R es un lenguaje de programación y un entorno de software gratuito para computación y gráficos estadísticos respaldado por R Core Team y R Foundation for Statistical Computing. Es ampliamente utilizado entre estadísticos y mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos.
¿Para qué se usa R en estadística?
R es un lenguaje de programación para computación estadística y gráficos que puede usar para limpiar, analizar y graficar sus datos. Es ampliamente utilizado por investigadores de diversas disciplinas para estimar y mostrar resultados y por profesores de estadística y métodos de investigación.
¿En qué se diferencia R de Python?
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 pregunta no es cuál elegir, sino cómo hacer el mejor uso de ambos lenguajes de programación para sus casos de uso específicos.
¿Qué puede hacer R?
R se puede usar para realizar una variedad de tareas: almacenar datos, analizar datos y crear modelos estadísticos. Dado que el análisis de datos y la minería de datos son procesos que requieren una variedad de aplicaciones y formas de comunicarse, R es un lenguaje perfecto para aprender.
¿Por qué R se llama R?
R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y actualmente lo desarrolla el R Development Core Team, del cual Chambers es miembro. R lleva el nombre en parte de los primeros nombres de los dos primeros autores de R y en parte como un juego con el nombre de S.
¿Quién usa R?
R es una de las últimas herramientas de vanguardia. Hoy, millones de analistas, investigadores y marcas como Facebook, Google, Bing, Accenture, Wipro utilizan R para resolver problemas complejos. Las aplicaciones R no se limitan a un solo sector, podemos ver la programación R en: banca, comercio electrónico, finanzas y muchos más.
¿Es R difícil de aprender?
R es conocido por ser difícil de aprender. Esto se debe en gran parte a que R es muy diferente a muchos lenguajes de programación. La sintaxis de R, a diferencia de lenguajes como Python, es muy difícil de leer. Una vez que haya dominado los conceptos básicos, tendrá el conocimiento y la mentalidad que necesita para explorar conceptos más difíciles.
¿Es R mejor que Excel?
Si simplemente desea ejecutar estadísticas y aritmética rápidamente, Excel podría ser la mejor opción, ya que es una forma fácil de ejecutar números con solo apuntar y hacer clic. Si está buscando hacer algo más allá del análisis estadístico básico, como la regresión, la agrupación en clústeres, la minería de texto o el análisis de series temporales, R puede ser la mejor opción.
¿Es R mejor que Matlab?
Cuando se trata de tareas informáticas técnicas, estadísticas y aprendizaje automático, MATLAB es más rápido que R. Sin embargo, un desarrollador experto en R puede lograr resultados más rápido y mejorar el rendimiento.
¿Debo usar R o RStudio?
R es un lenguaje de programación utilizado para la computación estadística, mientras que RStudio usa el lenguaje R para desarrollar programas estadísticos. En R, puede escribir un programa y ejecutar el código independientemente de cualquier otro programa de computadora. Sin embargo, RStudio debe usarse junto con R para que funcione correctamente.
¿Debo aprender R o Python primero?
Python, a diferencia de R, es un lenguaje de programación orientado a objetos, lo que hace que sea una tarea bastante fácil de aprender para alguien que haya tenido alguna experiencia o conocimiento en programación orientada a objetos. Se recomienda comenzar con Python cuando se desee trabajar también con aplicaciones basadas en web.
¿Por qué R es tan popular?
R es el lenguaje más popular en el mundo de la ciencia de datos. Se utiliza mucho en el análisis de datos estructurados y no estructurados. Esto ha convertido a R en el lenguaje estándar para realizar operaciones estadísticas. R permite varias funciones que lo distinguen de otros lenguajes de ciencia de datos.
¿Todavía se usa R?
Si bien Python y R solían ser los dos principales lenguajes de referencia para la ciencia de datos, el primero había estado eclipsando al segundo durante algún tiempo. Sin embargo, R parece estar regresando con fuerza. La evidencia sugiere que R todavía domina aquí.
¿Cuáles son las características del lenguaje R?
Características de la programación R
Fuente abierta. R es un entorno de software de código abierto.
Fuertes capacidades gráficas.
Comunidad Altamente Activa.
