Desde su lanzamiento en 1993, R ha sido el entorno predilecto de estadísticos, académicos y científicos para el análisis de datos y modelado estadístico. En 2025, R sigue siendo indispensable en sectores donde la rigurosidad cuantitativa y la interpretación precisa de datos son fundamentales (Fernández, 2020), veamos sus principales características:
- Especialización estadística y capacidades gráficas
R se diseñó para análisis estadístico: ofrece un abanico inigualable de test, modelos lineales/multivariantes, análisis bayesianos, minería de texto, análisis de redes y ciencia espacial. Paquetes actualizados como tidyverse y caret, permiten no solo analizar, sino también representar resultados con claridad y elegancia, ya que la comunidad R publica cerca de 1 000 paquetes nuevos al año, con énfasis en visualización, modelado y estadística bayesiana, lo que convierte a R en el entorno más completo en análisis estadístico avanzado.
- Avances modernos en R
Muchos han sentido que R era lento frente a Python, pero estudios recientes han revertido esa percepción, ya que R ofrece procesos ultrarápidos de tablas: benchmarks muestran hasta 10× más rápido que Pandas en operaciones comunes; permite escribir funciones críticas en C++, mejora la velocidad a niveles comparables a C; automatiza imputación y visualización de datos faltantes y facilita flujos robustos de calidad de datos.
- Ecosistema bicultural: IDEs y notebooks
RStudio (ahora Posit) sigue siendo el IDE de referencia: permite terminal, scripts, paquetes y prototipos en RMarkdown/Jupyter, además, el soporte multiplataforma y las versiones Pro/Cloud han fortalecido su adopción en universidades y empresas (Instituto Europeo de Bioinformática, entre otras), esto facilita compartir análisis reproducibles en notebooks, informes web (Shiny) y documentos dinámicos (.pdf, HTML, Word).
- Visualización avanzada con interactividad
ggplot2 y plotly permiten transformar gráficos estáticos en visualizaciones altamente interactivas, listas para web. La librería ganimate revolucionó la narrativa visual temporal, generando animaciones tabulares con llamadas simples a comandos, y es que R lidera en “visualización científica interactiva, con ventajas significativas para disciplinas como epidemiología y ecología”.
- Retos y nichos
R enfrenta desafíos en análisis a gran escala como: a. Carga completa de datos en memoria limita su uso en datasets muy grandes—aunque soluciones como duckdb, Arrow y disk.frame optimizan estos límites indirectamente b. La curva de aprendizaje puede ser pronunciada para usuarios sin formación estadística. De todas formas, su espacio sigue siendo único: análisis profundo, reproducible y de alta fidelidad.
- R + IA: integración con modelos
R ha incorporado parsnip, tidymodels, torch for R, habilitando entrenamiento de redes neuronales, ML y DL dentro del entorno estadístico. Cabe mencionar que, el soporte para LLMs con paquetes como openAI y llm.r permite generar resúmenes automáticos (“reportes ejecutivos”) y visualizaciones narradas sin salir del IDE.
Conclusión
R continúa brillando en los ámbitos académico y científico con su potencia estadística, visualizaciones sofisticadas y ecosistema sólido de paquetes. Si bien puede estar limitado en Big Data o curva de entrada, su capacidad para análisis profundo, reproducible y multidisciplinario lo distingue. Hoy R no es solo un relicto histórico de estadísticos: es una plataforma moderna y competitiva para ciencia de datos.
Referencias:
Fernández, M. (2020). Ventajas de R como herramienta para el Análisis y Visualización de datos en Ciencias Sociales. Revista Científica de la UCSA, 7 (2), 97-111. https://acortar.link/fvq3mT