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Alejandro Vecina

R, un lenguaje de programación que seduce - 2 views

    • Borja Herrero
       
      Esta pagina, resume un articulo publicado en el New York Times, que analiza el lenguaje de programacion R, su evolucion y su expansion en diversos sectores de la empresa.
    • Rafa Vaño
       
      En esta página se resume un artículo del New York Times en el que se explica el porqué del éxito del lenguaje de programación R, además del creciente éxito de los softwares libres. También se describe su utilidad y el perfil de los usuarios de R.
  • se trata de software libre
  • ...12 more annotations...
  • el procesamiento de datos se encuentra en la edad de oro
  • Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente
  • R se utiliza en
  • empresas muy diversas.
  • el lenguaje de programación R
  • R es tan utilizado
  • permite hacer análisis muy complejos a los estadísticos sin que conozcan en profundidad los sistemas de computación.
  • la mayoría de los sitios Web se basan en el software libre Apache y cada vez hay más confianza en MySQL, la base de dados libre.
    • juan carlos carlos
       
      Lo más destacable de dicho artículo es que el lenguaje R no pasa desapercibido, debido a que periódicos como el New York Times escribe artículos sobre el. Se destaca la comodidad de que sea un software libre y sus aplicaciones en empresas como Dell y su abanico de posibilidades en la medicina o el perfeccionamiento de modelos financieros.
  • El New York Times publicó una nota recientemente sobre sobre el lenguaje de programación R, destacando el hecho de que se trata de software libre, siendo los analistas de datos los más cautivados
  • La operación de procesar datos es utilizada tanto para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o encontrar nuevas medicinas, es así que R se utiliza en Pfizer, Merck, Google, el InterContinental Hotels Group, Bank of America o Shell, empresas muy diversas.
  • ¿Y por qué R es tan utilizado? Porque científicos, ingenieros, estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente.
    • Alexis Agustín
       
      Ademas al ser software libre, se reducen costes de licencias en las empresas y en uso propio.
  •  
    Artículo sobre una nota publicada por el NY Times sobre el lenguaje de programación R, un software libre muy utilizado en empresas como Pfizer, Merck, Shell o Google para fijar precios, perfeccionar modelos financieros o hacer análisis muy complejos sobre estadística. Además no es un lenjuage complejo, ya que ingenieros, científicos o estadísticos que no son expertos en programación pueden emplearlo rápidamente. 
Caballo Loco

R (lenguaje de programación) - Wikipedia, la enciclopedia libre - 1 views

    • julianc1c
       
      El proyecto GNU fue iniciado por Richard Stallman con el objetivo de crear un sistema operativo completamente libre: el sistema GNU.[
    • Caballo Loco
       
      Inicios del lenguaje R
    • Carlos Espinosa
       
      Es un software libre, con usos como inventigación biomédica, bioinformática, y finanzas. Nace en 1997 siendo su última actualización este 3 de abril. Se caracteriza porque sus usuarios pueden añadir sus propias funciones, es de colaboración y abierto.
  • Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del premiado lenguaje S
  • ...6 more annotations...
  • Además, R puede integrarse con distintas bases de datos y existen bibliotecas que facilitan su utilización desde lenguajes de programación interpretados como Perl y Python
  • R hereda de S su orientación a objetos. La tarea de extender R se ve facilitada por su permisiva política de lexical scoping.[
  • R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico
    • Caballo Loco
       
      Distintas interfaces para trabajar cómodamente. Señalamos JGR por estar escrito en Java (multiplataforma)
    • Caballo Loco
       
      ser compatible con LaTeX supone heredar su gran flexibilidad
  • Para facilitar el desarrollo de nuevos paquetes, se ha puesto a servicio de la comunidad una forja de desarrollo que facilita las tareas relativas a dicho proceso
    • Caballo Loco
       
      Continua adaptación del lenguaje.
  •  
    R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.
Bora Jasan

R Statistics, R Statistical Consulting R Statistics - 0 views

  • R is mostly used by statisticians and other practitioners requiring an environment for statistical computation and software development, it can also be used as a general matrix calculation
    • LuCla EdPa
       
      Pese a que se requieren conocimientos previos, es de fácil aprendizaje, y por otro lado, tiene diversas aplicaciones estadísticas
  • R is an interpreted language typically used through a command line interpreter. If one types "2+2" at the command prompt and presses enter, the computer replies with "4".
    • LuCla EdPa
       
