Parece que Python es suficiente para todo. Puede escribir un script para el servidor, analizar los datos y entrenar una red neuronal. Además, tiene muchas bibliotecas para estadísticas y análisis de datos; puede usar cualquiera de ellas.
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Sin embargo, existe otro lenguaje, R, para análisis y trabajo con estadísticas. Muchos estudiantes tienen que lidiar con este lenguaje de programación cuando estudian estadística. Nuestro ritmo de vida alocado muchas veces nos hace adaptarnos a las circunstancias y estudiar, hacer tareas del hogar, o incluso trabajar desde nuestros teléfonos. Si alguna vez te has preguntado, ¿cómo puedo hacer mi tarea en un teléfono inteligente sigue leyendo.
Tabla de contenido¿Qué es R?
Este es un lenguaje de programación utilizado por estadísticos y recolectores de datos para cálculos y gráficos estadísticos. La primera versión del lenguaje R apareció en 1993, dos años después que Python. En ese momento, Python aún no era tan popular y no tenía tantas bibliotecas para el análisis de datos como ahora. Entonces, los científicos del Departamento de Estadística de la Universidad de Oakland crearon un lenguaje para sus tareas internas. Y debido a que sus nombres eran Ross y Robert, nombraron el idioma por la primera letra de su nombre, R.
R fue desarrollado originalmente como una herramienta interna en la facultad para resolver sus problemas estadísticos. Pero en ese momento, era bueno que los científicos compartieran su trabajo con todos, por lo que abrieron el código fuente del lenguaje para que todos pudieran mejorarlo o agregar algo útil. Desde entonces, el lenguaje ha pasado de ser un proyecto de facultad a una herramienta estadística mundialmente popular.
Características de R como lenguaje de programación
Dado que este lenguaje se inventó con fines científicos, los autores no intentaron hacerlo intuitivo. Asumieron que sería utilizado por personas familiarizadas con el análisis matemático, los métodos estadísticos y la variación de probabilidad. Es por eso que R puede parecer un lenguaje muy complicado, aunque es muy simple y lógico por dentro.
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¿Para qué se usa R?
El uso principal de R es analizar datos y sacar conclusiones de ellos:
- visualizar datos de cualquier manera
- recopilar y analizar datos de diferentes fuentes
- trabajar con estadísticas, encontrar anomalías en los datos
- buscar patrones y valores atípicos en los datos
- comprobación y confirmación de hipótesis.
Una dirección separada en R es el aprendizaje automático y las redes neuronales. Dado que el lenguaje R se diseñó originalmente para procesar grandes cantidades de datos, es fácil organizar un modelo de aprendizaje profundo o crear una nueva red neuronal.
¿Qué puedes hacer con R?
- Procese, limpie y transforme los datos para la investigación. Por ejemplo, desea ver cuántos estudiantes, en promedio, asistieron a la biblioteca cada mes de invierno y otoño. R le permite excluir la primavera y el verano y agruparlos por mes para realizar más cálculos.
- Puede transformar sus resultados en una aplicación web. Será totalmente interactivo y ofrecerá filtros, gráficos e incluso un clasificador de datos. Puede enviárselo a su profesor o publicarlo como parte de su artículo. Así rastrean la incidencia del Coronavirus a nivel mundial (el código está abierto y disponible en GitHub).
- Ejecutar pruebas estadísticas. Suponga que desea saber si el nivel de coeficiente intelectual de dos sexos es diferente. Una prueba t puede ayudarlo con esto. La prueba mostrará la diferencia estadística entre los datos recibidos, si los hubiere.
- Puede realizar un análisis exploratorio. Como muchos métodos estadísticos necesitan distribución en datos sin procesar, debe verificar su normalidad. ¿Qué es una distribución normal? Es cuando la mayoría de los datos se agrupan en torno al valor medio. El resto de los valores son significativamente menores. Puedes ver esta distribución en la vida: hay más personas con estatura promedio que las que son altas o bajas. R ofrece instrumentos para verificar la normalidad con gráficos y pruebas.
- Mezcla varios formatos de mesas. Finalmente puede usar varios formatos de tabla y unir dos de ellos en un solo documento para analizar los datos.
- Puede presentar sus datos en gráficos interactivos, ajustando todos los parámetros (valores de los ejes, etc.).
- Realice análisis de regresión y cree modelos de regresión. Este análisis ayuda a distinguir la relación entre las variables dependientes e independientes. Supongamos que desea averiguar por qué algunos estudios de belleza en la misma calle tienen más ventas que otros. El número de ventas será la variable dependiente. Las variables independientes incluirían el estatus social y la edad de los vecinos del barrio y la lista de precios de cada estudio para los mismos procedimientos. De esta forma, puedes averiguar cuál de estos factores afecta más a las ventas en tienda que otros.
Pros de R
- Conjunto ilimitado de funciones para el análisis de datos gracias a la conexión de bibliotecas.
- La capacidad de trabajar con tablas y bases de datos enormes que los programas no pueden manejar.
- Personalización avanzada de la interfaz: interfaz gráfica de usuario o interfaz de línea de comandos.
- Ecosistema completamente gratuito: los componentes se distribuyen de forma gratuita bajo la licencia GNU.
- Disponible para la mayoría sistemas operativos : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, varias versiones de Unix y Linux.
- Ricas capacidades de visualización: puede crear aplicaciones, construir gráficos de diferentes tipos, incluidos los interactivos, así como editar sus elementos.
- Mucha información y una comunidad activa: un blog, debates sobre R y RStudio, lecciones y conferencias.
- Documentación amplia y clara: hay descripciones de todas las bibliotecas y ejemplos de uso.
Contras de R
- Una persona sin experiencia en programación y conocimiento de los conceptos básicos de estadística puede encontrarlo desafiante.
- El alcance estrecho: es ideal para el análisis de datos, pero no es adecuado para el desarrollo de software. Pero esa es su fuerza. Una verdadera manera UNIX y una bendición para científicos, periodistas, científicos de datos, analistas, cualquiera que quiera trabajar con datos.
¿Cómo lidiar con la tarea R en tu teléfono?
Ya hemos mencionado que las aplicaciones con bibliotecas que puede usar para trabajar con R están disponibles en todos los sistemas operativos. Pero, ¿qué pasa con los teléfonos inteligentes? Hay una forma de usar RStudion en su teléfono, no a través de una aplicación especial sino a través de su servidor de código abierto. Puede obtenerlo a través de cualquier navegador web. Por lo tanto, solo necesita ejecutar el servidor RStudion en su computadora o computadora portátil y acceder a él en su teléfono. Esta es una forma excelente y sencilla de trabajar en sus tareas de inicio de R en cualquier lugar y momento.
