La estadística aplicada a varios campos permite inferir información de una determinada población, a través de la manipulación de datos extraídos de una o varias muestras así como representarlos con gráficos y tablas de resultados obtenidos para su posterior análisis.
Con el fin de facilitar este trabajo se encuentran disponibles una variedad de paquetes de software estadístico entre los que destaca R Software.
R Software: la mejor herramienta
El paquete estadístico R Software es una de las herramientas más eficientes usadas en investigación para el análisis estadístico y gráfico de grandes conjuntos de datos.
Es gratuito y de código abierto, por lo que descargar R Software en Internet resulta muy fácil y rápido, que permite seguidamente a los usuarios crear su código sin restricciones de uso y con total acceso a sus funciones, a diferencia de otros paquetes estadísticos de pago como SPSS, Statistics y SAS, que condicionan el acceso a la adquisición de una licencia.
Principales Ventajas
Aparte del acceso gratuito, que lo hace ideal para la docencia ya que los alumnos pueden descargarlo y usarlo en casa con libertad sin gastos adicionales, este software cuenta con otras ventajas tales como:
- Es útil y versátil, ya que proporciona una gran variedad de modelos estadísticos lineales, no lineales, análisis de series de tiempo, clasificaciones, clúster, etc.
- Es una herramienta confiable y que se mantiene constantemente actualizada gracias a que un equipo de programadores de alto nivel que desarrollan nuevas funciones y actualizaciones para este software estadístico.
- La base de datos, las funciones y los resultados se guardan en la memoria del ordenador en forma de objetos con un nombre específico, lo que facilita su localización así como también la aplicación de cálculos a un conjunto numeroso de valores a la vez.
- Los comandos escritos con el teclado se ejecutan directamente, lo que facilita el trabajo con el análisis de datos complejos.
- Los gráficos que se crean con este software son de alta calidad y pueden ser exportados en diversos formatos.
- Es compatible con varios sistemas operativos como Windows, Mac y Linux.
- Permite leer datos provenientes de otros paquetes de software como SPSS, SAS, Excel.
Ejemplos de aplicación
Si bien las posibilidades que ofrece este paquete estadístico son múltiples, y se adaptan a todo tipo de necesidades en lo que al análisis de datos complejos se refiere, algunas de sus aplicaciones más destacadas permiten:
- estudiar las correlaciones entre diferentes conjuntos de datos,
- ajustar modelos,
- crear gráficos tanto 2D como 3D en una excelente calidad,
- realizar operaciones de predicción para la toma de decisiones según los datos recolectados,
- obtener diversos tipos de análisis entre ellos: el factorial, clúster y de componentes principales.
Kit de herramientas
R Software cuenta con una serie de herramientas básicas, entre ellas:
- RStudio: como editor de texto y con función de autocompletado.
- Shiny: herramienta que admite la creación de aplicaciones interactivas.
- RMarkdown: que permite convertir los textos y análisis en documentos de alta calidad, informes y presentaciones exportables en distintos formatos como pdf, doc y html.
La forma más sencilla de aprender a usar R Software
Para los principiantes el uso de esta herramienta puede resultar complicado y requerir de mucha práctica para dominarla a la perfección, lo que es necesario para aquellos profesionales que ocupen puestos especializados en el área de la Ciencia de Datos.
En este caso, la forma más rápida y fácil para convertirse en todo un experto será inscribirse en un curso o máster de EstadÃstica aplicada con R Software, el cual permitirá una mejora en el desempeño profesional y en el desarrollo de una carrera exitosa, ya que este programa es elegido por la Comunidad Científica Internacional así como por diversas universidades y empresas.
El dominio de la Ciencia de Datos que se alcanza con dicho máster capacita al profesional para resolver problemas estadísticos complejos a través de la manipulación, representación gráfica y análisis de grandes conjuntos de datos.
Estos se transformarán en conocimiento que facilitará la toma de decisiones concluyentes con el mínimo margen de error, gracias a las habilidades especializadas adquiridas en estadística, programación, visualización y comunicación de los resultados obtenidos.
Todo esto ayudará el acceso a puestos de trabajos tanto nacionales como internacionales, relacionados con proyectos de investigación, desarrollo e innovación.
