Un lenguaje de programación es eso: un lenguaje que, a diferencia del lenguaje que llamamos natural – aquel con el que nos comunicamos y que usamos de forma automática con tanta facilidad (siempre y cuando sea nuestra lengua materna o aprendida en la infancia)- tiene unas reglas estrictas.
Dicho esto, tod@s conocemos algún lenguaje “estricto” de este tipo o, digamos, estereotipado al extremo. Por ejemplo, cuando usamos un sistema automatizado de reconocimiento de voz, aunque cada vez se aproximen más al lenguaje natural. Y, por supuesto, para quienes hayamos trabajado con computadoras durante un tiempo amplio, los lenguajes de comandos para mostrar directorios (“dir”) o copiar ficheros (“copy”).
¿Por qué, a quienes no venimos de una formación estricta en programación, nos asusta aprender un lenguaje de este tipo? No hay ningún motivo para asustarse. Se trata sencillamente de conocer sus reglas básicas y, pasado un tiempo y una práctica siempre necesaria, ejercitarlo.
Bien, dicho todo esto, debo decir que no sé programar. No tengo ni idea de lo que es desarrollar un software (un programa estándar o una app para un smartphone), pero conozco del orden de seis lenguajes de programación, todos de estadística o relacionados con el análisis de datos. No entraré en los más “especialitos” (los más viejos), y sí en los más modernos, como son R y Python.
«No necesito saber programar»
Siempre digo que no necesito saber programar. Yo necesito conocer lo suficiente una herramienta para el análisis de datos (mi especialidad), con la que extraer conocimiento de los datos. La tan conocida “ciencia de datos”.
Respecto a R y Python, ambos lenguajes son muy diferentes por su origen: R viene de los entornos estrictamente de análisis estadístico y matemático. Python, por su parte, del desarrollo de software genérico. Por eso me ha resultado muchísimo más fácil abordar el primero. El segundo lo he aprendido generalizando lo que conozco del anterior.
Lo que quiero expresar con estas palabras es que no solo es asequible, sino que es sorprendentemente fácil aprender un entorno de análisis basado en un lenguaje. Sobre todo tienes que saber que lo que aprendes te servirá años, muchos años. Con un software basado en menús, la típica “interfaz gráfica de usuario”, tienes lo que viene ahí, y ya está. Con un entorno basado en un lenguaje potente -y ambos lo son- tienes un repertorio de más de 10.000 librerías especializadas (no exagero lo más mínimo) para hacer prácticamente el análisis estadístico o matemático que se te ocurra.
Pues bien, ya he intentado ‘vender’ que compensa, vaya si compensa, aprender un lenguaje de este tipo. Pero ¿cómo? Dejadme aquí deciros que conozco mucho más material de R que de Python pero, en realidad, es lo mismo. Una sencilla búsqueda como la que estamos tod@s haciendo continuamente nos dará múltiples resultados.
Eso sí, lo que será mejor es que alguien nos haya clasificado, y quizás evaluado, los materiales online. Este enlace (pincha aquí), por ejemplo, ha sido elaborado por un amplio grupo de expertos en R. Es, sin duda, la recopilación más completa sobre el entorno R, patrocinada por la iniciativa de open data de la administración central española (datos.gob.es).
Si también quieres revisar Python es recomendable este otro enlace (pincha aquí). En él encontraréis enlaces a cursos online sobre R y Python para análisis de datos, revisados y en cierto modo evaluados.
¿Necesitas más información? Seguro que si usas tu buscador favorito os salen centenares de enlaces. Consultadnos. En U-tad intentamos estar al día de todas estas iniciativas, porque nuestro objetivo es difundir todas estas herramientas que están disponibles para todo el mundo. Esta es la principal ventaja del software open source: no importa de dónde vengas o a dónde vayas, lo tienes a tu disposición.
Y, créeme: no necesitas saber programar. Solo necesitas curiosidad sobre este mundillo quizás tan peculiar (cada vez menos) y un rato (y paciencia, también es cierto) para aprender unas pocas reglas básicas. Luego, como cuando aprendemos un lenguaje “natural” (de pequeños, a que es difícil aprender el lenguaje musical de adultos, ¿o no?), nos abre un mundo increíble de posibilidades.
Por Pedro Concejero.
Es profesor de inteligencia artificial y ciencia de datos en U-tad. Miembro destacado de la Comunidad R.
