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El lenguaje R es un software de código abierto y un lenguaje de programación mantenido por el equipo de desarrollo del núcleo R. El lenguaje R también se utiliza y es un software orientado a la línea de comandos para la realización de operaciones estadísticas.
Si nos fijamos en su popularidad en línea, R es el ganador indiscutible. Además, R tiene más blogs, grupos de discusión y listas de correo electrónico que cualquier otra herramienta de SAS. Por lo tanto, en la mayoría de las encuestas, R fue la opción principal otra vez.
Las instituciones financieras pueden llevar a cabo la medición del riesgo de pérdidas, modificar el resultado del riesgo y utilizar visualizaciones como mapas de velas, gráficos de densidad, diagramas de reducción, etc. con la ayuda de R.
R suele ofrecer instrumentos para promedios móviles, autorregresión y análisis de series temporales que constituyen el núcleo de las aplicaciones financieras. R. se utiliza comúnmente por empresas como ANZ y la administración de fondos para el análisis del riesgo crediticio.
Las empresas financieras también utilizan los procesos estadísticos de series temporales de R para modelar sus movimientos en el mercado de valores y prever los precios de las acciones. A través de sus paquetes, que incluyen quantmod, pdfetch, TFX, pwt, etc., R también proporciona instalaciones de minería de datos financieros. R hace que la recolección de datos de las propiedades en línea sea sencilla para usted. También puede ilustrar sus artículos financieros mediante visualizaciones vibrantes y atractivas con la ayuda de RShiny.

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R es un lenguaje y entorno de computación estadística y gráfica. Es un proyecto GNU similar al lenguaje y entorno S que John Chambers y sus colegas construyeron en los Laboratorios Bell (antes AT&T, ahora Lucent Technologies). Es posible considerar R como una implementación separada de S. Hay algunas variaciones importantes, pero bajo R, la mayoría del código escrito para S funciona sin cambios.
R es extremadamente extensible y ofrece un amplio rango de técnicas estadísticas (modelado lineal y no lineal, estudios estadísticos clásicos, estudio de series temporales, agrupación, agrupación,…) y gráficas. El lenguaje de S es a menudo el vehículo de elección para la investigación de la metodología estadística, y R ofrece una vía de código abierto para participar en esa operación.
La facilidad con que se pueden generar gráficos de calidad de publicación bien diseñados, incluyendo símbolos y fórmulas matemáticas cuando sea apropiado, es uno de los puntos fuertes de R. Se ha tenido mucho cuidado con los valores por defecto de las opciones de diseño menores en los gráficos, pero el usuario conserva el control total.

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Antes de empezar a aprender la programación de R, las preguntas que surgen en la mente de cualquier aspirante a R son: ¿Por qué aprender R? ¿Cuáles son las razones para estudiar R en Ciencias de la Información? Aquí responderemos a todos estos tipos de preguntas en este tutorial. Y después de completar este tutorial, les prometo que no se confundirán sobre la importancia de la programación R. Así que empecemos rápidamente.
En el mundo de la Ciencia de los Datos, R es el lenguaje más común. Se utiliza ampliamente en el análisis de datos estructurados y no estructurados. Esto ha hecho que R sea el lenguaje básico para realizar operaciones estadísticas. R permite diferentes características que lo diferencian de otros lenguajes en la Ciencia de los Datos. Aclararemos en este artículo por qué necesita aprender R y cómo le ayudará en el campo de la Ciencia de los Datos.
La razón clave aquí es que R es de código abierto, por lo que puede ser actualizado y redistribuido según sea necesario por el consumidor. En comparación con otros programas, es perfecto para la visualización y tiene muchas más capacidades.

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Para el análisis estadístico, la representación gráfica y la presentación de informes, R es un lenguaje de programación y un entorno de software. R fue desarrollado en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, por Ross Ihaka y Robert Gentleman, y actualmente está siendo desarrollado por el equipo central de producción de R. R está disponible libremente bajo la Licencia Pública General de GNU, y varios sistemas operativos, como Linux, Windows y Mac, están soportados con versiones binarias precompiladas. Centrado en la primera letra del nombre de pila de los dos escritores de la R (Robert Gentleman y Ross Ihaka), este lenguaje de programación se llamó R, y en parte es un juego de palabras con el nombre de la S de Bell Labs Language.
Este tutorial es para programadores de software, estadísticos y mineros de datos que buscan usar la programación R para crear software estadístico. Este tutorial te dará suficiente conocimiento de casi todos los conceptos del lenguaje para que puedas llevarte a niveles más altos de experiencia si estás tratando de aprender el lenguaje de programación R como un principiante.