¿Qué es el lenguaje de programación R? Introducción y conceptos básicos de R

¿Qué es el software R?

R es un lenguaje de programación y software libre desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland en 1993. R posee un extenso catálogo de métodos estadísticos y gráficos. Incluye algoritmos de aprendizaje automático, regresión lineal, series temporales e inferencia estadística, por nombrar algunos. La mayoría de las bibliotecas de R están escritas en R, pero para tareas computacionales pesadas, C, C++ y FortraSe prefiere el código n.

R no solo goza de la confianza de los académicos; muchas grandes empresas también utilizan el lenguaje de programación R, entre ellas Uber. Google, Airbnb y Facebook. El desarrollo ahora está a cargo del equipo principal de R, y el lenguaje aún se encuentra en fase de lanzamiento activo: R 4.6.1 se lanzó en junio de 2026.

El análisis de datos con R sigue una serie de pasos: programación, transformación, descubrimiento, modelado y comunicación de los resultados.

• Programa: R es una herramienta de programación clara y accesible
• TransformaciónR se compone de una colección de paquetes diseñados específicamente para la ciencia de datos.
• Descubre: Investiga los datos, refina tu hipótesis y analízalo.
• Modelo: R proporciona una amplia gama de herramientas para capturar el modelo adecuado para sus datos
• ComunicarIntegra código, gráficos y resultados en un informe con R Markdown, o crea aplicaciones Shiny para compartirlas con el mundo.

¿Para qué se utiliza R?

Esos cinco pasos se traducen en tres áreas de trabajo donde R es la opción predeterminada:

• Inferencia estadística — Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y modelos de regresión
• El análisis de datos — importar, limpiar, redistribuirping y tablas de resumen
• Aprendizaje automático — Clasificación, agrupamiento y pronóstico mediante caret, tidymodels y XGBoost

R por industria

Si analizamos el uso de R por sector, observamos que el ámbito académico ocupa el primer lugar. R es un lenguaje diseñado para la estadística y es la opción preferida en el sector sanitario, seguido por el sector público y la consultoría. El gráfico a continuación muestra cómo se distribuye dicho uso.

Paquetes R y CRAN

Los usos principales de R son, y siempre serán, estadística, visualización y aprendizaje automático. La imagen a continuación muestra qué paquetes de R entracLas preguntas más frecuentes en Stack Overflow fueron sobre: ​​En el top 10, la mayoría se relacionan con el flujo de trabajo de un científico de datos: preparación de datos y comunicación de resultados.

Casi todos los paquetes de R se almacenan en CRAN, el repositorio integral de R. Archive Network, que es gratuito y de código abierto y hoy en día enumera más de 20,000 paquetes aportados. Puede descargarlos y utilizarlos para realizar Aprendizaje automático o análisis de series temporales. En el listado de CRAN que aparece a continuación se publican y verifican todos esos paquetes.

Instalar uno requiere una sola llamada, install.packages("dplyr") — la razón por la que dplyr y la familia tidyverse se convirtió en el conjunto de herramientas estándar.

Comunicarse con R

Los paquetes resuelven el análisis; el último paso es compartirlo. R ofrece múltiples maneras de presentar y compartir el trabajo, ya sea mediante un documento Markdown o una aplicación Shiny. Todo puede alojarse en RPubs, GitHub o en el sitio web de la empresa.

A continuación se muestra un ejemplo de una presentación alojada en RPubs.

RStudio acepta R Markdown —y, desde 2022, Quarto— para escribir un documento. Como muestra el menú de exportación a continuación, puede generar los documentos en diferentes formatos:

• Documento:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • Word
• Presentación:
  • HTML
  • Proyector PDF

RStudio también cuenta con una excelente herramienta para crear aplicaciones fácilmente. A continuación, se muestra un ejemplo de una aplicación creada con datos del Banco Mundial.

¿Por qué utilizar R?

Saber qué hace R es una cosa; invertir tiempo en ello es otra. La ciencia de datos es...ping La forma en que las empresas gestionan sus negocios y el hecho de mantenerse al margen de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático las llevará al fracaso. La gran pregunta es qué herramienta o lenguaje se debe utilizar.

