado.
Numerosas empresas y universidades utilizan el software R para sus análisis y es uno de los lenguajes más utilizados en investigación científica, pero… ¿qué es realmente R?, ¿por qué me debería interesar?, ¿cómo me puede ayudar con mis análisis de datos?
Es…
Un lenguaje para el análisis estadístico y gráfico
R es un ambiente de programación formado por un conjunto de herramientas muy flexibles que pueden ampliarse fácilmente mediante paquetes, librerías o definiendo nuestras propias funciones. Además es gratuito yde código abierto, un Open Source parte del proyecto GNU, como Linux o Mozilla Firefox.
¡Esta es una de sus principales ventajas!
Cualquier usuario puede descargar y crear su código de manera gratuita, sin restricciones de uso, la única regla es que la distribución siempre sea libre (GPL).
Gracias a que puede accederse libremente a su código, R software no tiene limitadas sus funciones, al contrario de lo que sucede con otras herramientas estadísticas comerciales como Statistica, SPSS, etc.
R es un entorno y lenguaje de programación diseñado para el análisis estadístico
R se presentó al mercado en 1993 de la mano de sus creadores Robert Gentlemany Ross Ihaka, que desarrollaron la herramienta en el Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland. Sin embargo la base de sus orígenes se encuentra en el desarrollo del lenguaje S.
Creadores de R Software Robert Gentleman y Ross Ihaka
Gentelman e Ihaka bautizaron como R al nuevo lenguaje «en parte al reconocimiento de la influencia de S y en parte para hacer gala de sus propios logros: R&R»
R es producto de la filosofía Open Source. Desde sus inicios una extensa comunidad de usuarios y programadores de alto nivel contribuye a desarrollar nuevas funciones, paquetes y actualizaciones que son rápidamente accesibles a todo público de forma libre y gratuita.
Esto convierte a R en una herramienta estadística estable, confiable y a la vanguardia, ya que está sometida a una actualización permanente.
Esto significa que las variables, datos, funciones, resultados, etc., se guardan en la memoria activa del computador en forma de objetos con un nombre específico.
Esta característica permite aplicar cálculos a un conjunto de valores a la vez sin la necesidad de utilizar un algoritmo más sofisticado como una función bucle (loop).
Un lenguaje interpretado
R es un lenguaje interpretado (como Java) y no compilado (como Fortran o Pascal).
Es decir, los comandos escritos en el teclado son ejecutados directamente sin necesidad de construir un ejecutable.
Esto facilita mucho nuestro trabajo con el análisis de datos complejos.
Las ventajas de R Software para Data Scientist
Tras 10 años de experiencia como Data Scientist sé que cuanto más profundizas en el uso de R, más ventajas descubres.
Para mí estas son las ventajas fundamentales que más te ayudan a obtener resultados satisfactorios en tus análisis de datos:
Es una herramienta muy poderosa para todo tipo de procesamiento y manipulación de datos.
Algunas técnicas avanzadas y robustas solo pueden realizarse con este software.
Ambiente de trabajo muy flexible y extensible.
Permite crear gráficos de alta calidad exportables en diversos formatos: PostScript,pdf, bitmap, pictex, png, jpeg, etc.
Gran cantidad de información sobre sus funciones y paquetes de funciones.
Consume pocos recursos informáticos.
Está disponible para todos los sistemas operativos (Windows, Macintosh y sistemas Unix -como Linux-).
R trabaja con otros lenguajes y permite leer datos de otros softwares como SPSS, SAS, Excel, etc.
Puedes crear aplicaciones web interactivas (apps) con la herramienta Shiny.
Puedes crear un flujos de trabajo para escribir informes reproductibles y dinámicos y hacerlo en varios formatos (pdf, word, html).
R, un reto para los principiantes
Como habrás podido comprobar, si te dedicas a la investigación y necesitas extraer conocimiento de los datos, R Software te ofrece infinidad de ventajas (lo sé por experiencia).
Pero, siendo honestos, seguro que estarás pensando: «Mmm… ¿Es todo tan bonito? Alguna desventaja debe de tener, ¿no?»
Pues sí, efectivamente, nada es perfecto 🙂
Su principal ventaja es también su punto débil, sobre todo para los principiantes: R utiliza una consola de comandos en lugar de una interfaz gráfica.
Esto conlleva que el dominio de la sintaxis sea exigente y requiera mucha práctica. Se suele decir que su curva de aprendizaje es «empinada», pero el esfuerzo inicial al poco tiempo es recompensado con creces.
Cuando conoces su potencia e infinitas posibilidades para el manejo y el análisis de datos complejos te planteas: «¿¡Pero, cómo pude vivir sin R hasta ahora?!»
El dominio de R te da competencia para resolver problemas estadísticos de gran complejidad que no puedes afrontar con otras herramientas comerciales.
Las claves para dominar el lenguaje R son:
Contar con un guía experto: que te asesore y muestre paso a paso el funcionamiento de R y sus posibilidades.
Adoptar un enfoque pragmático: practicar con códigos de ejemplo y casos reales.
Página oficial R project
En internet puedes encontrar muchísimos recursos gratuitos para aprender R. El principal handicap es que la mayoría de los manuales, tutoriales, webinars, comunidades y foros están en inglés. Si no tienes un buen dominio del idioma es posible que el avance te resulte más difícil.
Pero si lo que necesitas es una curva de aprendizaje más rápida y resolver problemas reales de análisis de datos en tu práctica profesional, te recomiendo que apuestes por formarte con garantías.
Para aprender desde cero y alcanzar el perfil de experto, te recomiendo el Máster de Estadística Aplicada con R Software del que soy docente, 100% con contenidos en español y online.
También te invito a echar un vistazo a las valoraciones de nuestros alumnos/as. Además puedes contactar para ampliar información.
Yo te puedo hablar maravillas sobre el Máster (lógico, soy la docente 🙂 pero sería trampa :P. Creo que las experiencias de los alumnos/as de anteriores ediciones pueden aportarte más valor para conocer la calidad de nuestra formación y cómo R Software puede contribuir a tu desarrollo profesional.
Además ya puedes reservar tu plaza, iniciamos la VII edición del Máster el próximo mes de octubre.
La práctica hace al maestro. Solo existe una forma de aprender R ¡Utilizarlo!
¿Qué puedo hacer con R?
Puedes: estudiar correlaciones, ajustar modelos, crear gráficos 3D de altísima calidad, aplicar árboles de decisión, realizar análisis clúster, análisis de componentes principales, crear redes neuronales de predicción, etc.
La lista de posibilidades es muy pero que muy extensa y se adapta a todo tipo de necesidades para el análisis complejo de datos.
Ejemplos de análisis estadísticos con R
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