R: el lenguaje estadístico más popular

R: el lenguaje estadístico más popular

Cuando un estudiante  de sistemas empieza a tomar clases de machine learning , data mining o data science se encuentra con la sorpresa de que R (un lenguaje totalmente desconocido del mainstream de los lenguajes de programación) es el lenguaje de referencia para muchos y sin lugar a dudas el más popular entre estadísticos y analistas de datos.

R despierta pasiones pero también odios. Muchos no pueden entender cómo es posible que un lenguaje innecesariamente complejo, con herramientas de visualización relativamente pobres y con tiempos de procesamiento excesivos pueda tener tanto éxito. R es un lenguaje muy fácil de aprender si uno no tiene experiencia de programación pero paradójicamente se convierte en complejo si uno ya conoce otros lenguajes.

He aquí algunas de las ventajas que han hecho a R tan popular:

  • Fue escrito por estadísticos para estadísticos
  • Tiene más de 2 millones de usuarios en el mundo
  • Es gratis
  • Tiene una colección importante de paquetes creados por usuarios con buena reputación. Hay más de 8 mil paquetes disponibles en su librería
  • Es fácil de aportar nuestros propios trabajos como paquetes
  • Es estable y no tiene grandes errores a pesar de ser gratuito
  • Permite fácilmente pre- procesar datos
  • Con pocas lineas, permite completar rápidamente un análsis de datos.

 

R surgió como la alternativa gratuita del programa estadístico S (desarrollado por John Chambers en los laboratorios de Bell en 1970). La primera versión de R fue creada por Robert Gentlemen y Ross Ihaka en la Universidad de  Auckland a mediados de los 90s y fue publicada como un open-source.

En la actualidad existen muchos programas para el análisis estadístico, destacándose SAS, Stata, SPSS, MATLAB, Minitab, Python e incluso Excel con su PowerBI. Sin embargo R continua ganando adeptos y es muy utilizado en conjunto con Python.

Si usted está empezando con el análisis de datos y sabe programar se dará cuenta que utilizar R y/o Python es mucho más fácil para jugar con los datos y empezar a manipularlos en búsqueda de  algún sentido. Cuando necesite ayuda se dará cuenta que el ecosistema de R es muy activo y está lleno de librerías con solución a su problema.

Por último, les dejamos abajo los resultados de la encuesta KDnuggets sobre Software.  Como verá R es la herramienta más popular entre científicos de datos, pero el uso de Phyton crece  rápidamente y se espera que lo alcance en 2-3 años.

Encuesta Knuggets
Programas más usados para el analysis de datos (2015)

 

Abajo les dejo una charla (en inglés) sobre el lenguaje R “The R Language: The Good The Bad And The Ugly“.

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