      Como hemos visto en la otra página, hace las funciones de una simple calculadora, siendo esta más potente
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
  • ...2 more annotations...
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
    • Bora Jasan
       
      Esta referencia nos muestra en qué consiste el Lenguaje de Programación R y para qué se dedica especialmente. Además, forma parte del proyecto GNU y es código abierto (libre)
diigo lemon

Ecología austral - ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R? - 0 views

  • implementan distintos algoritmos para llevar a cabo los mismos tipos de análisis, los usuarios se benefician de una comparación entre los programas más usados
  • son bastante específicos y se circunscriben a aspectos puntuales.
  • Amigabilidad con el usuario.
  • ...59 more annotations...
  • comparación general sobre la base de una serie de aspectos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
    • empresa 2013
       
      En cada color se remarcan sus caracteristicas: -SPSS en amarillo -SAS en rosa -R en azul
    • empresa 2013
       
      En verde caracteristicas conjuntas.
  • SPSS es bastante amigable para el usuario, ya que permite acceder a todas las opciones mediante un menú de funciones
  • SAS y R requieren conocer la sintaxis y/o los comandos antes de ejecutar un procedimiento, lo cual los hace poco amigables para aquellos usuarios no familiarizados con la programación computacional
  • R no es necesario utilizar el menú de funciones
  • para ejecutar SAS, además de requerir sintaxis es necesario utilizar los botones de la interfaz gráfica
  • b. Manipulación de datos.
  • Tanto SPPS como SAS permiten abrir el archivo de datos en una ventana aparte, lo cual puede ser importante para algunos usuarios.
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana.
  • c. Calidad de gráficos.
  • d. Control de procesos.
  • e. Costo
  • f. Variedad de análisis estadísticos
  • g. Documentación y soporte de ayuda.
  • h. Sistemas operativos
  • SPSS ofrece una serie de gráficos tipo que si bien pueden modificarse en su formato
  • son difíciles de personalizar
  • SAS como R permiten el diseño personalizado de gráficos
  • SAS requiere del uso de diferentes rutinas (o paquetes)
  • R son más sencillas (o "planas") y no requieren de una gran cantidad de paquetes.
  • Tanto SPSS y SAS ofrecen generalmente una gran cantidad de salidas completas ("outputs") para un procedimiento estadístico cualquiera
  • R ofrece como salidas sólo aspectos básicos y, en el caso de que el usuario necesite más detalles, debe solicitarlos especialmente.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet,
  • SAS es el software estadístico más caro del mercado.
  • SPPS cuesta U$S 1599 (SPPS Inc. 2007), un valor promedio a levemente alto entre los programas estadísticos de similar categoría, y corresponde a una licencia perpetua
  • A pesar de que el sistema operativo (S.O.) Microsoft Windows® está ampliamente difundido, existe una gran cantidad de usuarios que usan otros sistemas operativos. Los tres programas analizados están implementados para Windows®. Si bien tanto SPSS como SAS pueden funcionar en el S.O. Linux, su configuración es compleja. SPPS también puede ejecutarse en Macintosh®. R es el único que funciona de manera estable e íntegra en los tres sistemas operativos de mayor uso. La versatilidad de plataformas donde R puede ser instalado ofrece una ventaja para los diferentes usuarios en distintas disciplinas.
  • Una ventaja de SPSS y de SAS es el soporte (e.g., servicio al cliente), a través del cual es posible indicar problemas de ejecución en ciertos procedimientos y, por lo tanto, obtener el respaldo técnico de las respectivas empresas.
  • para R no existe un respaldo formal de una empresa con respecto a todos sus paquetes, rutinas y funcionamiento general. Es decir, R no tiene ninguna garantía legal y el usuario asume cualquier potencial problema causado por su uso
  • SPPS ofrece un amplio rango de procedimientos estadísticos, que probablemente cubren gran parte de los que se utilizan en ecología e ingeniería. Sin embargo, cuando se requiere de mayores especificaciones en los procedimientos (e.g., el ajuste de un modelo no lineal no converge y es necesario definir el rango posible de valores para los parámetros del modelo), SPPS no ofrece mucha versatilidad.
  • SAS es un software de sólido desarrollo y en donde la empresa invierte cerca del 20% de sus utilidades en investigación (SAS 2007). Por lo tanto, la variedad de procedimientos implementados es bastante amplia.
  • R ha sido desarrollado por estadísticos que trabajan en diferentes instituciones a nivel mundial y, por lo tanto, implementa algoritmos modernos y robustos. Además, un número importante de paquetes están continuamente siendo desarrollados y puestos a disposición en Internet para su instalación.
  • nueva alternativa, el programa R
  • Existen varios programas estadísticos genéricos.
  • ciencias sociales
  • SPSS (SPSS Inc. 2007) es un software lanzado al mercado en 1968.
  • programa estadístico y un lenguaje de programación de uso libre, de distribución gratuita y de código abierto
  • uso de los botones de la interfaz gráfica
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007) ha sido por largos años el software más utilizado en la comunidad estadística
  • uso sencillo de las opciones, acceso rápido a datos y procedimientos, generación de salidas y gráficos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • requiere el ingreso de comandos
  • SAS (SAS Institute Inc. 2007)
  • necesita del conocimiento de la sintaxis antes de su uso
  • programa estándar empleado en ensayos clínicos y por la industria farmacéutica en los Estados Unidos.
  • R (Ihaka & Gentleman 1996; R Development Core Team 2007)
  • basado sobre comandos, en el que se puede acceder a todos los procedimientos y opciones a través de sintaxis computacional.
  • similar al programa estadístico S-plus
  • derivados de un lenguaje estadístico llamado S y
  • orientación y administración diferentes a las de R, y además se enfocan en aquellos mercados y usuarios que les proporcionan los mayores beneficios.
  • SPSS como SAS son programas comerciales
    • Joan Bono
       
