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El semanario The Economist ha publicado un suplemento especial sobre nuevos retos y tendencias en el procesamiento de cantidades ingentes de información. Aparte de multiplicar por 10 los informes que aparecen publicados periódicamente, en este se menciona explícitamente que un free programming language called R lets companies examine and present big data sets. También habla de Hadoop y otras técnicas y herramientas novedosas de las que sin duda voy a ir hablando en estas páginas. Aunque solo sea que me embarco en un proyecto destinado a manipular grandes volúmenes de datos con tecnologías del siglo XX.

Se ha anunciado recientemente una edición especial del Journal of Statistical Software acerca de interfaces gráficas para R. Los editores son Pedro Valero Mora y Rubén Ledesma. Me tomo la libertad de traducir el anuncio para este blog: Desde la publicación del artículo original de Gentleman and Ihaka, R ha sido adoptado por un porcentaje creciente de estadísticos profesionales en la universidad y fuera de ella, pero su difusión entre los usuarios nuevos u ocasionales de la estadística no ha progresado al mismo ritmo. Una de las razones más esgrimidas para explicar su escaso impacto es la de la falta de una interfaz gráfica. Sin embargo, en los últimos años, la situación ha ido cambiando y han aparecido diversos proyectos que han construido distintos GUIs para R de diverso grado de sofisticación. Esto ha constituido una nueva fuente de confusión para el usuario: ¿cuál usar? Se ha pasado de una situación en la que apenas existían a otra en la que hay demasiados. ...

Hace poco no asistí a una conferencia del profesor Campo Elías Pardo en la Universidad Nacional de Colombia sobre la creación de paquetes de R. Me pesó no poder asistir porque sospeché primero y corroboré después que se había obviado en ella una herramienta muy útil para la creación de paquetes con R: la forja oficial. La conferencia trataba esencialmente sobre cómo crear paquetes bajo Windows. Windows es un sistema operativo del que sé poco y siempre me han parecido excesivamente arcanas las liturgias y herramientas necesarias para compilar los paquetes. Especialmente cuando uno cuenta con Linux. Pero ésa es otra historia. ...

Nada he publicado durante el mes de febrero en el blog. Pareciese que no estaba en el mundo. Estaba, sí, pero en otra parte, muy hermosa, de él. Y de parte de mis hechos da cuenta el siguiente afiche: Como en él indica, en el Departamento de Estadística de la Universidad Nacional de Medellín tuvieron la gentileza de invitarme a dar de nuevo la conferencia que impartí en las I Jornadas de Usuarios de R en España. Tuve ocasión de conocer al (y tomarme un tintico con) legendario Juan Carlos Correa, del que supe más tarde que me calificó de gomoso de R. ...

Leer datos grandes con R produce inmensos quebraderos de cabeza. Existen dos soluciones extra-R: filtrar los datos cuanto antes y comprar más RAM. Pero en R existen trucos y alternativas. Hace un tiempo, aunque sin aspiraciones de exhaustividad, quise explorar algunas. De ahí surgió una entrada que realicé hace un tiempo, en mi antiguo blog. Publiqué Tres fracasos y medio con R mientras esperaba a un amigo. En él presenté varias opciones para trabajar y operar con datos grandes. Fracasé tres veces y media. Una de ellas, la del fracaso ques olo fue medio, utilizaba mi paquete colbycol. ...

Los usuarios de R que necesiten ayuda pueden obtenerla de diversas fuentes, entre las que cabe destacar: La lista oficial de ayuda, R-help La lista oficial de ayuda en español, R-help-es, que fue promovida, entre otros, por quien suscribe (y que, además, es bastante activo en ella). No obstante, para los amigos de la Web 2.0, existe una alternativa que permite, además de plantear preguntas, votar las respuestas, etc.: es Stack Overflow y, en particular, las preguntas con la etiqueta “R”.