¿Cuáles son los principios del Lenguaje R en Big Data? El lenguaje R conforma un entorno de software libre ampliamente empleado en Big Data. Específicamente dentro de las áreas de computación, análisis estadístico y gráficas. Este recurso cuenta con un sistema muy planificado donde se dispone de recursos, técnicas estadísticas y gráficas. Las cuales son de gran uso en la gestión y análisis de la información.
Además, una de las características más resaltantes de R, es que se trata de un gran proyecto donde se involucran a profesionales y científicos. Cuyas colaboraciones hacen crecer y mejorar este sistema de forma exponencial. Además, al ser de código abierto, puede ser descargado de manera gratuita y cuenta con un repositorio. Donde los usuarios pueden subir sus propios paquetes y disponer de muchos otros.
Características del Lenguaje R
El lenguaje R presenta diversas características aprovechables en el Big Data, como un buen manejo y almacenamiento de la información. Cuenta con operadores para ejecutar cálculos en matrices, contiene recursos de análisis estadístico y presenta opciones de visualización de datos. Es un lenguaje muy preciso que permite emplear distintas opciones de escritura y por último, su formato se encuentra basado en LaTex. Habilitando la creación de archivos digitales y físicos.
Empleo del Lenguaje R en Big Data
El lenguaje R es un entorno muy representativo dentro de las prácticas formativas del Big Data, ya que además de ser un recurso gratuito, es empleado en el mundo académico. Por lo cual la mayoría de profesionales cuentan con los conocimientos básicos sobre este lenguaje y sus aplicaciones.
Por otra parte, su gran disposición de funciones estadísticas lo hace un recurso ideal para desarrollar programas capaces de trabajar con las grandes magnitudes de datos de Big Data. Donde además de analizar y desarrollar la información, se pueden producir gráficos que permitan una mejor y más fácil visualización de la información obtenida.
Además de su relativamente sencilla manipulación, desarrollo y gráfico de los datos. El lenguaje R también puede asociarse con las siguientes funciones en Big Data:
- Visualización de información importante.
- Creación de tableros para mejor visualización de los datos.
- Creación de informes.
- Disposición de recursos para el análisis estadístico.
Análisis de datos
Aunque R es un lenguaje de programación y por lo tanto, es empleado para desarrollar programas. En el Big Data, el lenguaje R es empleado principalmente para la creación de informes, donde los profesionales llevan a cabo análisis, ensayos y pruebas. Hasta que se obtengan los resultados esperados.
Es por ello, que este entorno se emplea en las distintas etapas de desarrollo y análisis de los datos, figurando en:
- La colecta de datos a partir de las diversas fuentes empleadas por la organización. Donde se incluyen bases de datos, contenido streaming, archivos de texto, aplicaciones, entre otras.
- Limpieza y filtrado de los datos, así como, la eliminación de datos duplicados y aquellos que no serán relevantes en el análisis.
- Desarrollo y análisis estadísticos de los datos, donde se clasifican y agrupan los datos, además de generarse patrones predictivos.
- Exposición de los resultados y conclusiones arrojados por el análisis a través de informes.
- Aplicación de la información generada para producir modelos que arrojen determinadas predicciones.
Principios para emplear R en Big Data
En la actualidad, la red ofrece infinitas posibilidades para llevar a cabo la ciencia de los datos, pero el lenguaje R es sin duda, una de las más empleadas en esta disciplina. Puesto que cuenta con una gran cantidad de recursos importantes para el análisis y visualización de la información. Además de ser flexible, ya que cuenta con diversos paquetes.
Entre los principios para hacer uso del Lenguaje R en los Big Data, se encuentran los siguientes:
Habilitar el lenguaje R en las máquinas de trabajo
Lo primero que debe hacerse para disfrutar del sistema que el lenguaje R ofrece es instalarlo en los equipos de trabajo. Lo cual consiste en descargar el archivo R-Cran y el software RStudio. Además de estos, es posible emplear R-Commander como un interface para desarrollar proyectos estadísticos sencillos.
Sin embargo, para proyectos con mayor complejidad es mejor habilitar la creación de códigos. A partir de la cual se podrán desarrollar proyectos más específicos y con mayores niveles de dificultad.
Conocer los aspectos básicos y relevantes del Lenguaje R
Contar con el entorno R no es suficiente, por lo cual las compañías que empleen Big Data deben invertir en capacitaciones adecuadas. Para que los profesionales encargados de los proyectos de análisis, puedan hacer el mejor uso de todos los recursos que este lenguaje ofrece.
Los profesionales deben poder manejar los aspectos básicos de la programación y la informática para desenvolverse bien dentro de los proyectos de gestión de datos.
Además de esto, es importante conocer qué paquetes de funciones ofrece la plataforma y cuáles de ellos serán de utilidad. Para el desarrollo de los proyectos propuestos, para lo cual es importante conocer e interactuar con la comunidad que conforma R.
Estadística aplicada
La estadística aplicada es la base principal que debe manejarse para trabajar con el lenguaje R y entender todo lo relacionado con el Big Data, data science y data mining. Poseer estos conocimientos permiten darle sentido a la información arrojada luego del desarrollo y análisis de los datos.
Recopilación de información y creación de informes
Finalmente, la creación de informes y entrega de resultados puede llevarse a cabo de forma semi-automatizada. Gracias a algunos paquetes disponibles en el entorno R, como Shiny, R Markdown y xtable, que entre otras cosas, permiten convertir dataframes en código latex y html. Los cuales pueden ser emplearlos dentro de documentos Word, pdf y presentaciones.
Como verás, entender el lenguaje R resulta de gran importancia si deseas colaborar en proyectos de Big Data. Por lo cual te invitamos a aprender más sobre este y otros lenguajes de programación en una Maestría en Big Data Analytics. Con el fin de incrementar tus habilidades y obtener mejores capacidades competitivas dentro del mundo laboral.
