R

¿Qué es R?

Diseñado por dos miembros del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, R es un lenguaje de programación de código abierto basado en el lenguaje S. Está orientado a cálculos y estadísticas, por lo que hoy en día es muy usado para los rubros de marketing y Big Data. Es un proyecto colaborativo y de gran alcance por lo que día a día los usuarios suben extensiones y paquetes que expanden enormemente su ya de por sí amplia utilidad.

R ofrece un gran abanico de herramientas para modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc., además de ser ideal para producir gráficos detallados y de calidad. Es una de las mejores y más utilizadas herramientas de cálculo y su capacidad para analizar y procesar grandes volúmenes de datos, hacen de R el entorno ideal para la minería de datos.

¿Quiénes usan R?

Como lenguaje enfocado casi por completo a la estadística, R es el más popular desde hace décadas entre tecnológos, científicos, analistas de datos, psicólogos, sociólogos, Data Scientist entre otros. También lo hace ideal para expertos en SEO que necesitan recabar información sobre palabras clave y rangos de búsqueda.

Sólo Python ha llegado, con el paso de estos últimos años, a plantarle cara como una competencia dentro del ámbito del análisis de datos. No obstante, R tiene una trayectoria mucho más extensa, por lo que, entre veteranos, siempre es el preferido. Conocer los dos sería lo ideal, aunque si lo que quieres es algo enfocado directamente a la estadística, entonces esta debería ser tu primera opción.

¿Qué ventajas tiene respecto de otros lenguajes?

Además de todas sus ventajas más evidentes, como mencionara más arriba, R cuenta con una comunidad creciente y activa que sube complementos constantemente a la librería oficial. El catálogo de extensiones y paquetes ya alcanza más de 2000. Gracias a esto, los expertos que lo utilizan cuentan con lo mejor y más variado de las herramientas de medición y estadística que se puede encontrar en el mercado.

Hay que tener en cuenta también que R cuenta con numerosas interfaces gráficas que lo hacen mucho más sencillo de utilizar, lo que incluye una para Java y para Excel entre muchas otras alternativas. También se pueden utilizar las funcionalidades de R desde scripts programados en Python y otros lenguajes.

Sin duda la capacidad procesamiento de datos y la ligereza con que corren los programas diseñados en R, le ganan con toda justificación su lugar privilegiado en el mercado del Big Data.

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