¡Bienvenidos a una nueva lección!

El lenguaje “R” fue desarrollado en 1993 por Robert Gentleman y Ross Ihaka, es un lenguaje de programación inspirado en el lenguaje “S”. Además, es un ambiente de programación de libre acceso con código abierto para el análisis estadístico y gráfico.

Entonces, ¿Cuál es la relación del lenguaje de programación R con Big Data?

El lenguaje R tiene soporte en una comunidad de desarrolladores, los cuales continuamente aportan mejoras a la herramienta, la impulsan a mejorarse constantemente, y estar a la vanguardia.

¿Cuál es la preparación del entorno de desarrollo?

Conceptos básicos del lenguaje R:

1. Al igual que Python, tampoco requiere declaración de tipos de variable.
2. También es posible asignar a la variable una serie de valores, para convertirla en arreglo.
3. Permite sumar variables de tipo de dato primitivo con tipos de datos abstractos.
4. Idóneo para el aprendizaje, así como para análisis de datos.

Estructura y elementos del lenguaje R

Un lenguaje de programación es una serie de reglas que están diseñadas para realizar procesos en una computadora. R es un lenguaje de programación. En ese sentido, no se diferencia de ningún otro. A su vez, como todo lenguaje, el set de reglas es particular y lleva tiempo incorporarlo. La mejor forma de naturalizarse con un idioma es hablarlo y, fundamentalmente en este caso, leerlo y escribirlo. Afortunadamente, el dominio de un idioma facilita el dominio de otro(s).

Ventajas de utilizar lenguaje R

1. Funciona en casi todas las plataformas (Mac, Windows, Linux e incluso en Playstation 3).
2. Es un lenguaje de programación completo, permite desarrollo de DSLs.
3. Promueve la investigación reproducible.
4. Está actualizado gracias a que tiene una activa comunidad. Solo en CRAN hay cerca de 10,000 paquetes (funcionalidad adicional de R creadas creada por la comunidad).
5. Se puede combinar con otras herramientas.
6. Tiene capacidades gráficas muy sofisticadas.

R es quizás el lenguaje más desarrollado para realizar análisis exploratorios de datos y estadística. Debido a que posee una naturaleza dinámica, gratuita, open-source, y una comunidad que trabaja activamente en incrementar las posibilidades del lenguaje, es un candidato natural para ser utilizado tanto en academia como en ámbitos profesionales.