Qué es R
R es un lenguaje de programación y un entorno de software especializado en estadística, análisis de datos y visualización gráfica.
Es libre y de código abierto, lo que significa que cualquiera puede descargarlo, usarlo y contribuir a su desarrollo.
Aunque nació en el mundo académico, R se ha convertido en una herramienta clave en sectores como la ciencia de datos, la bioinformática, la investigación social y el machine learning.
Breve historia
- Origen: R fue creado a mediados de los años 90 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, dos profesores de la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda).
- Inspiración: Está basado en el lenguaje S, desarrollado en los años 70 en los laboratorios Bell.
- Evolución: Con el tiempo, R ha crecido gracias a una comunidad muy activa que desarrolla paquetes para ampliar sus capacidades (hay más de 19.000 paquetes en CRAN, su repositorio oficial).
Usos actuales
R se utiliza para:
- Análisis estadístico avanzado (modelos lineales, regresión, series temporales).
- Visualización de datos con gráficos muy personalizables (bibliotecas como ggplot2).
- Minería de datos y aprendizaje automático.
- Bioinformática y análisis genómico.
- Investigación social y económica.
- Reporting automatizado (con R Markdown).
Su fuerza está en la capacidad de manejar datos y producir análisis reproducibles con visualizaciones de alta calidad.
Cómo es R
R tiene una sintaxis pensada para la estadística. Es flexible pero algo distinta de otros lenguajes como Python. Un ejemplo básico de su aspecto:
# Crear un vector de datos
numeros <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# Calcular la media
media <- mean(numeros)
# Mostrar el resultado
print(media)
En este código:
<-es el operador de asignación.c()crea un vector.mean()calcula la media.
Prueba rápida para empezar
Si quieres probar R sin instalar nada, puedes usar entornos online como RStudio Cloud o Google Colab con R.
Pasos básicos en RStudio Cloud:
- Crea una cuenta gratuita.
- Abre un nuevo proyecto.
- En la consola, escribe:
# Instalar un paquete
install.packages("ggplot2")
# Cargar el paquete
library(ggplot2)
# Usar un conjunto de datos incluido
data(mpg)
# Crear un gráfico sencillo
ggplot(mpg, aes(x=displ, y=hwy)) +
geom_point() +
labs(title="Consumo de combustible vs. tamaño del motor")
Esto descargará la librería ggplot2, cargará datos de consumo de vehículos y mostrará un gráfico de dispersión.
Conclusión
R es más que un lenguaje: es un ecosistema para trabajar con datos de forma profunda, reproducible y visualmente potente.
Es ideal si tu objetivo es analizar y comunicar resultados con precisión estadística. Aunque al principio su sintaxis pueda parecer diferente, su curva de aprendizaje merece la pena para cualquier profesional que trabaje con datos.