Existen numerosas herramientas para el análisis de datos, y aprender un nuevo lenguaje requiere tiempo. La siguiente imagen muestra la curva de aprendizaje en función de la capacidad empresarial que ofrece un lenguaje. Esta relación negativa implica que nada es gratis: obtener la mejor información a partir de los datos requiere tiempo para aprender la herramienta adecuada.

En la parte superior izquierda del gráfico se pueden ver Excel y Power BI. Estas dos herramientas son fáciles de aprender, pero no ofrecen una capacidad empresarial excepcional, especialmente en términos de modelado. En el centro se puede ver Python y SASSAS es una herramienta especializada para realizar análisis estadísticos en los negocios, pero no es gratuita; es un software de fácil instalación y uso. Python R tiene una curva de aprendizaje sencilla y es una herramienta fantástica para implementar aprendizaje automático e inteligencia artificial, pero ofrece menos funciones de generación de informes. Con una curva de aprendizaje similar, R representa un buen equilibrio entre implementación y análisis de datos.

Probablemente hayas oído hablar de Tableau para la visualización de datos. Tableau descubre patrones mediante gráficos y diagramas, y su aprendizaje es rápido, pero una herramienta centrada en la visualización puede generar muchos gráficos sin identificar ningún patrón. Tableau es ideal para visualizaciones rápidas o inteligencia empresarial; para estadística y toma de decisiones, R es más apropiado.

Stack Overflow es una gran comunidad para lenguajes de programación, y está ahí para ayudar cuando te encuentras con un problema de codificación o necesitas entender un modelo. A lo largo de los años, el porcentaje de visualizaciones de preguntas aumentó drásticamente para R en comparación con otros lenguajes, como muestra la línea de tendencia a continuación. Eso tracEsto refleja la era del auge de la ciencia de datos, pero también la demanda de R.

En ciencia de datos, dos herramientas compiten entre sí. R y Python son los lenguajes de programación que definen el campo.

¿Deberías elegir R?

Un científico de datos puede utilizar dos excelentes herramientas: R y PythonPuede que no tengas tiempo para aprender ambas, especialmente cuando estás empezando. Aprendizaje de modelos estadísticos y algoritmos. importa mucho más que aprender un lenguaje de programación. lenguaje de programación es una herramienta para calcular y comunicar tu descubrimiento. La tarea más importante en ciencia de datos es la forma en que manejas los datos: importar, limpiar, preparar, diseñar características y seleccionarlas. Ese debería ser tu enfoque principal. Intentar aprender R y Python Intentar algo sin una sólida formación en estadística rara vez funciona. Los científicos de datos no son principalmente programadores; su trabajo consiste en comprender los datos, manipularlos y encontrar el mejor enfoque.

El público principal de la ciencia de datos es el profesional de negocios, por lo que la comunicación importa: un informe, una aplicación web, un panel de control. Necesitas una herramienta que haga todo esto, y ahí es donde R y sus pila de informes Manténganse firmes.

¿Es R difícil?

Hace años, R era un lenguaje difícil de dominar: confuso y menos estructurado que otras herramientas de programación. Para superar esto, Hadley Wickham desarrolló una colección de paquetes llamada tidyverse. Las reglas del juego cambiaron para mejor: la manipulación de datos se volvió intuitiva y la creación de gráficos dejó de ser complicada.

Los mejores algoritmos para el aprendizaje automático se pueden implementar con R. Paquetes como Keras y TensorFlow permiten crear modelos de alta gama, y ​​R también cuenta con un paquete para XGBoost, uno de los mejores algoritmos para las competiciones de Kaggle.

R puede comunicarse con otros lenguajes: es posible llamar Python, Java y C++ desde R. Los macrodatos también son accesibles, ya que R se conecta a plataformas como Spark o Hadoop.

Finalmente, R ha evolucionado para paralelizar operaciones y acelerar los cálculos. R fue criticado en su momento por usar solo una CPU a la vez; ahora, el paquete parallel ejecuta las tareas en diferentes núcleos de la máquina.

Preguntas Frecuentes