¿Por qué la programación en R es perfecta para el big data?

No es la primera vez que lo decimos en este blog, pero es la realidad: el big data y su análisis es más importante cada día. Y, aunque Python es uno de los lenguajes más usados para el trabajo con datos, la programación en R no se queda atrás. 

De hecho, el lenguaje R es considerado como la mejor herramienta para la reconfiguración de datos y su análisis estadístico. Algo que tiene mucho sentido, ya que es un lenguaje diseñado por expertos en estadística y analistas de datos. 

Así pues, la programación en R tiene una sintaxis sencilla, es de código abierto y se encuentra bajo el amparo del GNU. ¿Se puede pedir más? Pues, desde KeepCoding, te contamos las ventajas de usar esta programación.

Los beneficios de usar la programación en R para el análisis de datos

Es un lenguaje creado específicamente para el análisis de datos

Y, como tal, la gestión de datos con la programación en R es muy intuitiva. Hay que tener en cuenta que la gestión de datos es el proceso de estructurar los datos desestructurados para poder analizarlos. Eso, con la cantidad de datos que existen, en un proceso largo. Sobre todo, si los datos vienen de muchas fuentes diferentes, cada una con su propia forma de presentarlos. 

Por suerte, R hace que el proceso sea más fácil gracias a su extensa biblioteca de herramientas para gestionarlos.

Además, con la programación en R, los datos se pueden visualizar. Este lenguaje permite la representación de estos en forma de gráficos, lo que permite que se puedan analizar más fácilmente.

Muchos procesos simplificados y machine learning

Este punto tiene mucho que ver con el anterior, pero merece la pena mencionarlo. Uno de los motivos por los que en análisis de big data con programación en R es tan sencilla es porque es un lenguaje muy automatizado. Es más, muchas de las funciones que se requieren para el análisis de macrodatos están directamente integradas en el lenguaje. Por este motivo, acciones como comprobar hipótesis de estadística, la clasificación de datos, su organización y mucho más se pueden llevar a cabo con solo un par de líneas de código.

Y esto nos lleva al machine learning. Que el propio lenguaje haga que los algoritmos aprendan es muy importante para el análisis de los datos. En especial, para conseguir un cierto grado de automatización. 

Así pues, la programación en R dispone de varias herramientas que permiten que los desarrolladores puedan entrenar a un algoritmo con el fin de predecir eventos futuros o patrones a partir de los datos.

Motivos por los que R es ideal para el big data

En resumen, la programación en R es la combinación perfecta para simplificar el análisis del big data. Veamos algunos de los motivos más relevantes.

  • Disponibilidad: al ser de código abierto y no tener restricciones en cuanto a sistemas operativos, está al alcance de todo el mundo. Esto, además, ayuda a reducir los gastos. 
  • Comunidad: hay una gran cantidad de usuarios que apoyan este lenguaje, todo esto sumado a una gran cantidad de recursos que puedes encontrar online
  • Simplicidad: puesto que tiene funciones de automatización y un código simple, reduce enormemente el tiempo que lleva analizar los datos. Así mismo, permite ver estos datos gráficamente para facilitar su comprensión. 

En resumen, es una gran opción para gestionar, organizar y almacenar los datos de forma efectiva.

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