Lenguaje de programación R: qué es, características e importancia en el Big Data

La programación informática es, sin duda, una de las profesiones con más presente y futuro. De hecho, existe una gran variedad de entornos disponibles, cada uno con sus propias peculiaridades y funcionalidades. El mejor ejemplo es el lenguaje de programación R, que está considerado como uno de los más versátiles del momento. Por ello, desde la Universidad Internacional de Valencia queremos hablarte en profundidad de sus posibilidades.

1. ¿Qué es el lenguaje de programación R?

2. Principales características del lenguaje de programación R

3. La relación entre el lenguaje de programación R y el Big Data

4. Sobran motivos para aprender a programar en R

¿Qué es el lenguaje de programación R?

R es un lenguaje de programación y, a su vez, un entorno de software libre. Con esto queremos decir que tiene licencia GNU GLP, por lo que su descarga y utilización es gratuita. Es más, cualquiera con los conocimientos informáticos suficientes puede acceder a su código fuente y modificarlo. ¿El objetivo? Adaptarlo a sus propias necesidades.

Sin duda, R como lenguaje de programación se ha hecho un importante hueco dentro de la computación gráfica y estadística. Esto se debe, fundamentalmente, a que cuenta con una gran variedad de técnicas: análisis de series de tiempo, agrupamiento y clasificación, pruebas estadísticas clásicas y modelos lineales y no lineales, entre otros procedimientos.

En estos momentos, R funciona tanto en sistemas operativos Windows como macOS. También en plataformas UNIX y entornos similares: Linux y FreeBSD son algunos de los mejores ejemplos.

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Un poco de historia sobre el lenguaje de programación R

R lenguaje de programación y análisis estadístico de datos se ha vuelto muy popular durante los últimos años. De hecho, cualquier persona que empiece a estudiar ingeniería informática no tardará en empezar a manejarlo. Sin embargo, sus orígenes son mucho más remotos de lo que mucha gente cree.

En concreto, Robert Gentleman y Ross Ihaka se consideran los creadores de R. Lo idearon en el año 1993 a partir de sus trabajos en el Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Para ello, utilizaron la base proporcionada por el lenguaje de programación S, que nació a finales de la década de 1970.

Actualmente, la responsabilidad del desarrollo de R es de R Development Core Team. A su vez, se considera que tiene una gran influencia sobre varios lenguajes de programación, como es el caso de Julia y Gretl.

Principales características del lenguaje de programación R

Para contextualizar su relevancia actual, conviene conocer R el lenguaje de programación y las características que lo definen. Veamos las más importantes:

• Amplio abanico de herramientas estadísticas. Entre ellas se incluyen series temporales, modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, etc. Mención especial merecen también las gráficas y los algoritmos de clasificación y agrupamiento.
• Compatibilidad con otros lenguajes de programación. Aunque la mayor parte de las funciones de R están escritas en este lenguaje, permite el desarrollo de bibliotecas en C, C++ y Fortran. Estos contenidos se cargan dinámicamente y permiten crear algoritmos más complejos y exigentes a nivel computacional.
• Es un lenguaje de programación orientado a objetos. Se entiende por “objetos” a elementos formados a partir de campos de información, capaces de modificar sus valores mediante métodos específicos y de interactuar entre sí.
• Integración con bases de datos. Este es el principal motivo por el que, en la actualidad, muchos ingenieros estudian R después de haber aprendido programación en Phyton o en Perl.
• Gráficos de alta calidad. La capacidad gráfica de R está fuera de toda duda. Incluso posee su propio formato para este tipo de archivos. Está basado en LaTeX.
• Es útil en el área del cálculo numérico. Tanto como MATLAB o GNU Octave.
• No necesita instalar ni cargar bibliotecas. Al menos, en lo que respecta a la utilización de sus funciones básicas. De esta forma, se ahorra una gran cantidad de tiempo y, además, lo vuelve accesible a un mayor número de usuarios.
• Procesa matrices y vectores sin aplicar bucles. Otro aspecto que agiliza mucho el trabajo, ya que no necesita realizar iteraciones (repeticiones) constantes.
• Adiós a la lógica compleja. Esta es, sin lugar a dudas, otra razón por el que personas, incluso sin grandes conocimientos de programación, pueden aprender R. Su entorno brinda la posibilidad de completar tareas complejas dando solo unas pocas órdenes.

A todo esto hay que sumar, además, que R es parte de un proyecto colaborativo y abierto, como demuestra su licencia de software libre. Así que cualquier usuario tiene la posibilidad de crear extensiones y paquetes que modifiquen o amplíen su configuración. Para hacernos una idea, en sus primeros 15 años de vida alcanzó los 2000. En estos momentos, es casi imposible contar todos los que hay disponibles.

