Lenguaje de programación r

A continuación, las características del lenguaje de programación r, excepto

Si trabaja en la ciencia de los datos o en la analítica, probablemente conozca bien el debate entre Python y R. Aunque ambos lenguajes están dando vida al futuro -a través de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la innovación impulsada por los datos- hay puntos fuertes y débiles que entran en juego.

En muchos aspectos, los dos lenguajes de código abierto son muy similares. De descarga gratuita para todo el mundo, ambos lenguajes son muy adecuados para las tareas de ciencia de datos, desde la manipulación y automatización de datos hasta el análisis empresarial y la exploración de big data. La principal diferencia es que Python es un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R tiene sus raíces en el análisis estadístico. Cada vez más, la cuestión no es qué elegir, sino cómo aprovechar al máximo ambos lenguajes de programación para sus casos de uso específicos.

Python es un lenguaje de programación de propósito general y orientado a objetos que hace hincapié en la legibilidad del código gracias a su generoso uso de los espacios en blanco. Lanzado en 1989, Python es fácil de aprender y un favorito de los programadores y desarrolladores. De hecho, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, sólo por detrás de Java y C.

Tutorial del lenguaje de programación r

S es un lenguaje de programación estadística desarrollado principalmente por John Chambers y (en versiones anteriores) Rick Becker y Allan Wilks de los Laboratorios Bell. El objetivo del lenguaje, tal y como lo expresó John Chambers, es “convertir las ideas en software, de forma rápida y fiel”[1].

S es uno de los varios lenguajes de cálculo estadístico que se diseñaron en los Laboratorios Bell, y tomó forma por primera vez entre 1975-1976.[2] Hasta ese momento, gran parte del cálculo estadístico se realizaba llamando directamente a subrutinas de Fortran; sin embargo, S se diseñó para ofrecer un enfoque alternativo y más interactivo. Entre las primeras decisiones de diseño que se mantienen incluso hoy en día se encuentran los dispositivos gráficos interactivos (impresoras y terminales de caracteres en aquella época), y la provisión de documentación fácilmente accesible para las funciones.

La primera versión operativa de S se construyó en 1976 y funcionaba con el sistema operativo GCOS. En ese momento, S no tenía nombre, y las sugerencias incluían ISCS (Interactive SCS), SCS (Statistical Computing System) y SAS (Statistical Analysis System) (que ya estaba cogido: véase SAS System). Se eligió el nombre “S” (utilizado con comillas simples hasta 1979), ya que era una letra común en las sugerencias y consistente con otros lenguajes de programación diseñados desde la misma institución en ese momento (concretamente el lenguaje de programación C)[2].

Descarga de programación r

The R Journal es una revista científica de acceso abierto revisada por pares y publicada por The R Foundation desde 2009[1]. Publica artículos de investigación en computación estadística que son de interés para los usuarios del lenguaje de programación R. La revista incluye una sección de Noticias y Notas que sustituye al boletín R News, que se publicó de 2001 a 2008.

La revista cumple una doble función como revista de investigación en computación estadística y como boletín oficial del Proyecto R. Publica regularmente noticias actualizadas sobre la Fundación R, el sistema de repositorios CRAN y el proyecto Bioconductor. También publica artículos que anticipan nuevas direcciones de desarrollo para R.[2]

La revista también publica artículos sobre las mejores prácticas y la innovación en la modelización, por ejemplo en la estadística multivariante o la modelización multinivel. Una característica de la revista es la inclusión en los artículos de un código completo con el que los lectores pueden reproducir resultados y ejemplos.

R vs python

¿Por qué no R? Bueno, R puede parecer desalentador al principio. He escrito software profesionalmente en quizás una docena de lenguajes de programación, y el lenguaje más difícil de aprender ha sido R”, escribe el consultor John D. Cook en un post de la web sobre la programación en R para aquellos que vienen de otros lenguajes. “El lenguaje es en realidad bastante sencillo, pero es poco convencional”. Y así, esta guía. Nuestro objetivo no es dominar R, sino ofrecerle un camino para empezar a usar R para el trabajo básico con datos: Extraer estadísticas clave de un conjunto de datos, explorar un conjunto de datos con gráficos básicos y remodelar los datos para que sean más fáciles de analizar.