El campo del data science está evolucionando de forma muy rápida en la actualidad. Es importante que las empresas adopten estándares para analizar los macrodatos. En este ámbito, R es la mejor herramienta para la reconfiguración y el estudio estadístico. En este post, te compartiremos 6 ventajas del Big Data con R.
R fue diseñado por estadísticos y es su primera opción junto a la de los profesionales del Big Data. La sintaxis hace que los usuarios puedan crear modelos complejos con líneas mínimas de código. Además, al ser de código abierto no se limita a ningún tipo de sistema operativo. Al tratarse de un open source el lenguaje está completamente respaldado por el GNU. Son algunas de las razones por las que se ha vuelto rentable para proyectos de cualquier tamaño.
A veces surgen dudas de qué herramienta escoger para procesar una gran cantidad de datos. A continuación, mencionaremos algunas de las principales ventajas en Big Data con R.
En este post encontrarás:
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Visualización de datos
Para alguien que no tiene mucho conocimiento sobre datos, es un desafío explicar los conocimientos derivados de los datos. De esta manera, utilizar herramientas de visualización de datos es la mejor forma de transformar fácilmente los datos en forma de gráficos o representaciones pictóricas. Esta posibilidad ayuda a explicar de forma clara la información que proporcionan los macrodatos. Algunas de las herramientas de visualización de datos son ggplot2, Tableau y FusionCharts, y D3.js.Fácil transformación
El intercambio de datos es la capacidad de transformar los datos, de un formato sin procesar a otro formato para hacer que los datos sean mucho más valiosos. Consta de tres partes: importar, ordenar y transformar. El proceso se hace con RStudio y el paquete tidyverse.Análisis de datos
R es un lenguaje de programación poderoso que se usa para el análisis de datos, y el término que se emplearía aquí es análisis de datos exploratorios. Este proceso implica múltiples técnicas como maximizar la información sobre el conjunto de datos, extraer variables significativas y probar suposiciones.
RHadoop
RHadoop es de código abierto y ofrece a los usuarios la capacidad de analizar y administrar datos con Hadoop desde el entorno R. Como data scientist o profesional de Big Data, hay que estar familiarizado con cómo usar R para utilizar las capacidades de nivel empresarial de la distribución MapR Hadoop. La siguiente lista son los paquetes de RHadoop que ofrecen múltiples funciones al usuario para Big Data con R:- rhbase: se encarga de la conectividad a la base de datos distribuida de HBase con la ayuda del servidor Thrift.
- ravro: es una acción complementaria que ayuda al usuario a leer o escribir archivos Avro. Estos archivos se extraen del sistema de archivos local y HDFS.
- rhdfs: permite la conexión a HDFS (Hadoop Distributed File System).
- plyrmr: el usuario de R tiene la capacidad de realizar operaciones comunes de manipulación de datos en grandes conjuntos de datos que se almacenan en Hadoop.
- rmr2: con este paquete, el profesional de datos puede realizar fácilmente análisis estadísticos en R utilizando la funcionalidad Hadoop MapReduce disponible en un clúster Hadoop.
- RHIPE: RHIPE se clasifica ampliamente como R y Hadoop Integrated Programming Environment. Este paquete de software permite diseñar tareas de MapReduce que funcionan bien en el entorno R a través de expresiones R. La técnica utilizada en el paquete incluye Recombine y Divide, lo que permite hacer análisis de datos. La integración de R a MapReduce es un cambio transformador y permite al analista comenzar a especificar Maps y Reduces con flexibilidad y toda su potencia.
