En el mundo de la programación existe un lenguaje muy utilizado que es el Software R, una renovación del software libre muy utilizado en muchas áreas como la ciencia, las estadísticas, la minería, etc.
Software R es un lenguaje gratuito y libre, basado en módulos estadísticos con interfaces y módulos estadísticos que trabaja con cualquier sistema operativo, bien sea MAC, Windows o Linux. Su función central es el análisis estadístico y gráfico.
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¿Para qué se utiliza el software R?
El Software R es muy utilizado por la comunidad científica, porque facilita el trabajo estadístico en cuanto a la recolección de datos, interpretación de la información y graficación, siendo las funciones del Software R muchas:
- El Software R genera estadísticas que son muy útiles en la contabilidad, administración, economía, ingeniería y cualquier otra área que requiere manejar datos estadísticos y proyecciones.
- El Software R genera gráficos a partir de los mismos datos estadísticos, con esta herramienta se crean contenidos de mucha utilidad y sirven para ilustrar datos y generar mejores conclusiones.
- Por lo tanto, el Software R es una herramienta que facilita la resolución de problemas estadísticos complejos que no pueden completarse a través de ninguna otra herramienta. El Software R es muy sencillo y ofrece grandes ventajas competitivas frente a otros programadores que insisten en realizar estadísticas con otros métodos.
Haciendo clic aquí se puede encontrar mucha más información, qué es el software R, para qué se utiliza R, cuáles son sus salidas laborales, si es posible estudiar un máster sobre este software y hasta ejemplos muy útiles.
¿Cuáles son las principales ventajas del Software R?
- Procesa todo tipo de datos
- Hay técnicas avanzadas de investigación cuyas estadísticas solamente pueden ser elaboradas son Software R
- Software R reconoce otros programas que están vinculados estrechamente a la recolección de datos, como Excel, SAS, SPSS, entre otros
- El Software R crea gráficos muy precisos y descifrables bajo cualquier formato, entre los que destacan JPEG, Pictec, PNG, Bitmap, PDF, PostScript y muchos más
- Como es un programa ligero, consume pocos recursos para la elaboración de las tareas
- A través de la herramienta Shiny se pueden crear aplicaciones web interactivas
La información generada con Software R se puede reproducir en formatos tradicionales, tales como Word. PDF, HTML, algo de gran utilidad si se realiza una reunión de trabajo y se desea presentar informes de los resultados estadísticos a los compañeros del equipo.
Aprendizaje y aplicación del Software R
Sin embargo, el Software R no es muy “amigable” para los principiantes en programación, ya que trabaja con una consola de comandos o programa de instrucciones, en vez de una interfaz gráfica como muchos otros softwares parecidos, por lo tanto el programador aprendiz debe aprender a dominar muy bien la sintaxis del lenguaje y practicando mucho.
Aunque el principio pudiera ser difícil, a medida que la práctica vaya aligerando el trabajo el programador comenzará a apreciar las ventajas del Software R y cuando ya lo domine, comprenderá por qué este lenguaje es el mejor de todos para la elaboración de estadísticas y graficación de los mismos.
Por esta razón, existen en el mercado numerosos cursos y especializaciones de Software R, principalmente por vía online.
Incluso muchos estudios de máster en programación emplean el Software R tanto para sus respectivas investigaciones como para la elaboración de proyectos aplicables en el campo laboral. La mayor parte de los recursos disponibles para aprender el Software R son los cursos online gratuitos, webinars, pero se recomienda realizar un Máster de Estadística Aplicada con Software R.
De esta manera, el programador especializado en Software R tendrá mayores ventajas competitivas y podrá acceder a campos laborales muy solicitados.
Los programadores que dominen el Software R tienen un amplio abanico de opciones laborales, principalmente en las áreas de las finanzas, administración, ingeniería, sistemas y cualquier campo que implique la recolección de datos.
Entre las principales aplicaciones están el estudio de correlaciones, creación de gráficos 3D, ajustes de modelos, aplicación de árboles de decisiones, realización de análisis clúster, análisis de componentes principales, creación de redes neuronales de predicción y muchas herramientas más de graficación basadas en cálculos estadísticos que ningún otro programa es capaz de realizar.
