R (lenguaje de programación) para niños

R es un programa y un lenguaje de computadora especial que se usa principalmente para el análisis de datos y para crear gráficos. Imagina que tienes muchos números y quieres entender qué significan o mostrarlos de forma clara; R te ayuda a hacer eso.

Fue creado como una versión gratuita de otro lenguaje llamado S. Hoy en día, R es muy usado en la investigación científica, en áreas como el aprendizaje automático (cuando las computadoras aprenden de los datos), la minería de datos (encontrar patrones en grandes cantidades de información), y en campos de la salud como la bioinformática. Una de las razones por las que es tan útil es que puedes añadirle "paquetes" o "bibliotecas" que son como herramientas extra para hacer cálculos y gráficos más específicos.

R es parte del proyecto GNU, lo que significa que es un programa de código abierto y gratuito. Puedes usarlo en diferentes tipos de computadoras, como Windows, Mac y Linux.

Datos para niños R
Desarrollador(es)
R Development Core Team https://www.r-project.org
Información general
Extensiones comunes	.R, .rda, .Rdata
Paradigma	Multiparadigma: funcional, vectorial, imperativo, procedural, orientado a objetos
Apareció en	1993
Diseñado por	Ross Ihaka y Robert Gentleman
Última versión estable	4.4.1 (14 de junio de 2024 (1 año y 22 días))
Influido por	S, Scheme, XLispStat
Ha influido a	Gretl (software) Julia (lenguaje)
Sistema operativo	Multiplataforma
Licencia	GPL

Historia de R: ¿Cómo empezó?

R fue creado por dos profesores, Robert Gentleman y Ross Ihaka, en la Universidad de Auckland en 1993. Ellos querían hacer un programa que fuera similar al lenguaje S, pero que fuera gratuito y tuviera algunas mejoras.

Orígenes del lenguaje S

El lenguaje S, en el que se basó R, se desarrolló en los laboratorios Bell de AT&T en Estados Unidos a finales de los años 70. Fue creado por John Chambers y Rick Becker para analizar datos.

La combinación de ideas

Gentleman e Ihaka tomaron lo mejor de S y de otro lenguaje llamado Scheme. El resultado fue un lenguaje que se parecía a S, pero que funcionaba de una manera un poco diferente por dentro. Lo llamaron R, en parte para reconocer la influencia de S y en parte para mostrar que era un proyecto nuevo y propio.

El equipo de desarrollo actual

Hoy en día, el desarrollo de R está a cargo de un grupo llamado R Development Core Team. Este equipo se asegura de que R siga mejorando y funcionando bien.

Momentos importantes en el desarrollo de R

• 1997: Se lanzó la versión 0.49, una de las más antiguas que aún funciona. También se creó CRAN, un lugar donde se guardan los paquetes de R.
• 1997: R se unió oficialmente al Proyecto GNU, lo que lo hizo un software libre.
• 2000: Se lanzó la versión 1.0.0, considerada lo suficientemente estable para que la gente la usara en sus trabajos importantes.
• 2004: La versión 2.0.0 introdujo una forma más rápida de cargar datos.
• 2013: La versión 3.0.0 trajo muchas mejoras en cómo se veían los gráficos, cómo se manejaba la memoria y cómo funcionaba en diferentes idiomas.

R realizando varias tareas en Windows, versión 3.2.2.

¿Qué puede hacer R?

R tiene muchas herramientas para el análisis de datos y para crear gráficos. Puede ayudarte a:

• Hacer modelos para entender relaciones entre datos.
• Realizar pruebas estadísticas para ver si tus ideas sobre los datos son correctas.
• Analizar series de tiempo, que son datos que cambian con el tiempo (como la temperatura diaria).
• Clasificar información y agrupar datos similares.

Flexibilidad y extensiones

Como R es un lenguaje de programación, los usuarios pueden crear sus propias funciones y herramientas. Muchas de las funciones de R están escritas en el mismo R. Si necesitas algo muy rápido, puedes usar otros lenguajes como C o C++ para crear partes de R.

Además, R puede conectarse con diferentes bases de datos y trabajar con otros lenguajes de programación como Python y Perl.

Gráficos de alta calidad

Una de las características más destacadas de R es su capacidad para crear gráficos de muy alta calidad. Puedes hacer desde gráficos simples hasta visualizaciones complejas y detalladas.

Un ejemplo de análisis de datos en R versión 3.2.2 en Windows.

R también es útil para hacer cálculos numéricos, como si fuera una calculadora muy potente.