      Aunque visualmente, no tan avanzado o bonito como puede ser SPSS o SAS, en relación calidad precio, muchísimo mejor (no olvidemos que es de licencia gratuita), y nada tiene que envidiar a los otros dos programas conocidos en cuanto a funcionalidad, que al fin y al cabo, es lo que cuenta. Algo que destacar de R es que para el poco tiempo de "vida" que tiene, cuenta ya con gran cantidad de librerias y algoritmos robustos que son implementados por científicos de todo el mundo.
  • la capacidad de producir gráficos de calidad y la amplia documentación gratuita, entre otros aspectos, hacen de R un excelente programa estadístico para ser usado en docencia e investigación. La gratuidad de R además, permite no solo trasmitir el uso de un software legal, sino también acceder libremente a un programa de alta calidad. Por otra parte, la transparencia en la construcción de R permite un mayor control del proceso de generación de conocimiento por parte de los usuarios.
  • ¿Por qué comprar un programa estadístico si existe R?
  • R muestra los datos, o una porción de ellos, según se requiera, aunque empleando la función "fix" también es posible mostrar y editar los datos en una ventana. Debido a que tanto SAS como R emplean sintaxis y procedimientos que afectan a los datos en una memoria virtual, cualquier modificación en los datos (e.g., crear una variable que no existe en el archivo) no es guardada físicamente en el archivo (a menos que se requiera al finalizar una sesión). Es decir, uno puede incorporar transformaciones a un archivo de datos, dejando intacto el archivo original. Esta es una gran ventaja ya que por muchos análisis que se realicen, siempre es posible partir de un único archivo de datos, evitando la duplicación de versiones.
  • R es totalmente gratuito y está disponible en Internet, al igual que cada versión nueva. No es necesario pagar ni por obtener el software ni por actualizarlo. La instalación típica de R consiste de una serie de paquetes, y cada paquete nuevo que ha sido desarrollado es publicado en Internet, desde donde se puede obtener y agregar a R. A diferencia de SPSS y de SAS, la distribución de R es actualizable, pudiéndosele agregar paquetes adicionales por separado.
  • La renovación e implementación de nuevos procedimientos en R es relativamente rápida. Frecuentemente aparecen nuevos procedimientos y/o paquetes en desarrollo y en revisión, los cuales después pueden ser obtenidos a través de Internet e instalados directamente.
  • se comparan con el software estadístico R. Sobre la base de este análisis, se propone el uso de R en ciencias ecológicas e ingeniería en Latinoamérica y en países del tercer mundo en general, porque ofrece el uso gratuito de un software de primer nivel, así como también un mayor control de los análisis conducidos, extensa documentación, y un ambiente de programación desarrollado para aplicaciones estadísticas y con capacidad para ser empleado en otras áreas cuantitativas de diversas disciplinas.
    • diigo lemon
       
