Lenguaje de programación R – Introducción – Part 1

R es un lenguaje de programación de código abierto que se usa ampliamente como software estadístico y herramienta de análisis de datos. R generalmente viene con la interfaz de línea de comandos. R está disponible en plataformas ampliamente utilizadas como Windows, Linux y macOS. Además, el lenguaje de programación R es la última herramienta de vanguardia.

Fue diseñado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y actualmente lo desarrolla el R Development Core Team. El lenguaje de programación R es una implementación del lenguaje de programación S. También se combina con la semántica de alcance léxico inspirada en Scheme. Además, el proyecto se concibe en 1992, con una versión inicial lanzada en 1995 y una versión beta estable en 2000.

¿Por qué lenguaje de programación R?
 

• La programación R se utiliza como una herramienta líder para el aprendizaje automático, las estadísticas y el análisis de datos. Los objetos, funciones y paquetes se pueden crear fácilmente con R.
• Es un lenguaje independiente de la plataforma. Esto significa que se puede aplicar a todos los sistemas operativos.
• Es un lenguaje libre de código abierto. Eso significa que cualquiera puede instalarlo en cualquier organización sin comprar una licencia.
• El lenguaje de programación R no es solo un paquete de estadísticas sino que también nos permite integrarnos con otros lenguajes (C, C++). Por lo tanto, puede interactuar fácilmente con muchas fuentes de datos y paquetes estadísticos.
• El lenguaje de programación R tiene una gran comunidad de usuarios y crece día a día.
• R es actualmente uno de los lenguajes de programación más solicitados en el mercado laboral de Data Science, lo que lo convierte en la tendencia más popular en la actualidad.

Características del lenguaje de programación R

Características estadísticas de R: 

• Estadísticas básicas: los términos estadísticos básicos más comunes son la media, la moda y la mediana. Todos estos se conocen como «Medidas de tendencia central». Entonces, usando el lenguaje R podemos medir la tendencia central muy fácilmente.
• Gráficos estáticos: R es rico en funciones para crear y desarrollar gráficos estáticos interesantes. R contiene funciones para muchos tipos de gráficos, incluidos mapas gráficos, gráficos de mosaico, bigráficos y la lista continúa.
• Distribuciones de probabilidad: las distribuciones de probabilidad juegan un papel vital en las estadísticas y al usar R podemos manejar fácilmente varios tipos de distribución de probabilidad, como la distribución binomial, la distribución normal, la distribución de chi-cuadrado y muchas más.
• Análisis de datos: proporciona una colección grande, coherente e integrada de herramientas para el análisis de datos.

Funciones de programación de R:  

• Paquetes R: una de las principales características de R es que tiene una amplia disponibilidad de bibliotecas. R tiene CRAN (Comprehensive R Archive Network), que es un repositorio que contiene más de 10, 0000 paquetes.
• Computación distribuida: la computación distribuida es un modelo en el que los componentes de un sistema de software se comparten entre varias computadoras para mejorar la eficiencia y el rendimiento. En noviembre de 2015 se lanzaron dos nuevos paquetes, ddR y multidplyr, utilizados para la programación distribuida en R.

Programación en R:

Dado que R es muy similar sintácticamente a otros lenguajes ampliamente utilizados, es más fácil codificar y aprender en R. Los programas se pueden escribir en R en cualquiera de los IDE ampliamente utilizados como R Studio, Rattle, Tinn-R , etc. Después de escribir el programa guarda el archivo con la extensión .r . Para ejecutar el programa, use el siguiente comando en la línea de comando:  

R file_name.r

Ejemplo: 

# R program to print Welcome to GFG!
 
# Below line will print "Welcome to GFG!"
cat("Welcome to GFG!")

Producción: 

Welcome to GFG!

Ventajas de R:  

• R es el paquete de análisis estadístico más completo. Como las nuevas tecnologías y conceptos a menudo aparecen primero en R.
• Como lenguaje de programación R es de código abierto. Por lo tanto, puede ejecutar R en cualquier lugar y en cualquier momento.
• El lenguaje de programación R es adecuado para los sistemas operativos GNU/Linux y Windows.
• La programación en R es multiplataforma y se ejecuta en cualquier sistema operativo.
• En R, todos son bienvenidos a proporcionar nuevos paquetes, correcciones de errores y mejoras de código.

Desventajas de R:  

• En el lenguaje de programación R, el estándar de algunos paquetes es menos que perfecto.
• Aunque, los comandos R ejercen poca presión sobre la gestión de la memoria. Entonces, el lenguaje de programación R puede consumir toda la memoria disponible.
• Básicamente, en R, nadie se queja si algo no funciona.
• El lenguaje de programación R es mucho más lento que otros lenguajes de programación como Python y MATLAB.

Aplicaciones de R:  

• Usamos R para ciencia de datos. Nos brinda una amplia variedad de bibliotecas relacionadas con la estadística. También proporciona el entorno para la computación y el diseño estadísticos.
• Muchos analistas cuantitativos utilizan R como su herramienta de programación. Por lo tanto, ayuda en la importación y limpieza de datos.
• R es el idioma más frecuente. Muchos analistas de datos y programadores de investigación lo usan. Por lo tanto, se utiliza como una herramienta fundamental para las finanzas.
• Gigantes tecnológicos como Google, Facebook, bing, Twitter, Accenture, Wipro y muchos más usan R hoy en día.

R y Python juegan un papel importante en la ciencia de datos. Se vuelve confuso para cualquier novato elegir el mejor o el más adecuado entre los dos, R y Python. Así que eche un vistazo a R vs Python para Data Science para elegir qué lenguaje es más adecuado para la ciencia de datos.