Extensiones y paquetes: Las herramientas extra de R

R es un proyecto colaborativo. Esto significa que los usuarios pueden crear y compartir "paquetes", que son como complementos que añaden nuevas funciones a R. Hay un lugar oficial llamado CRAN donde se guardan miles de estos paquetes.

Organización de paquetes

Como hay tantos paquetes, se han organizado en "vistas" o "temas". Así, puedes encontrar fácilmente paquetes relacionados con un tema específico, como la estadística bayesiana o las series de tiempo.

Colaboración en el desarrollo

Existe una plataforma llamada R-Forge que ayuda a los desarrolladores a crear nuevos paquetes y a trabajar juntos en ellos.

Muchas empresas y programas comerciales también usan R o se conectan con él, como JMP, Mathematica, MATLAB, SPSS y Tableau Software.

Ejemplos de uso de R

R se usa para muchas cosas, desde análisis sencillos hasta proyectos complejos. Aquí te mostramos cómo se usa para algunas tareas:

Ejemplo 1: Instalación de herramientas adicionales

Para usar funciones especiales en R, a veces necesitas instalar y activar "paquetes". Es como añadir una aplicación a tu teléfono. Primero, eliges un "espejo" (un servidor de descarga) y luego instalas el paquete. Después, lo "activas" para poder usarlo.

Por ejemplo, para instalar un paquete llamado "deldir" (que sirve para hacer triangulaciones), escribirías un comando. Luego, para activarlo, usarías otro comando. A veces, un paquete necesita otros paquetes para funcionar; a estos se les llama "dependencias". R a menudo los instala automáticamente.

Ejemplo 2: Creación de mapas

R es excelente para crear mapas que muestran datos. Por ejemplo, se puede hacer un mapa de Estados Unidos que muestre el nivel de desempleo en cada condado con diferentes colores.

Para hacer esto, se cargan los datos de desempleo y los mapas de los condados. Luego, se definen los colores que representarán los diferentes niveles de desempleo. Finalmente, R dibuja el mapa, añadiendo los colores y una leyenda para explicar qué significa cada color. El resultado es un mapa visualmente claro que muestra la información.

Ejemplo 3: Análisis de salarios

R también se usa para analizar datos económicos, como los salarios. Por ejemplo, se puede estudiar cómo la experiencia y la educación influyen en el salario de las personas.

Se cargan los datos de salarios y se usan funciones estadísticas de R para crear un modelo que prediga los salarios. Luego, se puede crear un gráfico que muestre cómo el salario (en una escala especial) cambia con la experiencia. Esto ayuda a los investigadores a entender mejor las tendencias económicas.

Proyectos relacionados con R

Hay otros proyectos que se basan en R o lo complementan:

• Bioconductor: Un conjunto de paquetes de R para analizar datos en genómica, que es el estudio de los genes.
• Rmetrics: Se enfoca en el análisis de los mercados financieros y la valoración de inversiones.

Herramientas para trabajar con R

Existen programas y entornos que hacen más fácil usar R:

Interfaces gráficas

Son programas que te permiten usar R con botones y menús, en lugar de solo escribir código. Algunos ejemplos son:

• JGR: Una interfaz que funciona en diferentes computadoras.
• R Commander: Otra interfaz gráfica muy popular.
• RStudio: Un entorno de desarrollo muy completo y popular para R.

Editores de código

Son programas donde puedes escribir y organizar tu código de R. Algunos de ellos son:

• Eclipse
• Emacs
• RStudio (también es un editor)
• Vim

También hay herramientas como Sweave y odfWeave que te permiten combinar tu código de R con documentos de texto para crear informes que incluyan los resultados y gráficos de tus análisis.

Uso de R con otros lenguajes

Puedes usar R junto con otros lenguajes de programación como Python o Perl. Esto significa que puedes combinar las fortalezas de R para el análisis de datos con las de otros lenguajes para diferentes tareas.

Alternativas a R

Aunque R es muy potente, existen otras herramientas para el análisis de datos.

Opciones gratuitas y de código abierto

Hay otros programas gratuitos que también son muy útiles, aunque algunos pueden estar más especializados en ciertas áreas. Por ejemplo:

• GNU Octave: Más enfocado en matemáticas.
• Gretl: Especializado en series de tiempo.
• PSPP: Similar a otros programas de estadística comerciales.

La ventaja de estas herramientas gratuitas es que una gran comunidad de usuarios y expertos las mejora constantemente.

Opciones comerciales

También existen programas de pago que ofrecen funciones similares a R. Estos suelen tener el respaldo de empresas que garantizan su funcionamiento y calidad. Algunos ejemplos son:

• SPSS
• SAS
• Stata

Véase también

En inglés: R (programming language) Facts for Kids