Sí, hay gente que pasa cinco años en una de esas instituciones encopetadas que son las universidades y sale de ellas sin saber programar.
Aquí va un ejemplo. Es un fragmento de un currículo que me ha llegado recientemente. El tipo es economista, graduado en uno de los departamentos de la materia más reconocidos de Madrid. Dice así:
Eso es todo lo que el tipo reconoce saber sobre algo parecido a la programación.
En el siguiente vídeo Wolfram habla del lenguaje de Wolfram. Siento repetirme, pero quiero dejar claro que puede haber un sesgo. Porque como no lo haya, el Sr. Wolfram me va a tener como admirador (y puede que hasta como cliente).
Mirad lo que cuenta:
¿Es o no casi increíble?
Hoy viernes vuelvo a traer a mis páginas cuatro enlaces interesantes. El primero de ellos es como las malas películas: un arranque espléndido, un planteamiento prometedor y, al final, humo. Pero no trata de chico-conoce-chica sino de qué hacer con esas variables que tienen una varianza casi nula (a la hora de crear modelos estadísticos, se entiende). Me llegó tan oportunamente que pensé que alguien que vela por mí desde lo alto me lo enviaba para sacarme de mi semanal atolladero. Pero no fue el caso.
R es un lenguaje de programación de alto nivel que se usa principalmente en aplicaciones estadísticas y para la generación de gráficos. El objetivo de esta guía de estilo es que nuestro código sea más fácil de leer, compartir y analizar. Las reglas de esta guía fueron consensuadas con la comunidad de usuarios de R en Google.
Resumen de las reglas de estilo
.Rvariable.name, FunctionName, kConstantName<-, no =# seguido de un espacio; los comentarios dentro del código necesitan dos espacios delante de #TODO(username)Resumen de las reglas de programación
Por referencia mía y de otros, voy a dejar acá escrito y explicado cómo gestiono mis copias de seguridad. Porque los discos duros se rompen y los ordenadores desaparecen. Etc.
Primero, mi instalación: tengo un ordenador de bajomesa (tiramisu) y un netbook (kropotkin). Ambos corren la misma versión de Xubuntu, la última estable.
Mi primera línea de defensa contra las pérdidas de información es la sincronización de ambas máquinas. Aquellos directorios que contienen cosas que no quiero perder (documentos, fotos, código, ¡copias de seguridad de otras máquinas, incluido esto que lees ahora!, cosas que no son documentos en desarrollo, etc.) se guardan en el directorio .bck de ambos ordenadores. Los directorios que veo son enlaces blandos (vía ln) a subdirectorios de .bck.
No sin descaro, me atrevo a aportar una definición alternativa a eso que llaman big data y que yo traduzco en ocasiones como grandes datos.
No obstante, para comprenderla, considero necesaria una pequeña digresión de dos párrafos —con la que muchos, espero, no aprenderán nada que no traigan ya sabido— sobre los lenguajes de programación declarativos e imperativos.
En los primeros, programar consiste esencialmente en escribir con cierta notación aquello que quieres: la suma de los elementos de un vector, el promedio de los valores de una columna de una tabla, la suma de los saldos de los clientes de Soria, etc. El intérprete se encarga de servirte los resultados en la proverbial bandeja.
Hace no mucho, Radford Neal publicó pqR, una versión de R más rápida. Y algunos os preguntaréis qué es y de dónde salió esa reimplementación.
La respuesta breve es la siguiente: no hace tanto, cuando R iba por la versión 2.13, Neal sugirió una serie de modificaciones (patches) para mejorar el rendimiento de R en algunos aspectos. Creo recordar que eran catorce, aunque bien pudo haber habido otros posteriores. Los desarrolladores de R, sin embargo, rechazaron algunos (si no todos) de ellos por motivos de diversa índole pero que se resumen en lo siguiente:
Sigo con mi lacónica serie sobre data.table.
La protagonista:
frases[sample(1:nrow(frases), 3),]
#pos.es pos.en length.es length.en en es frase tfe qjilm num
#1: 15 43 72 72 i de 2632 4.881416e-02 0.01369863 6.686871e-04
#2: 33 48 46 48 X países 5321 2.726146e-06 0.02040816 5.563563e-08
#3: 2 35 53 66 in preguntar 4582 2.424379e-08 0.01492537 3.618476e-10
dim(frases)
#[1] 6340091 10El tiempo:
system.time({
setkey(frases, "frase", "es")
denominadores <- frases[, sum(num), by = key(frases)]
setnames(denominadores, c("frase", "es", "den") )
frases <- merge(frases, denominadores)
frases$delta <- frases$num / frases$den
})
#user system elapsed
#5.628 0.208 5.841En particular,
El otro día tropecé con un problema de rendimiento con R y al utilizar Rprof() encontré muchas llamadas a funciones que yo no hacía directamente.
La principal sospechosa era la función daply (del paquete plyr) que parecía depender de bastantes otras. Uno puede navegar el código de las funciones para identificar esas dependencias, pero, mirad qué maravilla:
library(mvbutils)
library(plyr)
foodweb(find.funs("package:plyr"), prune = "laply")genera
Ahí se ve la dependencia de daply con respecto a laply. Y uno adquiere, además, una visión panorámica del paquete plyr.
Los protagonistas (tres tablas grandecitas):
dim(qjilm)
# [1] 3218575 5
dim(tf)
# [1] 6340091 7
dim(tfe)
#[1] 1493772 3
head(qjilm, 2)
#pos.es length.en length.es pos.en qjilm
#1 1 2 1 1 0.8890203
#2 1 2 1 2 0.1109797
head(tf, 2)
#frase es pos.es length.es en pos.en length.en
#1 996 ! 42 42 ! 43 44
#2 1231 ! 37 37 ! 37 38
head(tfe, 2)
#en es tfe
#1 ! ! 4.364360e-01
#2 ! !" 4.945229e-24El objetivo (cruzarlas por los campos comunes):
