R es un entorno y lenguaje de programación, distribuido bajo la licencia GNU GPL, que se creó como un dialecto libre del lenguaje S.
Los usuarios lo pueden extender definiendo sus propias funciones, aparte de las de las numerosas bibliotecas preconstruidas que tiene. La mayor parte de ellas están escritas en R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollarlas en C, C++ o Fortran. Como es un proyecto colaborativo y abierto, los propios usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuración básica.
Las funciones en R se pueden manipular igual que los vectores. Además puedes asignar las funciones a variables, almacenarlas en listas, devolverlas como resultados de otras funciones o incluso pasarlas como argumentos de otras funciones
¡Sí! Además de ser funcional, es orientado a objetos, en realidad es una mezcla de ambos paradigmas. En el caso de del segundo de ellos, R nos permite modelar conceptos del mundo real relevantes a nuestro problema, representándolos como clases y objetos que podemos hacer que interactúen entre sí.
Ofrece múltiples posibilidades para atacar a datos almacenados en distintos tipos de bases de datos. También presenta múltiples bindings y paquetes que permiten a R interactuar con otros lenguajes (como Perl, Ruby o Python) e intercambiar objetos con ellos.
Existen librerías para R que permiten generar una extensa variedad de gráficos, desde la completísima ggplot2hasta otras más simples pero también potentes como corrplot
Si bien R se puede utilizar a través de línea de comandos, existen varios editores gráficos muy interesantes capaces de correr en Windows, Linux y MacOS. Destacamos especialmente R Studio y R Commander.
A diferencia de C, C++ ó Java, no tenemos que compilar nuestro código, sino que el intérprete de R lo ejecuta directamente. Lo curioso de esto es que, puesto que muchas de sus rutinas computacionalmente más exigentes están escritas en C ó C++, muchas veces, sin que nos demos cuenta, se estará ejecutando, entre bambalinas, código compilado en esos lenguajes.
R mantiene todos los objetos que definimos en nuestro programa en la memoria de nuestra máquina. Por ello, es importante entender cómo gestiona la memoria, para poder optimizar nuestro código. Así evitamos, por ejemplo, copias innecesarias de objetos que pueden ralentizarlo y hacer llegar a un límite nuestra máquina.
Este lenguaje de programación fue concebido para el análisis estadístico, aunque también se utiliza en la minería y análisis de datos, investigación biomédica, bioinformática, machine learning… Esto es porque proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas y gráficas, además de tener una gran potencia como herramienta de cálculo.
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