Durante la última década, podría decirse que el lenguaje R cierto momentum con gran cantidad de usuarios procedentes tanto del ámbito académico como privado, lo que ha llevado a R a convertirse en la herramienta más importante para la estadística computacional, visualización y análisis de datos. A nivel mundial, millones de datos estadísticos y científicos utilizan R para resolver sus problemas más desafiantes en campos que van desde la biología computacional hasta el marketing cuantitativa. R se ha convertido en el lenguaje más popular para la ciencia de datos y una herramienta esencial para las finanzas y las compañías de analítica impulsada como Google, Facebook y LinkedIn.
Todas las técnicas de análisis de datos a tu alcance
R incluye prácticamente todas las técnicas de manipulación de datos, modelos estadísticos, o tipo de gráfico que cualquier analista podría necesitar. De hecho, nuevos algoritmos se implementan en él antes que en cualquier otro producto de software disponible. Desde técnicas sofisticadas como la regresión geográficamente ponderada (GWR) a modelos basados en álgebra de mapas o análisis espacial básico están ya presentes en R de la mano de un amplio número de paquetes. Por lo tanto, puedes encontrar, descargar y utilizar de manera sencilla métodos contrastados por la comunidad de vanguardia en materia de estadística y modelos predictivos forma gratuita.
R, SIG e información espacial
Parece claro que, a día de hoy, R se ha convertido en la herramienta Open Source de referencia para análisis estadístico. R es conocido como un potente lenguaje extensible y relativamente rápido de programación estadística, también como proyecto de software de código abierto con una interfaz de línea de comandos multiplataforma y, en definitiva, como un entorno consistente para el desarrollo de procesos de cálculo estadístico y análisis de datos. Lo que es menos conocido es que R es también una herramienta que, debido a su extensibilidad, puede comportarse como un sistema de información geográfica (SIG) con todas las funciones de análisis en el pleno sentido de la palabra.
Las capacidades que R tiene en el ámbito del tratamiento de información espacial son sorprendentes, existiendo ya diversos paquetes que amplían su funcionalidad más allá del cálculo estadístico e incluso geostadístico, gozando de capacidades para realizar geoprocesos básicos, manejo de proyecciones, conversión de formatos y creación de cartografía. El hecho cierto es que, sin ser conscientes de ello, R está detrás de muchas aplicaciones (http://sac.csic.es/spei/index.html).
Aprendiendo R
Como ya hemos dejado claro R es un lenguaje de programación, aunque hay quien prefiere referirse a él como un entorno estadístico que utiliza un lenguaje de programación específico. Esto se debe a que el lenguaje R es bastante distinto al resto de lenguajes que podamos conocer u oído hablar (Python, perl, JavaScript, C++…). Es tan distinto que algunos programadores encuentran algunas dificultades iniciales hasta que consiguen dominarlo. Pero lo que para unos es un problema es una ventaja para otros. Con esto quiero decir que, si eres un usuario que sin conocimiento alguno de programación, encontrarás este lenguaje relativamente sencillo de utilizar ya que lejos de estar centrado en el desarrollo de clases, o estructuras complejas, se basa en el uso de funciones sencillas para lograr objetivos concretos.
Autor: Marcos Rodriguez.
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