      En este artículo se dan a conocer las diversas herramientas de análisis estadístico que están en el mercado y hace una comparación entre ellas. Centrándonos en R, podemos destacar: su poca amabilidad con el usuario, ya que se trata de un lenguaje difícil; su buena disposición al manejo de datos; su sencillez y gran calidad en el diseño de gráficos; su flexibilidad en el control de procesos, gracias a ser de código abierto; su disposición gratis a través de internet ya que se trata de software libre de código abierto; su gran variedad de análisis estadísticos ya que al ser de código abierto, acepta contribuciones de todos los usuarios; su gran cantidad de documentación y el buen soporte de ayuda al que contribuye toda la comunidad de usuarios realizando manuales gratuitos; su versatilidad al poder usarse perfectamente en Windows, Macintosh y Linux. El artículo finaliza con las conclusiones, las cuales se basan principalmente en que es un software libre de código abierto que ofrece una gran variedad de análisis estadísticos, la alta calidad de sus gráficos y la amplia documentación gratuita.
practica5 empresas

What is Open Source R - 0 views

    • Javier Soriano
       
      R es un lenguaje de programación diseñado expresamente para el análisis de datos. R hace que sea fácil extraer conclusiones a partir de datos multidimensionales con tablas de paneles múltiples, superficies 3-D, etc.
    • Javier Soriano
       
      R es utilizado en el campo de la ciencia y de las finanzas. Dentro del campo de la ciencia lo podemos encontrar en Análisis de imágenes médicas, estadísticas generales,..., entre otras. Por el contrario, en finanzas, lo encontramos en econometría, análisis financieros, etc.
  • Create beautiful and unique data visualizations Representing complex data with charts and graphs is an essential part of the data analysis process, and R goes far beyond the traditional bar chart and line plot. Heavily influenced by thought leaders in data visualization like Bill Cleveland and Edward Tufte, R makes it easy to draw meaning from multidimensional data with multi-panel charts, 3-D surfaces and more. The custom charting capabilities of R are featured in many of the stunning infographics seen in the New York Times, The Economist, and the FlowingData blog.
  • ...2 more annotations...
    • practica5 empresas
       
      Esta pagina remarca que R es un software libre que se emplea en compilaciones matematicas para analizar ficheros.
  • Draw on the talents of data scientists worldwide As a thriving open-source project, R is supported by a community of more than 2 million users and thousands of developers worldwide. Whether you’re using R to optimize portfolios, analyze genomic sequences, or to predict component failure times, experts in every domain have made resources, applications and code available for free, online.
juan trinidad jimenez armesto

Ventajas de R en la investigación Biomédica - 1 views

  • R es un software libre, flexible y dinámico, con una amplia variedad de técnicas estadísticas que se incorporan rápidamente y hacen posible su aplicación. Permite cómodamente presentar la información correspondiente a los usuarios, a la vez que hace posible registrar el proceso estadístico de forma que la documentación quede disponible a posibles auditorias que avalen los resultados obtenidos del estudio.
  • R es uno de los entornos que más se está desarrollando hoy día. Tiene alrededor de 13 librerías estadísticas definidas en su paquete base y ofrece un buen número de paquetes de rutinas especializadas, muy actuales dentro de los paquetes recomendados.
  • Con el uso de R se tiene acceso fácil a una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas
  • ...11 more annotations...
  • Uno de los atractivos de R es que incluye un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo, que admite condicionales, ciclos, funciones recursivas y posibilidad de entradas y salidas. Este lenguaje es orientado a objetos
  • La facilidad de realizar una consulta a una base de datos externa, permite tratar ficheros muy grandes de los que sólo se importan las observaciones/variables que interesan.
  • Otra característica importante y atractiva de R está dada por el hecho de que la salida que proporciona cualquier función se puede manipular convenientemente, pues R guarda estos resultados como objetos.
  • Dentro de las librerías que pueden ser incorporados a R hay varias que permiten conectarlo a gestores de bases de datos, en la misma o en otra máquina.
  • En R es permitido editar todas las funciones y ver su implementación, la que se puede modificar de acuerdo con las necesidades del usuario.
  • Sobre todo al comienzo de su uso se obtendrán en poco tiempo resultados sorprendentes.
  • Uno de los fundamentales atractivos de R es la amplia variedad de técnicas gráficas que tiene implementado y que facilitan el análisis y presentación de los datos.
  • La literatura sobre R es muy amplia y es gratis, e incluso muchos manuales se encuentran en idioma español
  • Se concluye que para el curso de las investigaciones biomédicas cubanas R es una opción que brinda muchas posibilidades, especialmente para las personas apasionadas de la estadística, que además gustan del software libre. La experiencia con este software en ese contexto ha sido satisfactoria y ha estado basada fundamentalmente en: 1. La robustez del lenguaje 2. La constante actualización y la amplia literatura disponible 3. Amplias facilidades de manipulación de bases de datos 4. La obtención de informes con un formato predeterminado y con la información que se desea 5. Las facilidades gráficas 6. Facilidades para la documentación de todo el proceso de manipulación de los datos y procesamiento estadístico
  • Si bien el ambiente R fue pensado para la estadística, es posible hacer procesamiento de señales.
    • juan trinidad jimenez armesto
       
