Si trabajas con Big Data para mejorar el desarrollo de un negocio, sin lugar a dudas el lenguaje R es una herramienta esencial que tienes que dominar. En este post, compartiremos en qué consiste el lenguaje R, sus características y algunas de sus aplicaciones.
¿Qué es el lenguaje R?
R es el software básico de referencia en el mundo de la estadística. Está considerada como una de las herramientas más potentes y eficientes del mercado. Además, es un software open source, es decir, que no usa encriptación y, de esta manera, no tiene coste de adquisición y está disponible para todos los sistemas operativos.
Asimismo, el lenguaje R es un software estable, confiable, flexible y de vanguardia, puesto que está en constante actualización con nuevas funciones y paquetes accesibles en tiempo real.
R está diseñado para ejecutar cálculos estadísticos, cálculos matemáticos y creación de gráficos de una manera fácil y rápida, con mucha documentación disponible gracias a la gran comunidad activa que posee por ser un proyecto colaborativo.
Este lenguaje es capaz de conectarse a cualquiera de las bases de datos más utilizadas, leerla, procesarla y calcularla con una sola línea de código para todas las variables del dataset.
Características de R
Funcional
Las funciones en R se pueden manipular de igual manera que los vectores. Asimismo, puedes asignar las funciones a variables, almacenarlas en listas, devolverlas como resultados de otras funciones o pasarlas como argumentos de otras funciones.
Orientado a objetos
El lenguaje R está orientado a objetos. R permite modelar conceptos del mundo real relevantes a nuestro problema, representándolos como clases y objetos que podemos hacer que interactúen entre sí.
Extensible
Los usuarios lo pueden extender definiendo sus propias funciones, aparte de las de las numerosas bibliotecas preconstruidas que tiene. La mayor parte de ellas están escritas en R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollarlas en C, C++ o Fortran. Como es un proyecto colaborativo y abierto, los propios usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica.
Integrable
Ofrece múltiples posibilidades para atacar a datos almacenados en distintos tipos de bases de datos. También presenta múltiples bindings y paquetes que permiten a R interactuar con otros lenguajes (como Perl, Ruby o Python) e intercambiar objetos con ellos.
Gráficos avanzados
Existen librerías para R que permiten generar una gran variedad de gráficos, desde la ggplot2 hasta otras más simples pero también potentes como corrplot.
Diferentes interfaces gráficas
R se puede utilizar a través de línea de comandos. Existen varios editores gráficos interesantes que pueden funcionar en Windows, Linux y MacOS. Destacan interfaces gráficas especialmente R Studio y R Commander.
Interpretado y no compilado
A diferencia de C, C++ ó Java, no tenemos que compilar nuestro código, sino que el intérprete de R lo ejecuta directamente. Lo interesante es que muchas de sus rutinas más exigentes están escritas en C ó C++, por lo que sin darnos cuenta, se estará ejecutando código compilado en esos lenguajes.
Basado en memoria
El lenguaje R mantiene todos los objetos que definimos en nuestro programa en la memoria del ordenador. Por esta razón, es importante entender cómo gestiona la memoria, para poder optimizar el código. Así se evitan copias innecesarias de objetos que pueden ralentizarlo.
Aplicación del lenguaje R en Big Data
Finanzas
El Big Data y el análisis de datos se usan cada vez más en los últimos años en la industria financiera. Con la utilización del lenguaje R, las entidades financieras pueden realizar mediciones de riesgo a la baja, ajustar el rendimiento del mismo y ayudar en las visualizaciones, creando gráficos de velas, de densidad o de reducción que sean fácilmente entendibles por los usuarios.
R también proporciona herramientas para promedios móviles, autorregresión y análisis de series temporales que constituyen algunos de los aspectos más importantes de las aplicaciones financieras.
El sector financiero también está aprovechando los procesos estadísticos de series temporales de lenguaje R para modelar el movimiento de su mercado de valores, prediciendo los precios de las acciones. Además, proporciona el contexto adecuado para la extracción de información financiera, a través de sus paquetes (auantmod, pdfetch, TFX, pwt, etcétera).
Banca
Las entidades bancarias también utilizan R para modelar el riesgo de crédito y otras formas de análisis de riesgos. Los bancos hacen un uso intensivo de corte hipotecario que les permite adjudicarse la propiedad hipotecada, en caso de incumplimiento del préstamo.
Esta operación implica la distribución del precio de venta, la volatilidad de este y el cálculo del déficit esperado. Para estas operaciones, en muchas ocasiones, el lenguaje R se utiliza con herramientas propietarias como SAS.
R también se puede utilizar junto con Hadoop para facilitar el análisis que establece la “calidad” de un cliente, su segmentación y su retención para calcular su solvencia.
Asistencia sanitaria
La genética, la bioinformática, la investigación de fármacos o la epidemiología solo son algunos de los campos de atención médica que hacen un uso intensivo del lenguaje R.
Con la ayuda de esta herramienta, estas empresas pueden procesar datos e información, proporcionando un contexto esencial para el análisis y el procesamiento de datos adicionales.
El lenguaje R también es famoso por su paquete “Bioconductor”, que proporciona funcionalidades para analizar los datos genómicos. En el campo de la epidemiología, los científicos de datos utilizan esta herramienta para procesar y predecir la propagación de enfermedades.
Hemos repasado qué es el lenguaje R, así como sus características más importantes que lo hacen esencial dentro del área de Big Data. Además, hemos compartido varias aplicaciones de este lenguaje en varios sectores profesionales.
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