Programación R para ciencia de datos

R es un lenguaje de programación de código abierto que se usa ampliamente como software estadístico y herramienta de análisis de datos. R es una herramienta importante para la ciencia de datos. Es muy popular y es la primera opción de muchos estadísticos y científicos de datos. Pero, ¿qué hace que R sea tan popular? ¿Por qué y cómo usar R para Data Science? 

Ciencia de datos en lenguaje de programación R

La ciencia de datos se ha convertido en el campo más popular del siglo XXI. Se debe a que existe una necesidad apremiante de analizar y construir conocimientos a partir de los datos. Las industrias transforman los datos sin procesar en productos de datos proporcionados. Para hacerlo, requiere varias herramientas importantes para batir los datos sin procesar. R es uno de los lenguajes de programación que proporciona un entorno intensivo para investigar, procesar, transformar y visualizar información. 

Diferencia entre programación R y programación Python

Rasgo	R	Python
Introducción	R es un lenguaje y entorno para programación estadística que incluye computación estadística y gráficos.	Python es un lenguaje de programación de propósito general para análisis de datos y computación científica.
Objetivo	Tiene muchas características que son útiles para el análisis estadístico y la representación.	Se puede utilizar para desarrollar aplicaciones GUI y aplicaciones web, así como con sistemas integrados.
trabajabilidad	Tiene muchos paquetes fáciles de usar para realizar tareas.	Puede realizar fácilmente cálculos matriciales y optimización.
Entorno de desarrollo integrado	Varios IDE de R populares son Rstudio, RKward, R Commander, etc.	Varios IDE de Python populares son Spyder, Eclipse+Pydev, Atom, etc.
bibliotecas y paquetes	Hay muchos paquetes y bibliotecas como ggplot2, caret, etc.	Algunos paquetes y bibliotecas esenciales son Pandas, Numpy, Scipy, etc.
Alcance	Se utiliza principalmente para el análisis de datos complejos en la ciencia de datos.	Se necesita un enfoque más simplificado para los proyectos de ciencia de datos.

Características de R – Ciencia de datos

Algunas de las características importantes de R para aplicaciones de ciencia de datos son: 

• R proporciona un amplio soporte para el modelado estadístico.
• R es una herramienta adecuada para varias aplicaciones de ciencia de datos porque proporciona herramientas de visualización estética.
• R se utiliza mucho en aplicaciones de ciencia de datos para ETL (Extracción, Transformación, Carga). Proporciona una interfaz para muchas bases de datos como SQL e incluso hojas de cálculo.
• R también proporciona varios paquetes importantes para la gestión de datos.
• Con R, los científicos de datos pueden aplicar algoritmos de aprendizaje automático para obtener información sobre eventos futuros.
• Una de las características importantes de R es interactuar con bases de datos NoSQL y analizar datos no estructurados.

Ciencia de datos más común en bibliotecas R

• Dplyr : para realizar análisis y análisis de datos, utilizamos el paquete dplyr. Usamos este paquete para facilitar varias funciones para el marco de datos en R. Dplyr en realidad se basa en estas 5 funciones. Puede trabajar con marcos de datos locales así como con tablas de bases de datos remotas. Es posible que deba: 
  Seleccionar ciertas columnas de datos. 
  Filtre sus datos para seleccionar filas específicas. 
  Organice las filas de sus datos en orden. 
  Mute su marco de datos para que contenga nuevas columnas. 
  Resuma partes de sus datos de alguna manera.
• Ggplot2 : R es más famoso por su biblioteca de visualización ggplot2. Proporciona un conjunto estético de gráficos que también son interactivos. La biblioteca ggplot2 implementa una «gramática de gráficos» (Wilkinson, 2005). Este enfoque nos brinda una forma coherente de producir visualizaciones al expresar las relaciones entre los atributos de los datos y su representación gráfica.
• Esquisse : este paquete ha traído la característica más importante de Tableau a R. Simplemente arrastre y suelte y obtenga su visualización en minutos. Esto es en realidad una mejora de ggplot2. Nos permite dibujar gráficos de barras, curvas, diagramas de dispersión, histogramas y luego exportar el gráfico o recuperar el código que genera el gráfico.
• Tidyr : Tidyr es un paquete que usamos para ordenar o limpiar los datos. Consideramos que estos datos están ordenados cuando cada variable representa una columna y cada fila representa una observación.
• Shiny : este es un paquete muy conocido en R. Cuando desee compartir sus cosas con las personas que lo rodean y facilitarles el conocimiento y la exploración visual, puede usar shiny. Es el mejor amigo de un científico de datos.
• Caret : Caret significa entrenamiento de clasificación y regresión. Con esta función, puede modelar problemas complejos de regresión y clasificación.
• E1071 : este paquete tiene un amplio uso para implementar clustering, Fourier Transform, Naive Bayes, SVM y otros tipos de funciones misceláneas.
• Mlr : este paquete es absolutamente increíble para realizar tareas de aprendizaje automático. Tiene casi todos los algoritmos importantes y útiles para realizar tareas de aprendizaje automático. También se puede denominar como el marco extensible para clasificación, regresión, agrupamiento, clasificación múltiple y análisis de supervivencia.

Otras bibliotecas R que vale la pena mencionar: 

• lubricar
• tejer
• DT (tablas de datos)
• RCrawler
• Folleto
• Conserje
• trama

Aplicaciones de R para Data Science

Principales empresas que utilizan R para la ciencia de datos: 

• Google: en Google, R es una opción popular para realizar muchas operaciones analíticas. El proyecto Google Flu Trends utiliza R para analizar tendencias y patrones en las búsquedas asociadas con la gripe.
• Facebook Facebook hace un uso intensivo de R para el análisis de redes sociales. Utiliza R para obtener información sobre el comportamiento de los usuarios y establece relaciones entre ellos.
• IBM: IBM es uno de los principales inversores en R. Recientemente se unió al consorcio R. IBM también utiliza R para desarrollar varias soluciones analíticas. Ha utilizado R en IBM Watson, una plataforma informática abierta.
• Uber: Uber utiliza el paquete R brillante para acceder a sus componentes de gráficos. Shiny es una aplicación web interactiva creada con R para incrustar gráficos visuales interactivos.