Los meetups organizados por el Grupo de usuarios de R de Madrid son ya algo habitual en THECUBE. Esta comunidad, formada por verdaderos entusiastas de este lenguaje de programación, organiza encuentros de manera regular a los que acuden desde expertos en la materia, pasando por profesionales que realizan sus propios proyectos, hasta gente curiosa que solo desea aprender algo más. Carlos Ortega es su principal valedor. Compagina su trabajo como Senior Data Scientist en ThinkbigAnalytics con la docencia en universidades como la Complutense de Madrid o la UNED.

El último encuentro, celebrado la pasada semana, contó con la presencia de Carlos y de Santiago Mota, Corporate Advisor, BI Consultant y profesor de Big Data en el EOI y en la UNED. En esta ocasión tuvimos la oportunidad de hablar sobre Machine Learning automatizado y Pipelines en R y Python.

Pero primero entremos en contexto. R es, junto a Python, uno de los mejores lenguajes de programación orientado a análisis estadístico y gráfico. Esto quiere decir que es especialmente útil cuando hablamos de Data Science, y eso es algo que, a nosotros, también nos interesa. Recordad que, de hecho, tenemos nuestro propio grupo en Meetup.com, en el que organizaremos nuestros eventos exclusivos y cuyos protagonistas son IoT, el análisis de datos y el lenguaje Python.

Pese a que R ya tiene cierto rodaje y lleva utilizándose desde hace tiempo, sobre todo entre los miembros de la comunidad estadística, ha sido recientemente, con el boom del Big Data, cuando ha comenzado a tener más popularidad. Una de las características más destacables, es que se trata de código abierto y plenamente colaborativo, por lo que la cantidad de repositorios que podemos encontrar en plataformas como GitHub es gigantesca.

Tanto R como Python cuentan con más de 84.000 y 215.000 recursos respectivamente, cifras que ponen de manifiesto la buena salud de ambos y la gran importancia que tiene actualmente el análisis de datos en proyectos orientados fundamentalmente al Big Data.

Gracias a los muchos meetups que el grupo ha celebrado en THECUBE, hemos podido aprender algunas de las ventajas de este lenguaje. R fue diseñado específicamente para el análisis de datos, y posee una serie de características que resultan especialmente versátiles para manejar elementos estadísticos como matrices y vectores, algo que es útil para manejar con celeridad grandes bases de datos. También es óptimo para la generación de gráficos en alta calidad, y su condición de lenguaje interpretado y el hecho de que sea completamente multiplataforma terminan por otorgarle una serie de cualidades que no pasarán desapercibidas para quienes estén interesados en la materia. Además, tiene una de las comunidades más activas y se genera gran cantidad de documentación. También es extremadamente sencillo encontrar decenas de plugins, librerías y paquetes para adaptar el lenguaje a diferentes necesidades.

No obstante, como cualquier otro lenguaje de programación, R también es mejorable en algunos aspectos. La mayoría de desarrolladores suele coincidir a la hora de apuntar que posee una sintaxis algo lenta, sobre todo cuando se compara con Python. Además, la herencia que sigue arrastrando de los lenguajes antiguos en los que se basa (fundamentalmente de S), resulta ser un lastre en ciertas circunstancias, como el procesamiento en paralelo y el elevado consumo de memoria a la hora de almacenar datos que esperan para ser procesados.

En las próximas semanas seguro que volvemos a recibir la visita del Grupo de usuarios de R de Madrid. Si estás interesado en las características del lenguaje de programación R o Python, o quieres aprender más sobre sus aplicaciones en el campo del Data Science o del Big Data, no deberías perderte ninguno de sus eventos. ¡Te esperamos!

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