      Esta página web es muy interesante debido a que en ella encontramos una descripción detallada de algunas de las ventajas de utilizar el lenguaje R, concretamente en el campo de la biomedicina, y además podemos encontrar ejemplos prácticos de tareas que podemos realizar con dicho lenguaje.
  •  
    En esta página se habla con detalle de las ventajas de utilizar R para la investigación en la rama de la biomedicina, y además se describen algunas de sus funciones específcas.
Alpha Teleco

R - 2 views

De los documentos que hemos podido leer, podemos concluir que R, es un lenguaje de programación que es muy útil dentro del ámbito de la empresa, ya que se puede utilizar en diferentes áreas dentro ...

R empresa estadistica algoritmo software libre lenguaje programacion

started by Alpha Teleco on 01 May 13 no follow-up yet
David Moya

What is R? | inside-R | A Community Site for R - 1 views

    • Carlos Espinosa
       
      R desallorador de análisis estadístico siendo sus principales funciones la manipulación de datos,modelo estadístico y un abanico de funciones del análisis de datos que necesites.R es una comunidad on-line abierta en crecimiento.
    • David Moya
       
      R es usado sobretodo para crear programas que realicen estadisticas, ya que fue creado para ello principalmente. Con el se pueden hacer análisis estadísticos, predicciónes, modelos... Tiene herramientas que permiten usar poco código para programar estas estadisticas y modelos. Además es un proyecto libre por lo que puedes tener acceso al código fuente y mejorarlo. Gracias a esto y a la gran comunidad que tiene, actualmente es de una gran calidad y tiene disponibles varios "add-on packages".
  • Complete data analyses can often be represented in just a few lines of code.
  • ...7 more annotations...
  • R is a programming language: you do data analysis in R by writing scripts and functions in the R programming language. R is a complete, interactive, object-oriented language: designed by statisticians, for statisticians.
  • R is data analysis software: data scientists, statisticians, analysts, quants, and others who need to make sense of data use R for statistical analysis, data visualization, and predictive modeling.
  • R has benefited for over 15 years from the "many-eyes" approach to code improvement, and as a result has an extremely high standard of quality and numerical accuracy.
  • R is an open-source software project
  • you can download and use R for free, but the source code is also open for inspection and modification to anyone who wants to see how the methods and algorithms work under the covers.
  • R is an environment for statistical analysis: Available in the R language are functions for virtually every data manipulation, statistical model, or chart that the data analyst could ever need. Not only are all the "standard" methods available, but because most cutting-edge research in statistics and predictive modeling is done in R, the latest techniques are usually available first in the R system.
  • R was first created by Ross Ihaka and Robert Gentleman at the University of Auckland in 1993, and since then the project leadership has grown to include more than 20 leading statisticians and computer scientists from around the world. In addition, thousands of others have contributed additional functionality to the R language by creating add-on "packages" for use by the 2 million users of R worldwide.
Alpha Teleco

Introducción al uso y programación del lenguaje R (S) en bioinformática - 1 views

  • Curso de introducción al uso y programación del lenguaje R (S) en bioinformática
    • Alpha Teleco
       
      Este proyecto ofrece la posibilidad, a través del lenguaje R, del análisis y comprensión de alto rendimiento del genoma humano.
    • Alpha Teleco
       
