```{r}
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x
```[1] 1 2 3 4 5Breve reseña histórica de R
R fue presentado al público en el año 1993 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, quienes lo desarrollaron como un proyecto de investigación en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda.
En 1995, R fue publicado bajo la licencia GNU General Public License (GPL) y se convirtió en un proyecto de código abierto.
Posteriormente, en 1997 se fundó la Comprehensive R Archive Network (CRAN), una plataforma que hospeda la mayor colección de paquetes y librerías de R. Ese mismo año se fundó el R Core Team, un grupo de desarrolladores que se encarga de mantener y mejorar el lenguaje. Más tarde, en 2003, se creó la R Foundation for Statistical Computing, una organización sin fines de lucro que se encarga de brindar soporte a R y a la comunidad de usuarios.
Desde entonces, R se ha convertido en uno de los lenguajes más populares en el campo de la estadística y el análisis de datos gracias a su gran cantidad de paquetes y librerías especializadas, así como a su gran comunidad de usuarios y desarrolladores. El lenguaje se ha utilizado en una amplia variedad de campos, incluyendo el análisis financiero, la biología, la ingeniería, la medicina y la investigación social.
En los últimos años, R ha ganado un gran impulso debido a la creciente popularidad de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. De hecho, R llegó a ocupar la posición número 8 en el ranking de los lenguajes de programación más populares en Agosto 2020, según el informe TIOBE Programming Community Index.
Algunas características de R
- R es un lenguaje de programación interpretado. No es necesario compilar el código antes de ejecutarlo.
- Es un lenguaje de programación funcional. Las funciones son tratadas como valores y pueden ser pasadas como argumentos a otras funciones.
- Es un lenguaje de programación de código abierto y multiplataforma. Es compatible con múltiples sistemas operativos, incluyendo Windows, Mac OS X y Linux.
Una de las principales características que, sin lugar a dudas, llevan a R a destacarse entre los demás lenguajes de programación es su facilidad, capacidad y velocidad para manejar de pequeños a grandes conjuntos de datos. Hoy en día existen muchas herramientas y paquetes especializados para leer y escribir dados en múltiples formatos, así como para conectarse a los distintos sistemas de bases de datos y APIs de terceros.
Otra característica importante de R es su amplia variedad de paquetes y librerías disponibles, que permiten realizar una gran cantidad de tareas, desde la manipulación de datos hasta la creación de gráficos y visualizaciones. Además, la comunidad de R ha desarrollado una gran cantidad de herramientas para facilitar el desarrollo de aplicaciones web e incluso móviles, y su incursión en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Pero, la que quizás resulta la más importante característica de R, es su capacidad para generar gráficos y visualizaciones de alta calidad de forma nativa. A pesar de que cuenta con una gran cantidad de paquetes y librerías especializadas para la creación de gráficos y visualizaciones personalizados, incluyendo ggplot2, plotly, shiny, etc.
Una característica que indudablemente será muy útil para los usuarios de R es su capacidad para integrarse con otros lenguajes de programación, incluyendo Python, C, C++, Java, etc. Esto permite a los usuarios de R aprovechar las ventajas de otros lenguajes de programación, como la velocidad y eficiencia, para realizar tareas específicas, mientras que R se encarga de la manipulación y visualización de datos.
Al ser un lenguaje de muy alto nivel y estar orientado especialmente al análisis de datos, R es un lenguaje muy fácil de aprender y de utilizar.
Ejemplos de código en R
En otras entradas del blog abordaremos en detalle la sintaxis y el funcionamiento de R. Pero, por ahora veamos algunos ejemplos de código en R para que puedas tener una idea de cómo se ve y se escribe el código en este lenguaje.
Ejemplo 1: Crear un vector
En R, un vector es una colección de elementos del mismo tipo. Para crear un vector en R, utilizamos la función c(), que recibe como argumento una lista de elementos separados por comas. Por ejemplo, para crear un vector de números enteros, podemos escribir:
Ejemplo 2: Operaciones con vectores
Y, para que tengas una idea de por qué decimos que R es un lenguaje orientado al análisis estadístico, a continuación, multiplicamos por 2 cada elemento del vector x, sin la necesidad de instalar ningún paquete adicional o iterar sobre el vector, cosa que tendríamos que hacer en otros lenguajes de programación:
```{r}
x * 2
```[1] 2 4 6 8 10Ejemplo 3: Crear un gráfico
Lo mismo va para crear un gráfico. Para esto podemos utilizar la función plot(), que recibe como argumentos el vector de valores en el eje x y el vector de valores en el eje y. Por ejemplo, para crear un gráfico de dispersión, podemos escribir:
```{r}
plot(x, x * 2)
```
R en la actualidad
Muchas empresas y organizaciones están adoptando R para realizar análisis avanzados de sus datos, y la comunidad de desarrolladores ha creado una gran cantidad de herramientas y paquetes especializados para facilitar estos análisis.
Como mencionamos antes, R es junto con Python uno de los lenguajes de programación más populares para el análisis de datos. Incluso, lo puedes encontrar integrado en otras herramientas de análisis de datos como Power BI.
Finalmente, no podemos dejar de mencionar el gran empuje que R ha recibido en los últimos años desde Posit, con el desarrollo de RStudio, una herramienta de desarrollo integrado (IDE, por sus siglas en inglés) para R que permite escribir código, ejecutarlo, visualizar los resultados y crear gráficos de forma rápida y sencilla. Aunque también existen otras herramientas como R Tools for Visual Studio, que permite escribir código R en Visual Studio y que está ganando cada vez más popularidad entre los desarrolladores de R.
No hay dudas de que R es un lenguaje de programación muy poderoso, con mucho que ofrecer y que está ganando cada vez más popularidad en el campo de la ciencia de datos. Si quieres aprender más sobre R, te recomendamos mantenerte al tanto de nuestro blog, donde publicaremos más entradas sobre este lenguaje de programación.
Reutilización
Cómo citar
BibTeX
@online{e. de la rosa2023,
author = {E. de la Rosa, Daniel},
title = {R: un primer vistazo},
date = {2023-07-11},
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Por favor, cita este trabajo como:
E. de la Rosa, Daniel. 2023. “R: un primer vistazo.” July
11, 2023. https://adatar.do/blog/r/un-primer-vistazo.html.