R Project 3.3.3

Proyecto R: un sistema completo de cálculo estadístico y gráficos

Si está buscando un potente sistema de cómputo estadístico y gráficos, R Project es la solución perfecta para usted. Desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, R es un software de código abierto que ha ganado una inmensa popularidad entre estadísticos, analistas de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo.

R proporciona un lenguaje más un entorno de tiempo de ejecución con gráficos, un depurador, acceso a ciertas funciones del sistema y la capacidad de ejecutar programas almacenados en archivos de script. El diseño del software se ha visto fuertemente influenciado por dos lenguajes existentes: Becker, Chambers & Wilks' S (ver ¿Qué es S?) y Sussman's Scheme. Mientras que el lenguaje resultante es muy similar en apariencia a S, la implementación subyacente y la semántica se derivan de Scheme.

El núcleo de R es un lenguaje informático interpretado que permite la ramificación y el bucle, así como la programación modular mediante funciones. La mayoría de las funciones visibles para el usuario en R están escritas en R mismo. Los usuarios pueden interactuar con procedimientos escritos en lenguajes C/C++ o FORTRAN para mayor eficiencia.

R ofrece una amplia gama de procedimientos estadísticos que se pueden utilizar para el análisis de datos, como modelos de regresión lineal (LM), modelos lineales generalizados (GLM), modelos de efectos mixtos (MEM), análisis de series temporales (TSA), análisis de supervivencia (SA ) entre otros. Además, también proporciona capacidades gráficas que incluyen diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas, etc.

Una de las ventajas más significativas de usar R Project sobre otros paquetes de software estadístico como SAS o SPSS es su flexibilidad. Los usuarios pueden personalizar fácilmente sus análisis de acuerdo con sus necesidades específicas escribiendo su propio código o instalando paquetes adicionales de CRAN (Comprehensive R Archive Network) que contiene miles de paquetes aportados por los usuarios que cubren varios campos como finanzas, biología, ciencias sociales, etc.

Otra ventaja de usar R Project sobre otros paquetes de software comerciales como SAS o SPSS es su rentabilidad. Dado que es un software de código abierto, cualquiera puede descargarlo de forma gratuita sin pagar ninguna tarifa de licencia, a diferencia de los software comerciales en los que uno tiene que pagar grandes cantidades solo para usarlos.

Además, dado que es de código abierto, siempre hay margen de mejora a través de las contribuciones de la comunidad. Esto significa que los usuarios pueden contribuir con mejoras de código o correcciones de errores en el proyecto para mejorarlo con el tiempo.

Además de ser rentable, flexible, personalizable y en constante mejora a través de las contribuciones de la comunidad; otra ventaja que ofrece esta herramienta radica en su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Con cantidades cada vez mayores de datos que se generan todos los días en varias industrias que van desde la atención médica hasta las finanzas; el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos se vuelve crucial. Y es aquí donde entran en juego herramientas como Hadoop, pero aun así requieren conocimientos especializados, mientras que con herramientas como R no se necesita ningún conocimiento especializado, por lo que es accesible incluso para principiantes.

Además, dado que la mayoría de las organizaciones ya han invertido mucho en bases de datos como Oracle SQL Server MySQL, etc.; integrar estas bases de datos con herramientas como Hadoop se vuelve difícil, mientras que integrarlas con herramientas como R se vuelve más fácil debido a su compatibilidad con estas bases de datos, lo que hace que la extracción de datos sea más fácil que nunca.

En conclusión, si está buscando una herramienta integral de cálculo estadístico que ofrezca flexibilidad, personalización, rentabilidad, mejora constante a través de contribuciones de la comunidad, manejo eficiente de grandes conjuntos de datos, compatibilidad con bases de datos populares, ¡entonces no busque más allá de "R Project"!