      Bioconductor. Open source software for bioinformatics. http://www.bioconductor.org/
  • la herramienta seleccionada ha sido R
  • ...8 more annotations...
  • estadística juega un papel clave
  • biología molecular está produciendo una amplia cantidad de datos
  • Programa
  • http://www.bioconductor.org
  • Bioconductor ofrece, por ejemplo, paquetes específicos para la normalización, análisis y anotación de microarrays.
  • estadístico como gráfico
  • lenguaje y entorno de programación
  • software libre,
  •  
    El uso del lenguaje R en campos de la biología y medicina debido a sus aplicaciones tanto estadísticas como gráficas. Nos permite ordenar todos los datos obtenidos. Esta página nos ofrece un curso básico sobre lenguaje R para aprender a emplear esta herramienta en nuestros propios proyectos.
  •  
    Se trata de un curso de introducción a la porgramación R en bioinfomatica en el cual describen los Obejtivos y el Programa.
juan trinidad jimenez armesto

Master en Dirección de Empresas Industriales y Tecnológicas, Madrid » ESTADIS... - 1 views

    • juan trinidad jimenez armesto
       
      Origen, crecimiento y uso del lenguaje R.
    • Joan Bono
       
      En esta pagina ademas de explicar para que se utiliza y un poco la historia del lenguaje R te explica las ventajas que este leguaje te ofrece
  • ‘R’ ofrece varias ventajas:
  • ...12 more annotations...
  • Es muy flexible
  • Sus posibilidades gráficas son  excelentes
  • para poder familiarizarnos con la estadística y apreciar su potencia, es necesario disponer de una herramienta que nos permita usarla con soltura, y aquí es donde ‘R’
  • Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentlemann y Ross Ihaka
  • ‘R’ es un lenguaje de programación con un conjunto de procedimientos implementados que permiten realizar tareas específicas muy diversas
  • que van desde la aplicación de funciones estadísticas a la generación de gráficos de altas prestaciones, pasando por la resolución de ecuaciones diferenciales
    • Fran Marijuana
       
      R tiene mas usos aparte del que fue diseñado
  • ‘R’ es un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del lenguaje S. Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentlemann y Ross Ihaka, del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland en 1993. Su desarrollo en la actualidad es responsabilidad del R Development Core Team.
  • en la actualidad se utiliza para infinidad de  áreas no relacionadas con la estadística, como análisis matemático  (cálculo y álgebra), física, química, simulación, etc.
  • Sus posibilidades gráficas son  excelentes.
  • ‘R’ comenzó siendo una  herramienta estadística
  • Podemos además programar  nuestros propios procedimientos y aplicaciones.
Alexis Agustín

Data mining. ¿Cómo extraer la máxima información de Twitter? | Rizomática - 0 views

  • posibilidad de poder extraer la información no trivial que subyace en ese flujo continuo que está generando más de 170 de millones de tuits cada día.
  • Hoy, Twitter es una red de microblogging que permite conocer lo que se habla y lo que interesa a la gente.
  • para realizar esta minería de datos (Data mining), he empezado a utilizar el lenguaje de programación R, un software libre para análisis estadístico y gráfico muy popular en las tareas de investigación de la comunidad científica en campos tan punteros como la biomedicina y la bioinformática
  • ...15 more annotations...
  • Para extraer la información de Twitter, el entorno de programación del lenguaje R suministra extensiones o paquetes, como twitteR que permite, entre otras opciones, extraer tuits públicos
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto, es decir, la colección de tuits que cumplen unas determinadas condiciones, con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones de los tuits en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  • el lenguaje R también nos aporta potentes herramientas para empezar a pulir los 140 caracteres con el objetivo de localizar información que nos permita conocer sobre que temas se está hablando,
  • Asimismo, tenemos la posibilidad de realizar análisis, en el texto del tuit, de actitudes positivas o negativas hacia un determinado acontecimiento, producto o servicio.
  • Esto último, denominado análisis de los sentimientos o minería de opinión,
  • es un área de investigación que persigue poder identificar y extraer información subjetiva de textos y documentos, algo nada fácil considerando la ambigüedad que puede conllevar el lenguaje natural y el contexto cultural particular de cada persona.
    • Alexis Agustín
       
      Este articulo que al parecer todos hemos encontrado, hace un analisis de como usa R para extraer la mineria de datos de twitter con un programa expecifico programado en dicho lenguaje y representa datos claves sobre los usuarios que serian utiles para aplicarlos en el departamento de marketing.
    • Joca Vijo
       