Por su parte, R va un paso más allá que la mayoría de lenguajes de programación. De hecho, al utilizarlo, el usuario no programa exactamente, sino que se vale de una plataforma interactiva para ensayar. Si se equivoca, solo tiene que volver a probar. Cuando obtiene el resultado deseado, consigue un programa o un informe.

La relación entre el lenguaje de programación R y el Big Data

En el comienzo de este artículo, dijimos que R era uno de los lenguajes de programación más versátiles y demandados del momento. La razón principal, más allá de todas sus características, es su utilidad dentro del Big Data.

¿Qué es el Big Data y por qué es tan importante en la actualidad?

Hoy en día, estudiar un máster en Big Data es sinónimo de una carrera profesional brillante. En concreto, este concepto hace referencia a conjuntos de datos que, por su tamaño, velocidad de crecimiento y complejidad, son muy difíciles de procesar, analizar y gestionar. Sobre todo, si para ello se tratan de usar herramientas convencionales como son, por ejemplo, las bases de datos.

Tengamos en cuenta que, para hablar de conjuntos de datos, como mínimo han de abarcar unos 50 terabytes (TB). En algunos casos, llegan a ocupar varios petabytes (PB). Si a esto le sumamos que muchas veces no están estructurados, la complejidad se hace todavía mayor.

La razón por la que gestionar esos grandes volúmenes de datos es simple. Al hacerlo, las empresas encuentran respuestas a preguntas que ni siquiera se hacían. Dicho de otro modo, el Big Data proporciona un punto de referencia desde el que entender los problemas que sufren de un modo sencillo y comprensible.

Vamos a ilustrar esto con un ejemplo basado en el sector sanitario. Analizar un volumen muy alto de información, ya esté estructurada o no, será fundamental para proporcionar un diagnóstico rápido y certero. Al fin y al cabo, esto dependerá de las variables que sea capaz de manejar el profesional encargado del caso. Asimismo, podrá elegir la mejor opción para el tratamiento con base en los datos conocidos.

Por lo tanto, podemos decir que el Big Data reduce costes operativos. También agiliza los procesos, a la vez que garantiza una mejor toma de decisiones. A partir de todo esto, facilita el desarrollo de nuevos productos y servicios que se ajusten mejor a las necesidades de los usuarios.

La utilización de R dentro del análisis masivo de datos

La principal virtud de R dentro del Big Data es su capacidad para intervenir en todas las fases del análisis de datos. Hacemos referencia, en concreto, a:

• La obtención de los datos de sus respectivas fuentes. No importa si hablamos de hojas de cálculo, archivos de texto o bases de datos, por ejemplo.
• La preparación de los datos. Detectando de manera automática valores incorrectos o duplicados para su posterior eliminación. Además, ofrece información acerca de valores extremos que puedan perjudicar el correcto análisis de los resultados.
• El análisis de los datos. Mediante la construcción de modelos de agrupamiento, de clasificación y de predicción.
• La comunicación de los datos. Dado que genera informes automáticamente que pueden ser muy útiles a la hora de exponer los resultados y sacar conclusiones.

Asimismo, R, mediante la utilización de modelos predictivos con base en la serie histórica de datos, es válido para aplicar los resultados obtenidos. Pero no solo eso. También para predecir qué puede suceder a la hora de ponerlos en práctica.

Sobran motivos para aprender a programar en R

Debemos partir de la base de que, hoy en día, Python es el lenguaje de programación estrella en Big Data e inteligencia artificial. Sin embargo, hay alternativas muy interesantes que lo complementan e, incluso, lo superan. El mejor ejemplo de ello es R.

Por lo tanto, aunque cualquier ingeniero informático necesite conocer Phyton, el dominio de R le brindará innumerables ventajas productivas. Sobre todo, a la hora de acceder a la información de forma más rápida y de efectuar análisis exploratorios. La sencillez de este lenguaje de programación es la principal razón de su éxito.

En resumen, no importa si una persona interesada en su aprendizaje no posee experiencia previa o si tiene profundos conocimientos informáticos. El lenguaje de programación R se adapta a la perfección a las necesidades de ambos perfiles y les brinda un sinfín de herramientas muy útiles. Sin duda, un lenguaje de programación que conviene, y mucho, aprender para ampliar los conocimientos académicos y optar a un mayor número de salidas profesionales. Sabedores de esto, en la Universidad Internacional de Valencia contamos con una gran variedad de formaciones especializadas en Ciencia y Tecnología relacionadas con él.