Lenguaje R, ¿qué es y por qué es tan usado en big data?

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Código abierto, visualización de datos y múltiples herramientas y aplicaciones son las claves que convierten al lenguaje R en uno de los mayores aliados del big data.

R es un entorno de software libre (licencia GNU GLP) y lenguaje de programación interpretado, es decir, ejecuta las instrucciones directamente, sin una previa compilación del programa a instrucciones en lenguaje máquina. El término entorno, en R, se refiere a un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación de herramientas específicas e inflexibles, como suele ser el caso en otros softwares de análisis de datos.

Este entorno es comúnmente utilizado para la computación estadística y gráfica, ya que dispone de una amplia variedad de técnicas estadísticas (modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento, etc.) y gráficas. Funciona en plataformas UNIX y sistemas similares (incluidos FreeBSD y Linux), Windows y MacOS.

Su desarrollo actual es responsabilidad del R Development Core Team. Forma parte de un proyecto colaborativo y abierto donde los usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica (repositorio oficial de paquetes). Además, se puede descargar gratis a través del siguiente enlace: https://www.r-project.org/.

Características de R 

• Manejo y almacenamiento efectivo de los datos.
• Un conjunto de operadores para la realización de cálculos con matrices.
• Una gran colección de herramientas para el análisis de datos.
• Utilidades gráficas para la visualización de datos.
• Un lenguaje de programación bien desarrollado que incluye saltos condicionales, bucles, funciones recursivas, utilidades para la entrada y salida de datos, etc.
• Tiene un formato de documentación basado en LaTeX, que se utiliza para proporcionar documentación completa tanto en formato físico como digital.

El lenguaje de programación R se integra bien con otros lenguajes de programación como C, C++ o Fortran para tareas de análisis de datos computacionalmente intensivas (alto consumo de recursos como CPU y RAM). Además, puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python.

Uso de R en big data

En el ámbito del big data, el lenguaje R es muy efectivo a la hora de visualizar y analizar datos. Permite realizar numerosas acciones relacionadas con este ámbito: 

• Crear visualizaciones de datos de alta calidad. Aunque los sistemas de big data suelen utilizar herramientas específicas para la visualización, R sigue siendo poderoso para crear gráficos de alta calidad y visualizaciones interactivas. Esto permite elaborar dashboards para visualizar y analizar datos o crear informes automáticos. 
• Disponer de herramientas de análisis estadístico para ahondar en el conocimiento de los datos. El lenguaje R se adapta a la realización de análisis exploratorios de datos en conjuntos más pequeños antes de trasladarlos a sistemas big data. Del mismo modo, también permite trabajar con muestras representativas de los datos y realizar validaciones previas.
• Construir modelos estadísticos y de aprendizaje automático. El lenguaje R es perfecto para la construcción de modelos estadísticos, análisis de regresión o series temporales. Esta función permite probar modelos en datos más pequeños antes de incluirlos en sistemas de big data. 

R es algo más que un lenguaje de programación. El usuario no programa propiamente, sino que utiliza R interactivamente: ensaya, se equivoca y vuelve a probar. Solo cuando termina el ciclo y el resultado es satisfactorio, produce un resultado final que, generalmente, no es un programa, sino un informe.

Se utiliza en todas las fases de análisis de datos:

• Adquisición de los datos de las fuentes disponibles: bases de datos, archivos de texto, etc.
• Preparación de los datos: eliminación de duplicados, datos incorrectos, valores extremos, etc.
• Análisis de los datos: construcción de modelos predictivos, de clasificación, de agrupamiento…
• Comunicación de los resultados: realización de informes para presentación de los resultados y conclusiones.
• Aplicación de los resultados obtenidos: por ejemplo, utilización de modelos predictivos desarrollados para en función de una serie de datos históricos (datos de entrenamiento y test del modelo) predecir ciertas salidas.

¿Por qué R es un buen lenguaje para trabajar con datos? 

Las características y diferentes aplicaciones de R lo convierten en una herramienta básica para los analistas de datos. Son varias las razones que lo convierten en uno de los lenguajes más utilizados en el mundo de la informática. 

Creado para el análisis de datos

En primer lugar, es un lenguaje que ha sido creado de forma específica para el análisis de datos, presentando una gestión muy intuitiva. Para simplificar los procesos derivados de los tiempos de análisis de datos, R cuenta con una amplia comunidad de usuarios y bibliotecas que facilitan el desarrollo de tareas sin tener que empezar desde cero. El lenguaje R ofrece también la posibilidad de visualizar los datos creando gráficos y presentaciones que hace mucho más fácil su análisis.

Capacidad de automatización

Otra de las ventajas del uso de lenguaje R para el manejo de datos es su automatización, algo fundamental para el desarrollo del machine learning. A través de diferentes paquetes, esta herramienta realiza tareas de aprendizaje automático. Aunque no es tan completo como otros lenguajes específicos como Python, muchas de las funciones de análisis están directamente integradas en el lenguaje R y eso hace que la lectura de los algoritmos ya esté implícita en él. 

Código abierto

Destaca también como elemento a favor del lenguaje R que, al tratarse de una herramienta de código abierto, es flexible y personalizable, de modo que se adapta a las necesidades de cada usuario. Eso hace también que esté al alcance de todo el mundo, tanto en su acceso como en su distribución.

Gran comunidad de usuarios

La comunidad que existe en torno al lenguaje R se convierte también en una ventaja, puesto que se crean numerosos recursos y se distribuyen de forma online que contribuyen a enriquecerlo. Por eso es uno de los más utilizados a nivel académico y científico.

Por último, el lenguaje R puede integrarse con otros lenguajes de programación como Python y Java, lo que permite aprovechar las fortalezas de cada lenguaje en diferentes partes de un proyecto de análisis de datos.

Más allá de R: otros lenguajes empleados en big data

Además de R, existen varios otros lenguajes de programación que son ampliamente utilizados en el campo del big data debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y realizar análisis complejos. Algunos de los lenguajes más populares para trabajar en big data son:

• Python: uno de los más populares en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos en general. Tiene una amplia gama de bibliotecas y frameworks. 
• Java: conocido por su capacidad para manejar aplicaciones de alto rendimiento y escalabilidad. En el contexto de big data, Java se utiliza para procesar y analizar datos a gran escala. 
• Scala: popular en el ecosistema de big data debido a que permite realizar operaciones de procesamiento de datos en memoria y distribuidas en clústeres.
• Rust: no es tan común como los otros lenguajes mencionados, pero está ganando atención en el campo del big data debido a su enfoque en el rendimiento y la seguridad. 
• Julia: lenguaje de programación científico que ha ganado interés en el análisis de datos y el procesamiento de datos a alta velocidad.

En definitiva, este lenguaje permite a los profesionales manipular, visualizar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Pero si estos, además, estudian un Máster en Big Data, adquieren habilidades avanzadas en el procesamiento y análisis de datos a gran escala. La combinación de un posgrado especializado y la competencia en R brinda a los profesionales una ventaja significativa en la industria, ya que estarán preparados para abordar desafíos complejos de análisis de datos en un mundo cada vez más impulsado por la información.