R para que sirve

R para que sirve

R vs python

Una sólida comprensión de la gestión de la memoria de R le ayudará a predecir cuánta memoria necesitará para una tarea determinada y le ayudará a aprovechar al máximo la memoria que tiene. Incluso puede ayudarte a escribir un código más rápido, ya que las copias accidentales son una de las principales causas de la lentitud del código. El objetivo de este capítulo es ayudarle a entender los fundamentos de la gestión de la memoria en R, pasando de objetos individuales a funciones y a bloques de código más grandes. En el camino, aprenderá sobre algunos mitos comunes, como que necesita llamar a gc() para liberar memoria, o que los bucles for son siempre lentos.

En este capítulo, utilizaremos herramientas de los paquetes pryr y lineprof para entender el uso de la memoria, y un conjunto de datos de ejemplo de ggplot2. Si aún no los tiene, ejecute este código para obtener los paquetes que necesita:

Los detalles de la gestión de la memoria de R no están documentados en un solo lugar. La mayor parte de la información en este capítulo fue obtenida de una lectura detallada de la documentación (particularmente ?Memory y ?gc), la sección de perfiles de memoria de R-exts, y la sección SEXPs de R-ints. El resto lo descubrí leyendo el código fuente en C, realizando pequeños experimentos y haciendo preguntas en R-devel. Cualquier error es enteramente mío.

¿Por qué aprender r

R analytics es el análisis de datos mediante el lenguaje de programación R, un lenguaje de código abierto utilizado para la computación estadística o los gráficos. Este lenguaje de programación se utiliza a menudo en el análisis estadístico y la minería de datos. Se puede utilizar para la analítica para identificar patrones y construir modelos prácticos. R no sólo puede ayudar a analizar los datos de las organizaciones, sino que también puede utilizarse para ayudar en la creación y el desarrollo de aplicaciones de software que realicen análisis estadísticos.

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Con una interfaz gráfica de usuario para el desarrollo de programas, R admite una gran variedad de técnicas de modelización analítica, como las pruebas estadísticas clásicas, la agrupación, el análisis de series temporales, la modelización lineal y no lineal, etc. La interfaz tiene cuatro ventanas: la ventana de script, la ventana de la consola, el espacio de trabajo y la ventana del historial, y las pestañas de interés (ayuda, paquetes, gráficos y archivos). R permite elaborar gráficos y diagramas listos para su publicación y almacenar análisis reutilizables para datos futuros.

R se ha hecho cada vez más popular a lo largo de los años y sigue siendo uno de los principales lenguajes de análisis para muchas universidades y escuelas superiores. En la actualidad, está bien establecido en el mundo académico y en las empresas de todo el mundo por ofrecer análisis sólidos, fiables y precisos. Aunque al principio se consideraba que la programación en R era difícil de aprender para quienes no eran estadísticos, la interfaz de usuario se ha hecho más fácil de usar en los últimos años. Además, ahora permite utilizar extensiones y otros plugins como R Studio y R Excel, lo que facilita y acelera el proceso de aprendizaje para los nuevos analistas de negocio y otros usuarios. Se ha convertido en el estándar de la industria para el análisis estadístico y los proyectos de minería de datos, y su uso crecerá a medida que más graduados entren en la fuerza de trabajo como analistas formados en R.

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Descripción de la R

Si trabajas en la ciencia de los datos o en la analítica, probablemente conozcas bien el debate Python vs. R. Aunque ambos lenguajes están dando vida al futuro -a través de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la innovación impulsada por los datos- hay puntos fuertes y débiles que entran en juego.

En muchos aspectos, los dos lenguajes de código abierto son muy similares. De descarga gratuita para todo el mundo, ambos lenguajes son muy adecuados para las tareas de ciencia de datos, desde la manipulación y automatización de datos hasta el análisis empresarial y la exploración de big data. La principal diferencia es que Python es un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R tiene sus raíces en el análisis estadístico. Cada vez más, la cuestión no es qué elegir, sino cómo aprovechar al máximo ambos lenguajes de programación para sus casos de uso específicos.

Python es un lenguaje de programación de propósito general y orientado a objetos que hace hincapié en la legibilidad del código gracias a su generoso uso de los espacios en blanco. Lanzado en 1989, Python es fácil de aprender y un favorito de los programadores y desarrolladores. De hecho, Python es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo, sólo por detrás de Java y C.

Rstudio

La programación en R es una herramienta muy popular para el análisis de datos y la estadística. Si eres una persona a la que le gusta utilizar técnicas avanzadas para mejorar los modelos predictivos y realizar análisis estadísticos, puede que quieras considerar una carrera en R. Tanto si eres un principiante como un experto en este lenguaje, hay muchos trabajos esperándote.

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Este artículo cubre información esencial sobre quién utiliza R y para qué se utiliza. También profundiza en las empresas que utilizan R y en las oportunidades de trabajo que se ofrecen a los programadores de R. También se destacan algunos consejos para ampliar tus conocimientos en este lenguaje y así poder avanzar en tu carrera de programación en R.

R es un lenguaje de programación de secuencias de comandos utilizado principalmente para el análisis estadístico. Es un lenguaje de código abierto bajo la Licencia Pública General de GNU que soporta los sistemas operativos Windows, macOS, Linux y Unix. El término “R” procede de la primera letra del nombre de sus dos autores, Ross Ihaka y Robert Gentleman.

El lenguaje R ofrece varias técnicas estadísticas, como el análisis de series temporales y la modelización no lineal y lineal. R es un lenguaje interpretado, lo que significa que no necesita un compilador para ejecutar el código. Dado que R es un lenguaje muy popular, hay muchas comunidades de programadores de R que te mantendrán al día de las últimas tendencias en R.