R Programación Curso Completo para 2022 | R Tutorial | Simplilearn
R es un lenguaje de programación para computación estadística y gráficos apoyado por el R Core Team y la R Foundation for Statistical Computing. Creado por los estadísticos Ross Ihaka y Robert Gentleman, R se utiliza entre mineros de datos, bioinformáticos y estadísticos para el análisis de datos y el desarrollo de software estadístico[7] Los usuarios han creado paquetes para aumentar las funciones del lenguaje R.
Según encuestas a usuarios y estudios de bases de datos de literatura académica, R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en minería de datos[8] En abril de 2023,[actualización] R ocupa el puesto 16 en el índice TIOBE, una medida de la popularidad de los lenguajes de programación, en la que el lenguaje alcanzó el octavo puesto en agosto de 2020[9][10].
El entorno de software oficial de R es un entorno de software libre de código abierto dentro del paquete GNU, disponible bajo la Licencia Pública General de GNU. Está escrito principalmente en C, Fortran y el propio R (parcialmente autoalojado). Se proporcionan ejecutables precompilados para varios sistemas operativos. R tiene una interfaz de línea de comandos[11]. También hay disponibles varias interfaces gráficas de usuario de terceros, como RStudio, un entorno de desarrollo integrado, y Jupyter, una interfaz de cuaderno.
Programación en R para principiantes ABSOLUTOS
R es un lenguaje de programación y un entorno de software para el análisis estadístico, la representación gráfica y la elaboración de informes. R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y actualmente es desarrollado por el R Development Core Team. R está disponible gratuitamente bajo la Licencia Pública General GNU, y se proporcionan versiones binarias precompiladas para diversos sistemas operativos como Linux, Windows y Mac. Este lenguaje de programación recibió el nombre de R, basado en la primera letra del nombre de pila de los dos autores de R (Robert Gentleman y Ross Ihaka), y en parte un juego de palabras con el nombre del lenguaje S de Bell Labs.
Este tutorial está diseñado para programadores de software, estadísticos y mineros de datos que buscan desarrollar software estadístico utilizando la programación R. Si usted está tratando de entender el lenguaje de programación R como un principiante, este tutorial le dará suficiente comprensión de casi todos los conceptos de la lengua desde donde se puede llevar a ti mismo a niveles más altos de experiencia.
The 7 most common mistakes in R and Rstudio. [Shot of R]
Python and R are considered essential programming languages for data science. Ideally, you should master both to have a well-rounded programming foundation, but if you’re new to data science, where’s the best place to start?
Read on to learn more about how each programming language is used in data science, along with tips for choosing which one to start learning first. Here we’ll look at R vs Python.
1. Python is beginner friendly: Python uses a logical and accessible syntax that makes it easy to identify the purpose of code strings and relies less on the formal approach of previous languages. This focus on code readability reduces the learning curve and eases some of the challenges of learning programming languages for the first time.
3. Python is scalable: Python runs faster than R, allowing it to grow and scale along with projects. For those working in production, building pipelines or running large-scale production, it offers the efficient workflows needed to get them up and running. This speed is the foundation of Python’s production readiness. It allows you to build large-scale machine learning pipelines to get information that keeps pace with the business. In addition, the modularity of the language ensures that you can build something flexible.
Tutorial de programación en R – Aprenda los fundamentos de
Este proyecto presenta un análisis en profundidad de la pérdida de clientes en el sector de las telecomunicaciones. Mediante el examen de diversos factores que contribuyen a la pérdida de clientes, pretendemos descubrir patrones y tendencias clave que llevan a los clientes a interrumpir sus servicios. El análisis incluye la exploración de datos y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para identificar las variables más influyentes en la predicción de la pérdida de clientes. Las conclusiones de este estudio pueden ayudar a las empresas de telecomunicaciones a desarrollar estrategias específicas para mejorar la retención y la satisfacción de los clientes.