Entonces, ¡eres un estadístico o uno en formación! Estoy seguro de que ya usa R o al menos lo sabe.
'R' no necesita presentación para los profesionales que se ocupan de 'DATOS'. Un lenguaje bien conocido entre los científicos de datos y los estadísticos (y otras personas que intentan darle sentido a los 'DATOS'), R está siendo denominado el software estadístico de referencia de 2014 y más allá. Hoy discutiremos por qué, como estadístico, debe ser competente en R.
R es similar a otros lenguajes de programación como Java y C, pero algunas de sus características atraen específicamente a los estadísticos. Contiene varios mecanismos integrados para organizar los datos, ejecutar cálculos y crear representaciones gráficas de dichos conjuntos de datos.
¿Por qué debería saber R el profesional de estadística?
- Amplia gama de características estadísticas en R.
R tiene una amplia variedad de técnicas estadísticas como modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, etc. y las técnicas gráficas son altamente extensibles a través de funciones y extensiones. Al ser de código abierto, R-community se destaca por sus contribuyentes activos de paquetes. A los estadísticos les resulta fácil seguir las opciones algorítmicas, ya que muchas funciones estándar de R están escritas en R mismo. R tiene instalaciones de programación orientadas a objetos más sólidas que cualquier otro lenguaje de computación estadística. La regla de alcance léxico permisivo simplifica la extensión de R.
Al observar las características y su uso, sabemos que R es un poderoso lenguaje de computación estadística. Se incluye en la categoría de técnicas analíticas avanzadas que se utilizan en las organizaciones actuales que se ocupan de Big Data. R ha podido atraer alrededor de 2 millones de usuarios con su marco de código abierto. Por tanto, R parece ser el futuro de todos los estadísticos.
- Gráficos brillantes de R.
Cuando se habla de estadísticas, nada supera a una buena cifra (tanto en números como en gráficos). R tiene una excelente salida gráfica. Si echas un vistazo, los gráficos creados por R son increíblemente claros, de alta calidad y bastante impresionantes. El gráfico estático es una fuerza absoluta de R y produce gráficos con calidad de publicación junto con gráficos dinámicos e interactivos con paquetes adicionales.
¿Qué hace que R sea mejor?
ejemplo de controlador de vista de modelo java
- ¡R es gratis y de código abierto! Entonces, cualquiera puede usarlo y modificarlo. Tiene licencia GNU (Licencia Pública General) y la base R para la informática estadística tiene los derechos de autor.
- R está libre de restricciones de licencia severas. Podemos ejecutar R en cualquier sistema operativo en cualquier momento preferido, lo que
- Lo hace multiplataforma. Se ejecuta en diferentes hardware como Linux, Mac y Microsoft Windows de procesadores de 32 y 64 bits.
- R tiene más de 4800 paquetes de múltiples repositorios que se especializan en diversos temas como minería de datos, bioinformática, análisis espacial y econometría.
- R funciona bien con varias otras herramientas de importación de datos como CSV, SAS, SPSS e incluso Microsoft Excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL y SQLite.
Varios sitios de seguimiento de trabajos muestran que la demanda de 'R' está en su punto más alto y está aumentando rápidamente. Por lo tanto, como profesional de la estadística y elige ignorar el lenguaje R, es probable que esté en el lado perdedor.