      Es decir, 'R' no sólo recopila información de diversas fuentes (como Twitter), sino que además puede analizar esa información y recopilarla en conjuntos de datos.
  • al margen de los datos estructurados que podemos extraer: usuario, conexiones con otros usuarios, fecha y hora de publicación
  • con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto
  • en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  • , de actitudes positivas o negativas hacia un determinado acontecimiento, producto o servicio
  • Asimismo, tenemos la posibilidad de realizar análisis, en el texto
  • el aspecto más interesante es poder extraer información significativa del propio texto
  • Una vez que hemos obtenido los datos en bruto, es decir, la colección de tuits que cumplen unas determinadas condiciones, con el lenguaje R y las funciones especializadas podemos trasladar las informaciones de los tuits en tablas normalizadas que nos permitirán realizar una exploración analítica de los datos y su representación gráfica
  •  
    R en data mining
  •  
    R en data mining
julianc1c

Despues de recabar i - 1 views

started by julianc1c on 16 Apr 13 no follow-up yet
nerub val

R FAQ - 0 views

  • The “Comprehensive R Archive Network” (CRAN) is a collection of sites which carry identical material, consisting of the R distribution(s), the contributed extensions, documentation for R, and binaries
  • he CRAN master site at TU Wien, Austria, can be found at the URL http://cran.R-project.org/ Daily mirrors are available at URLs including
  • R is a system for statistical computation and graphics
  • ...27 more annotations...
  • s very similar in appearance to S, the underlying implementation and semantics are derived from Scheme
  • antics are derive
  • mantics are derived
  • It is possible for the user to interface to procedures written in the C, C++, or FORTRAN languages for efficiency.
  • R was initially written by Ross Ihaka and Robert Gentleman
  • Since mid-1997 there has been a core group (the “R Core Team”) who can modify the R source code archive. The group currently consists of Doug Bates, John Chambers, Peter Dalgaard, Robert Gentleman, Kurt Hornik, Stefano Iacus, Ross Ihaka, Friedrich Leisch, Thomas Lumley, Martin Maechler, Duncan Murdoch, Paul Murrell, Martyn Plummer, Brian Ripley, Duncan Temple Lang, Luke Tierney, and Simon Urbanek.
  • R is being developed for the Unix, Windows and Mac
    • nerub val
       
      funciona en mac windows y unix
    • nerub val
       
      creadores del lenguaje c
    • nerub val
       
      colaboradores en el desarrollo asta 1997
  • Sources, binaries and documentation for R can be obtained via CRAN, the “Comprehensive R Archive Network” (see What is CRAN?)
  • How can R be installed (Macintosh) Next: How can R be installed (Windows), Previous: How can R be installed?, Up: How can R be installed?
    • nerub val
       
      como instalarlo en linux windows y mac
  • Printed copies of the R reference manual for some version(s) are available from Network Theory Ltd, at http://www.network-theory.co.uk/R/base/. For each set of manuals sold, the publisher donates USD 10 to the R Foundation (see What is the R Foundation?).
    • nerub val
       
      manual de referencia de r
    • nerub val
       
      publicado en papel
  • The R distribution also comes with the following manuals. “An Introduction to R” (R-intro) includes information on data types, programming elements, statistical modeling and graphics. This document is based on the “Notes on S-Plus” by Bill Venables and David Smith. “Writing R Extensions” (R-exts) currently describes the process of creating R add-on packages, writing R documentation, R's system and foreign language interfaces, and the R API. “R Data Import/Export” (R-data) is a guide to importing and exporting data to and from R. “The R Language Definition” (R-lang), a first version of the “Kernighan & Ritchie of R”, explains evaluation, parsing, object oriented programming, computing on the language, and so forth. “R Installation and Administration” (R-admin).
    • nerub val
       
      servidores desde conde descargar diferentes paquetes de r
  • It is the opinion of the R Core Team that one can use R for commercial purposes (e.g., in business or in consulting). The GPL, like all Open Source licenses, permits all and any use of the package. It only restricts distribution of R or of other programs containing code from R. This is made clear in clause 6 (“No Discrimination Against Fields of Endeavor”) of the Open Source Definition:
    • nerub val
       
      r es de libre uso, solo esta restringida su distrubucion.
  • The name is partly based on the (first) names of the first two R authors (Robert Gentleman and Ross Ihaka),
    • nerub val
       
      razon del nombre
  • 3.3.1 Lexical scoping
    • nerub val
       
      a partir de aqui hay especificaciones tecnicas del lexico de r
  • Web Interfaces
    • nerub val
       
      proyectos relacionados con r
  • 5.1 Which add-on packages exist for R?
    • nerub val
       
      a partir de aqui estan muchos de los paquetes y que contienen para r.
Fran Marijuana

