Al igual que el libro de la anterior cita, este material se trata acerca de aprender R, más como lenguaje de programación, que como herramienta o software para realizar análisis estadístico. Además, como aquí no se pretende enseñar lógica de programación, se asume que esta ya se aprendió, como mínimo bajo el paradigma de programación declarativa procedimental estructurada, con al menos otro lenguaje de programación diferente a R.
R (Ihaka and Gentleman, 1994) es una implementación gratuita del programa de computación estadística, S, el cual se origino a principios de los 80’s. S-Plus es una implementación comercial de S que incluye una interfaz grafica (GUI), la cual esta disponible desde los inicios de los 90’s.
R es un lenguaje de programación pero también es una herramienta/software para hacer análisis estadístico. https://cran.r-project.org/
Como lenguaje de programación R es un lenguaje interpretado centrado principalmente en un paradigma declarativo procedimental estructurado con algunas posibilidades para una programación orientada a objetos y para programación funcional.
R en general está pensado para trabajar por línea de comandos.
R no incluye una GUI (interfaz gráfica con menús, botones, etc.). El paquete Rcmdr (R Commander) puede proveer una.
R tiene buenas capacidades para producir gráficas.
R se distribuye bajo la licencia GNU GPL y esta disponible para Unix/Linux, MacOs y Windows.
R tiene buena documentación y ayuda en línea, empezando por la que se encuentra en https://cran.r-project.org/manuals.html
An Introduction to R es una buena introducción a R (una buena primera lectura), pero pensando en su uso como herramienta para hacer análisis estadístico.
The R language definition es una buena lectura inicial pensando en R como lenguaje de programación.
R para principiantes se ve como bien, parece priorizar el enfoque de R como lenguaje de programación, pero no lo he revisado a fondo. https://bookdown.org/jboscomendoza/r-principiantes4/
Advanced R es un libro en donde se profundiza acerca de R como lenguaje de programación. https://adv-r.hadley.nz/
Los desarrollos más recientes en el campo de la estadística generalmente están implementados en R antes que en cualquier otro software.
Existen una buena cantidad de librerías disponibles para aplicar diversos métodos estadísticos.
Crea buenas gráficas con relativa facilidad, pero sobre todo con bastante control sobre muchas de sus partes.
Puede leer datos de diferente sistemas de bases de datos (SQL, Oracle, etc).
R se ha ganado un espacio en cuanto a su capacidad para la realización de análisis estadístico (y “ciencia de datos”), lo que ha permitido que usualmente se garantice la posibilidad de ejecutar código R desde otros lenguajes o herramientas informáticas.
Es de código abierto y no existen cobros asociados a su instalación y uso.
Los lenguajes de programación compilados suelen proveer un mayor control sobre la máquina y suelen ser más eficientes computacionalmente.
Es posible que los ingenieros de sistemas y afines prefieran utilizar, desarrollar y mejorar otros lenguajes de programación o herramientas, por encima de R.
Aunque algunos dicen que tiene limitaciones para manejar grandes cantidades de datos, la verdad es que eso no es cierto. Hay formas de almacenar y procesar tantos datos como se desee dependiendo de la capacidad del computador con el que se esté trabajando (por ejemplo, dando las instrucciones que se requieran para bajar datos a disco duro en vez de tratar de trabajarlos todos al tiempo sobre memoria RAM, así como lo haría “automáticamente” casi cualquier programa que contemple y asuma la posibilidad de desbordar la memoria RAM).