R es una excelente solución integral para muchos fundamentos relacionados con estadísticas, aprendizaje automático y minería de datos, análisis de datos, etc. R es originalmente una herramienta creada a partir del lenguaje S y se ha orientado más a los estadísticos.
Podemos desglosar un par de proyectos de ciencia de datos y análisis que puede hacer en R con base R o agregar paquetes (que son increíblemente fáciles de instalar).
- Visualizaciones de datos: utilizando Base R, celosía, ggplot2 y muchos otros, se pueden crear gráficos profesionales a partir de sus datos. Algunos paquetes están ampliando estas capacidades para permitir también imágenes interactivas. Las visualizaciones son clave para cualquier analista de datos.
- Pruebas de hipótesis estadísticas: las herramientas estadísticas como la prueba t de Student y ANOVA se realizan fácilmente con el paquete de estadísticas Base R.
- Herramientas de limpieza de datos: Hadley Wickham ha liderado una transformación en R al ayudar a construir un ecosistema de herramientas de datos ordenadas. Los paquetes como dplyr y tidyR son ejemplos de formas en que los datos se pueden configurar, reorganizar, unir, etc. Esto facilita la tarea al importar un conjunto de datos que puede no tener la forma más limpia.
- Aprendizaje automático y minería de datos: esto es menos para un analista, pero es un gran activo en R. Los paquetes como Caret permiten que los algoritmos de aprendizaje automático se ejecuten con bastante rapidez desde el primer momento. Hay muy pocos algoritmos que no existen en R.
- Investigación de operaciones: R le permite realizar programación lineal, cadenas de markov y modelado no lineal con varios paquetes adicionales.
- Minería de texto: si bien esta función no es la competencia central de R, es posible realizar minería de texto en R y usar cadenas de markov, creaciones de corpus y n-gramas.
- Análisis de series de tiempo: R tiene paquetes para pronósticos y otros análisis relacionados con series de tiempo.
- Informes y presentaciones: R permite la creación de mazos de presentación y documentos Rpub con inyecciones de código a través de knitR. He encontrado que esto es extremadamente valioso al escribir documentos e incluso presentar datos.
Estas son solo algunas ideas sobre lo que puede hacer el análisis de datos sabio en R. No es una lista completa, hay miles de cosas que se pueden hacer con R. El beneficio del código abierto es que se agrega continuamente. Entonces, sea cual sea el tipo de trabajo que esté haciendo, probablemente se pueda hacer con R. Puede ser más fácil en otros lugares, pero R probablemente lo respalde.
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