Una Amplia Selección de Paquetes.
Medio Ambiente Integral.
Puede realizar cálculos estadísticos complejos.
Computación distribuída.
Ejecutar código sin un compilador.
¿Cómo aprendo R?
Una de las mejores maneras de aprender R haciendo es a través de los siguientes tutoriales (en línea):
El tutorial gratuito de introducción a R de DataCamp y el curso de seguimiento Programación intermedia en R.
El paquete Swirl, un paquete con ejercicios de codificación R interactivos fuera de línea.
En edX puedes tomar Introducción a la programación R de Microsoft.
¿Cómo podemos usar R para predecir algo?
Además de describir relaciones, los modelos también se pueden usar para predecir valores para nuevos datos. Para eso, muchos sistemas modelo en R usan la misma función, convenientemente llamada predict(). Cada paradigma de modelado en R tiene una función de predicción con su propio sabor, pero en general, la funcionalidad básica es la misma para todos ellos.
¿Es R más difícil que MATLAB?
Matlab es más fácil de aprender porque tiene muchos kits de herramientas para la mayoría de las funcionalidades. R sigue la sintaxis del lenguaje de programación, por lo que es difícil de comprender para el recién llegado. Cuando se trata de funciones básicas de programación, Matlab es más rápido que R. Por lo tanto, se usa en estadísticas y aprendizaje automático.
¿Qué puede hacer MATLAB que R no puede?
Un ejemplo de lo que MATLAB puede hacer que R no puede hacer es la interfaz con hardware en tiempo real para el procesamiento/adquisición y control de señales.
¿Es R más fácil que MATLAB?
Curva de aprendizaje: R puede ser difícil para aquellos que son nuevos en el lenguaje de programación, ya que R usa una sintaxis de programación natural. Por el contrario, Matlab es más fácil de aprender ya que tiene muchas cajas de herramientas para la mayoría de las funcionalidades. Dado que Matlab requiere la licencia, la cantidad de código disponible en línea es escasa.
¿Es R más rápido que VBA?
El código fuente de R es reproducible Si bien VBA puede ejecutar prácticamente todo lo que R puede ejecutar, puede llevar mucho más tiempo y también estar limitado de manera similar a Excel. Conclusión: la reproducibilidad del código fuente de R es mucho más avanzada y fácil de usar que Excel o VBA.
¿Puedo usar R en Excel?
Basic Excel R Toolkit Específicamente, está diseñado para admitir la ejecución de funciones R desde celdas de hojas de cálculo de Excel. En términos de Excel, es para escribir funciones definidas por el usuario (UDF) en R. Todo lo que tiene que hacer es escribir la función. Y (si lo desea), también puede llamar a funciones R desde VBA.
¿Cómo puedo aprender R rápido?
Pero por ahora, las cosas más importantes para aprender R lo más rápido posible son:
1) Use las herramientas que los profesionales realmente usan (dplyr, ggplot, tidyverse).
2) Crea memoria muscular para los comandos que usas. Nunca copie y pegue los comandos que está tratando de aprender.
3) Utilice técnicas de memorización científicamente probadas.
¿Es R más fácil que Python?
Curva de aprendizaje Mientras que R puede ser difícil de aprender para los principiantes debido a su código no estandarizado, Python es más fácil y tiene una curva lineal más suave. Además, Python requiere menos tiempo de codificación ya que es más fácil de mantener y tiene una sintaxis similar al idioma inglés.
¿Por qué R es tan malo?
R es terrible, y especialmente para los programadores no profesionales, y es un desastre absoluto para las aplicaciones en las que se usa de forma rutinaria, es decir, las estadísticas para aplicaciones científicas. La razón es su fuerte tendencia a fallar en silencio (y, con RStudio, a continuar con frecuencia incluso cuando falla).
¿Cuál es mejor SPSS o R?
R tiene funciones de programación orientadas a objetos más potentes que SPSS, mientras que la interfaz gráfica de usuario de SPSS está escrita en lenguaje Java. Se utiliza principalmente para el análisis interactivo y estadístico. Por otro lado, los árboles de decisión en IBM SPSS son mejores que R porque R no ofrece muchos algoritmos de árbol.