R, the Software, Finds Fans in Data Analysts - NYTimes.com - 0 views

    • David Moya
       
      La primera aparición de R fue en el año 1996 en Nueva Zelanda y resulto ser un "software" de utilización libre.
    • David Moya
       
      Mucha gente que esta familiarizada con R comenta que es una herramienta mucho más potente que Excel.
    • David Moya
       
      Permite a la gente que trabaja en estadística hacer análisis muy complicados
  • ...10 more annotations...
  • running calculations on the information and creating graphical representations of data sets.
  • it contains a number of built-in mechanisms for organizing data
  • as a free software package.
  • It allows statisticians to do very intricate and complicated analyses without knowing the blood and guts of computing systems.”
  • R first appeared in 1996,
  • in New Zealand
  • Some people familiar with R describe it as a supercharged version of Microsoft’s Excel
    • Fran Marijuana
       
      Aunque R se parezca a otros lenguajes de programación (C, Java) para los estadísticos es mas útil organizativamente. 
    • Fran Marijuana
       
      Muchos usuarios comparan R con Microsoft Excel.
    • Fran Marijuana
       
      Aunque R tiene muchas mas opciones
    • Fran Marijuana
       
      John mr. Chambers ha ayudado a desarrollar S, otro proyecto de software que sin embargo, no es un código abierto.
Javier Soriano

Conclusión - 0 views

R es un tipo de lenguaje de programación el cual fue diseñádo expresamente para el análisis de datos. Gracias a R, es más facil extraer conclusiones a partir de datos multidimensionales con tablas ...

started by Javier Soriano on 27 Apr 13 no follow-up yet
Antonio Legaz

Adding power to data mining with R - 0 views

    • Antonio Legaz
       
      El lenguaje R supone una alternativa para las empresas que no tienen los medios o el capital suficiente para contratar expertos en minería de datos. Es un lenguaje relativamente sencillo además de ser software libre,en otras palabras, gratis.
  •  
    Pequeña descripción del lenguaje R y su enfoque hacia el "data mining" en los negocios.
Antonio Legaz

Data Mining Algorithms In R - Wikibooks, open books for an open world - 0 views

    • Antonio Legaz
       
      El Data Mining consiste en una serie de algoritmos que mediante el procesamiento de gran cantidad de datos o datasets descubre una serie de patrones en estos.
    • Antonio Legaz
       
      El lenguaje R nos sirve para aplicar la técnica del Data Mining a estos datasets facilitando la tarea y permitiendo obtener patrones que serían imposibles de observar sin la ayuda de ordenadores.  Existen además otros lenguajes, no obstante la característica que destaca de R sobre el resto es que se trata de un lenguaje con licencia libre y es accesible a cualquier empresa, sea cual sea su tamaño. 
  • The choice of the R project as the computational platform associated with this Wikibook stems from its popularity (and thus critical mass), ease of programming, good performance, and an increasing use in several fields, such as bioinformatics and finances, among others.
Antonio Legaz

Reflexión sobre el lenguaje R - 0 views

El lenguaje R es una herramienta en alza en el campo de las finanzas y los negocios. Esto se debe a su relativa facilidad de uso con respecto a otros lenguajes de programación y a que es software l...

started by Antonio Legaz on 30 Apr 13 no follow-up yet
Carlos Espinosa

Lenguaje R: ¿ - 1 views

  El Lenguaje R:   ¿Qué es R? R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software...

started by Carlos Espinosa on 30 Apr 13 no follow-up yet
Paco Hormigo

GNU Octave - Wikipedia, la enciclopedia libre - 0 views

  •  
    GNU es como se denomina al lenguaje R , y podemos ver en este enlace como Octave es creado a partir de el. Lo que nos es de gran utilidad en la universidad y en las empresas para la resolucion de problemas matematicas.
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