¿Qué es el Lenguaje R en el Big Data? Al internarse más en los instrumentos usados por Big Data es necesario de hablar del Lenguaje R, quien se encarga del procesamiento de datos en la resolución de problemáticas organizacionales. Big Data es conocido como la herramienta predilecta de las organizaciones, puesto que maneja grandes cantidades de información. Las clasifica y las procesa, entregando análisis y diagnósticos necesarios para la toma de decisiones.
¿Qué se entiende por lenguaje R?
El Lenguaje R es conocido como un escenario de software libre basado también en estadística. El cual ejecuta comandos de manera directa debido a que su lenguaje programático es automáticamente interpretado. Sin necesidad de compilar instrucciones en el idioma informático.
Su entorno, a diferencia de otro software, es caracterizado por ser planeado y procedimental, eliminando el innecesario acaparamiento de instrumentos rígidos y sin interpretación. Los lenguajes programáticos permiten la comunicación persona-máquina a través de códigos, que instruyen el modo de realizar de las tareas de procesamiento y análisis de datos.
Características del Lenguaje R
La principal característica del Lenguaje R es el desarrollo de técnicas estadísticas y gráficas (pruebas, muestreo, series de moda, media, variables y agrupamiento de datos). Entre otras características se resaltan:
- Posibilidad de usar datos y documentos en forma digital o física debido a la compatibilidad del lenguaje con dichos tipos de documentación.
- Un amplio repertorio de instrumentos gráficos para una ideal visualización de los datos recolectados y procesados.
- Variadas modalidades de procesamiento y resolución de cálculos mediante el uso de matrices.
- Almacenamiento y procesamiento óptimo de la información.
- Su correcta programación y desarrollo permite comandos útiles para la entrada y salida de los datos.
Interacciones entre Lenguaje R y Big Data
La combinación de las capacidades de Big Data (recolección, procesamiento, análisis y presentación gráfica de datos) con Lenguaje R les accede a los usuarios la presentación de análisis automáticos de datos. Además de implementar instrumentos de índole estadística que contribuyen a una óptima visualización y análisis de datos. Ofreciendo como resultado diagnósticos fiables y reales.
Los esfuerzos enfocados a desarrollar el Big Data en el ambiente del Lenguaje R arrojan interacciones en vez de una rígida programación. Las interacciones realizan entornos de ensayo y error, hasta comprobar que se realizó satisfactoriamente el ciclo de prueba. Entregando informes favorables y confiables.
No es necesario que los usuarios sean especializados en lenguaje programático, debido a que Lenguaje R es un buen punto de inicio. Requiere de poco esfuerzo, se desarrolla automáticamente y entrega reportes coherentes.
Aplicación de Lenguaje R
La ejecución del Lenguaje R es habitual en cada fase del análisis y procesamiento de datos. Se aplica en la recolección de información mediante el análisis de bases de datos; analizando y preparando la información que ha sido recolectada. Con el fin de depurarla de errores, de información duplicada y proceder al análisis. Creando así procesos de segmentación y pronóstico necesarios para la presentación del informe. Según el resultado de los modelos estadísticos ejecutados.
Ventajas de usar este Lenguaje
La simplicidad de este entorno informático es una de las ventajas más resaltantes del Lenguaje R. Sin embargo, no es la única ventaja que tiene este lenguaje. Se puede precisar, que sintetiza en un solo programa, toda la indumentaria para procesar eficazmente los datos. El uso de la estadística hace más simple su interpretación debido a las metodologías lineales y no lineales en las que se basa.
Otra de las ventajas interesante es su adaptabilidad y compatibilidad con otros lenguajes programáticos (tales como el lenguaje C y el C++). Además, de ser usado en sistemas operativos como Mac y Windows. Muy conveniente también es que su procedimiento está disponible para que otros desarrolladores mejoren su lenguaje. Por último, su acceso no es complicado se puede descargar en sus portales oficiales de forma gratuita.
Sintaxis del Lenguaje R
El sistema que proporciona el Lenguaje R es un método ya estructurado permitiéndole al cliente que desarrolle su programación de forma sencilla. Para ello se necesita plasmar una sintaxis precisa. Siendo la sintaxis un elemento fundamental en el lenguaje programático conceptualizando la metodología descriptiva de las tareas, de los datos y su ejecución.
La sintaxis de un lenguaje dictamina también el orden de los datos y la manera en que serán procesados. En donde los comandos de este lenguaje no diferencian si el programador deja o no espacios entre caracteres. Por lo que sí es necesario es una correcta descripción del código para que se pueda comprender y ejecutar adecuadamente.
¿Cómo debe entenderse?
En el Lenguaje R a diferencia de otros idiomas informáticos no se requiere que los comandos terminen en punto y coma (código imprescindible en la mayoría de los sistemas). Además, es capaz de distinguir entre mayúsculas y minúsculas sirviendo de ventaja para la creación de distintos códigos. Los cuales pueden tener el mismo comando, pero se diferencia por su uso de mayúsculas y minúsculas.
El ambiente en R puede modificarse por la naturaleza de sus datos (variables, funciones, fórmulas), además de tener la capacidad de agregarle comentarios. Que contienen información de los códigos o sentencias que se están ejecutando, visualizándose en todo momento.
El Lenguaje R es estructurado por bases y pilares que conformaran su existencia, definidos como objetos. En donde su clasificación es entera, lógica, de carácter, compleja y numérica. Estos elementos son los que conforman el núcleo del lenguaje. Es imperativo acotar que una clara y definida sintaxis da como resultado que el sistema comprenda los comandos y ejecute correctamente las tareas asignadas.
El Big Data interactúa favorablemente con el Lenguaje R ambas herramientas son manejables y fáciles de implementar, además de su asequibilidad y la capacidad de realizar procesos estadísticos que le ofrecen confiabilidad de los procesos, representa procesos ideales para el almacenamiento y procesamiento de información. Si desas más información al respecto puedes inscribirte en una Maestría en Big Data y Business Analytics.