Lenguaje R: un lenguaje de programación pensado para el Big Data

R es un lenguaje de programación pensado para su aplicación en estadística y análisis de grandes cantidades de datos. Con R es muy sencillo manipular cantidades ingentes de datos y visualizarlos a conveniencia en diferentes tipos de gráficas. Al ser un lenguaje de programación creado por estadísticos, se amolda de forma natural a los propósitos de la ciencia de datos, una disciplina en auge actualmente.

Así pues, R está compuesto de dos caras: una es su faceta de lenguaje de programación, y la otra es un entorno computacional propio en el que los usuarios emplean funciones en una interfaz de líneas de comandos para poder programar en R.

A diferencia de lenguas como Python y Java, que son lenguajes de propósito general, R es un lenguaje de dominio específico, por lo que se emplea exclusivamente para realizar análisis de datos en un contexto estadístico.

Por ello, viene equipado con un rango muy amplio de funciones para analizar grandes volúmenes de datos, modelarlos y crear gráficos estéticos y funcionales a partes iguales.

Son muchas las compañías que valoran R muy positivamente y las utilizan en sus espacios de trabajo. Algunos ejemplos conocidos de empresas que emplean R son Amazon, Facebook, Google, Accenture, Uber, IBM, LinkedIn, ¡y muchas más! Es por eso que los profesionales que aprenden R mejoran significativamente sus oportunidades laborales.

El germen de R como un lenguaje de programación especializado en datos se remonta a los años 70, cuando John Chambers desarrollo un lenguaje llamado S, también enfocado a propósitos estadísticos. 20 años más tarde, surgió R como un dialecto de este lenguaje primigenio. Desde entonces, R ha ido renovándose y haciéndose más accesible a todos los usuarios y programadores con actualizaciones periódicas.

Un aspecto muy destacable de R es su comunidad, un grupo de personas apasionadas de los datos que emplean R y aportan mucho valor a este nicho. La comunidad de R es muy activa y hay mucha gente activa en los foros que se dedica a redactar sobre técnicas de análisis de datos y a responder dudas sobre las funcionalidades más recónditas de R.

Además, es en esta comunidad donde se han gestado miles de paquetes de R con funcionalidades específicas y mucho más intuitivas que el R base.

Para qué sirve R

Como hemos dicho, R es un lenguaje de programación líder en el análisis de datos. Con el se pueden limpiar datos, filtrar información, crear distintos tipos de gráficas y manipular los datos que nos interesen para realizar un análisis exhaustivo de volúmenes de datos gigantescos almacenados en bases de datos. Es por eso que muchos profesionales encuentran en R una herramienta muy potente. Estas son las disciplinas en las que se emplea R:

Investigación

Al igual que el inglés es la lengua franca en Occidente, R es el lenguaje de programación por excelencia de muchas instituciones académicas. No solamente lo emplean en los departamentos de matemáticas y estadísticas en las universidades, sino que también se necesita en muchas investigaciones que implican análisis de datos cuantitativos como la biología, la economía, la física o la medicina.

Ciencia de datos

Python y R son las lenguas con mayor protagonismo en el mundo de la ciencia de datos. Gracias a R, estos profesionales pueden modelar datos estructurados y no estructurados, así como crear herramientas de machine learning que automaticen ciertas tareas.

Una vez se aprende a manejar R, manipular datos a partir de varias fuentes es un reto más asequible. Además, tanto R base como muchos de sus paquetes ofrecen muchas opciones para visualizar datos según nuestras necesidades y el tipo de datos con los que operemos. De esta forma, los científicos de datos exponen los resultados de sus investigaciones y análisis de forma visual y fácilmente entendible para todo el mundo.

Finanzas

Como es lógico, R también ha encontrado una aplicación directa en el análisis de datos de métricas empresariales y contables. Muchas empresas y bancos emplean R para analizar riesgos de inversión y diseñar informes financieros de naturaleza muy diversa. De hecho, hay paquetes de R específicamente pensados para business intelligence, como jrvFinance y Rmetrics, con los que los profesionales de las finanzas pueden operar con R sin ser muy duchos en programación.

Paquetes de R

Una de las ventajas clave de R es la amplia variedad de paquetes disponibles que cubren una variedad de áreas, desde estadísticas y análisis de datos hasta visualización y aprendizaje automático. Cuando hablamos de un paquete de R, nos referimos a un conjunto de funciones, datos y código que están organizados de manera estructurada y se distribuyen como una unidad importable en el entorno de R.

Los paquetes son un añadido estrella en R. De hecho, el conjunto de paquetes de tidyverse que, según se prevé, supera en frecuencia de uso y funcionalidades a R base. De igual forma, todos estos paquetes están orientados a diferentes campos y están diseñados para ser más intuitivos y prácticos para su campo de aplicación. Estos son los paquetes de R más útiles:

dplyr

El paquete de dplyr se fundamenta en una sintaxis concisa e intuitiva para tareas de manipulación de datos. Algunas de sus funciones como filter, select, mutate y summarize nos permiten cribar, transformar y sintetizar una gran cantidad de datos. Es uno de los paquetes esenciales tanto para principiantes que se estén iniciando en R como para científicos de datos experimentados.

ggplot2

Este paquete es muy conocido por su practicidad y versatilidad a la hora de visualizar datos de forma estética y altamente personalizable. Las posibilidades que nos aporta ggplot2 en la generación de gráficos son infinitas, desde gráficos de dispersión hasta gráficas multivariables de gran complejidad.

shiny

Con este paquete de R tan innovador podemos crear aplicaciones interactivas para web directamente en el entorno de R. Gracias a shiny podemos crear dashboards interactivos, visualizaciones de datos muy punteras y herramientas hechas a medida sin tener que formarnos concienzudamente en desarrollo web. De esta forma, los científicos de datos pueden compartir sus conclusiones con otros profesionales de forma más accesible e inmersiva.

stringr

Stringr es un paquete que proporciona una interfaz muy intuitiva para el usuario medio con el fin de gestionar tareas de cadenas de texto con funciones de reconocimiento de patrones, extracción de strings, sustitución, y mucho más. Es una herramienta especialmente útil a la hora de trabajar con datos no estructurados y analizar grandes volúmenes de texto.

¿Cómo empezar a aprender R?

Puede sonar muy cliché, pero es la realidad: R se aprende haciendo. Hay muchos recursos en Internet con los que te puedes guiar para aprender lo básico de R. Ahora bien, te avisamos de que aprender un lenguaje de programación, especialmente si no tienes experiencia previa, requiere de constancia y disciplina. Puedes tardar un par de meses en interiorizar lo básico de R.

Sin embargo, programar de memoria es algo que viene con el tiempo. Lo esencial es que conozcas todo el potencial que te puede aportar en R en el análisis de datos, que tengas recursos y sepas cómo conseguir lo que quieres con los datos mediante R.

De todas formas, comenzar con R puede resultar un tanto intimidante y confuso, ya que es un universo muy vasto en el que es complicado iniciarse. En ese caso, te recomendamos que le eches un vistazo a nuestro catálogo de cursos y másteres de análisis y ciencias de datos, en los que te daremos la bienvenida a R con un enfoque eminentemente práctico y aplicable en el día a día de un científico de datos profesional.