En los últimos años, R, un lenguaje sólido y ampliamente utilizado para el cálculo estadístico y el análisis de datos, ha sido testigo de avances sustanciales en la tecnología de compilación.
Estos compiladores desempeñan un papel fundamental en la mejora del rendimiento y la eficiencia del código R, lo que lo convierte en un tema imprescindible para todos los fanáticos de R o científicos de datos.
Este artículo analizará los diez principales compiladores del lenguaje R que han cambiado la forma en que ejecutamos y optimizamos el código R.
Primero, conozcamos el lenguaje R.
R es un lenguaje y entorno de programación bien conocido que se utiliza principalmente para gráficos y computación estadística.
R, un conjunto de herramientas estadísticas y gráficas creado a principios de la década de 1990 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, se ha vuelto increíblemente popular en el Ciencia de los datos y campos de investigación.
Su naturaleza de código abierto y su comunidad activa han inspirado el desarrollo de innumerables paquetes, lo que lo convierte en una herramienta eficaz para el análisis estadístico avanzado, el procesamiento de datos y la visualización.
R sigue siendo una herramienta fundamental para los profesionales de datos de todo el mundo, desde la investigación académica a las aplicaciones comerciales.
Ahora, veamos cuáles son los mejores compiladores de lenguaje.
1. Renjin
El poder de R se introduce en el ecosistema de Java con Renjin, un intérprete basado en JVM para el lenguaje R. Proporciona una conexión perfecta entre R y Java para mejorar la productividad.
Los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de computación estadística de R y beneficiarse del intercambio de datos sin sobrecarga al integrar directamente Renjin como una biblioteca en los proyectos de Java.
Renjin hace que la implementación del código R sea más rápida y sencilla al permitir la ejecución de subprocesos múltiples.
Renjin permite a los desarrolladores utilizar la capacidad analítica de R en proyectos de Java al integrar un modelo de lenguaje R basado en el paquete de pronóstico con una aplicación web de Java, lo que lo convierte en una herramienta valiosa tanto para ingenieros de software como para científicos de datos.
¡Es de uso gratuito para cualquiera que desee usar Renjin!
2. mi compilador
myCompiler es un IDE en línea que le permite compilar su código R fácilmente sin necesidad de descargar ni instalar nada. Ofrece una interfaz fácil de usar donde puede escribir y ejecutar código R al instante desde cualquier dispositivo.
La plataforma admite bibliotecas R comunes como ggplot2, dplyr, tidyr y data.table, lo que simplifica la visualización de gráficos directamente en la sección de salida. Con funciones de autocompletado y resaltado de sintaxis, el editor de código proporciona una experiencia de codificación perfecta.
No solo está restringido a R, myCompiler admite 27 idiomas, lo que le permite explorar y codificar en su idioma favorito o intentar aprender uno nuevo. También puede organizar sus programas con etiquetas y usar la barra de búsqueda para encontrarlos fácilmente más adelante. Es una herramienta conveniente y rica en funciones para programadores de todos los niveles.
Puede utilizar el compilador de forma gratuita en el página web del NDN Collective .
3. RStudio
La plataforma preferida para la ciencia de datos de código abierto es RStudio, un conocido entorno de desarrollo integrado (IDE) que admite programadores de R y Python.
Un editor de terminal con resaltado de sintaxis con capacidades de ejecución directa de código, herramientas para gráficos, seguimiento de historial, depuración y administración del espacio de trabajo son solo algunas de las características sorprendentes que ofrece RStudio.
Funciona a la perfección en las plataformas Windows, Mac y Linux y está disponible en ediciones comerciales y de código abierto. Los controladores profesionales de Posit, que se pueden instalar directamente desde el IDE, permiten a los usuarios acceder a bases de datos corporativas y estudiar bases de datos SQL o NoSQL utilizando RStudio Desktop Pro.
RStudio ofrece opciones de soporte prioritario para las empresas que necesitan soporte comercial y licencia, lo que lo convierte en una alternativa completa y confiable para los científicos de datos y las empresas que dependen de los datos.
Precios de RStudio
Por $ 1,045 al año, RStudio Desktop Pro ofrece una licencia comercial, reuniones remotas y soporte Posit.
Posit Workbench Standard cuesta $5,245 al año e incluye 5 usuarios designados, numerosas versiones y sesiones de R, los editores Jupyter y VS Code, y herramientas de colaboración. Posit Workbench Enterprise, que está diseñado para equipos más grandes, cuesta $12,550 10 al año para XNUMX usuarios designados.
Este precio incluye todas las funciones regulares y la activación del servidor sin restricciones. Se pueden agregar usuarios por $ 105 por mes por usuario.
4. Texto sublime
Potente editor de texto Texto sublime es ideal para programadores de lenguaje R. Puede utilizar la nueva función Tab Multi-Select para dividir paneles y desplazarse entre códigos gracias a su interfaz fácil de usar.
Además, incluso a altas resoluciones, disfrute de un rendimiento fluido con el procesamiento de GPU en Linux, Mac y Windows.
Es compatible con hardware Linux ARM64 y Apple Silicon. Puede descubrir un ecosistema de JavaScript moderno con soporte integrado para TypeScript, JSX y TSX, así como autocompletado más rápido y nuevos temas de interfaz de usuario.
Codificar con R es muy fácil gracias a la Python API y mejor resaltado de sintaxis. Para los amantes del lenguaje R que buscan una experiencia de codificación fluida y efectiva, Sublime Text 4 puede ser una excelente opción.
5. uncompilador
El compilador en línea R Language de OneCompiler proporciona un entorno eficaz y rico en funciones para crear, ejecutar y compartir código R con facilidad.
Ofrece un enfoque rápido y sencillo para empezar a programar en R y es compatible con la versión más reciente, 3.4. El editor proporciona incluso un código repetitivo de muestra para ayudarlo a comenzar a codificar.
R es ampliamente utilizado por corporaciones conocidas como Google, Facebook y Airbnb para el análisis de datos. Es favorecido tanto por estadísticos y mineros de datos como por desarrolladores de software.
R es una buena opción para manejar datos con éxito porque es un lenguaje interpretado, lo que evita la necesidad de compilación, y por sus amplias capacidades gráficas y su fuerte soporte de la comunidad.
La mejor parte es que R es de código abierto y gratuito, por lo que está disponible para todos.
6. PyCharm
A través de su complemento R, PyCharm, el IDE flexible creado por JetBrains, brinda un excelente soporte para la programación de Python y R.
PyCharm tiene una amplia gama de características de R, incluido un terminal interactivo para ejecutar código desde dentro del IDE, mientras que en gran medida está destinado a Python. Ofrece una amplia colección de herramientas de refactorización, lo que agiliza el procedimiento para los programadores de R.
Los programadores pueden navegar sin esfuerzo por su base de código con la ayuda de herramientas sólidas como "buscar usos" e "ir a definición". Puede compilar y ejecutar pruebas dentro del IDE gracias al soporte de PyCharm para pruebas unitarias en R. Su extenso sistema de documentación ayuda a los desarrolladores de proyectos R a escribir código limpio y fácil de mantener.
7. RK Ward
A través de su complemento R, PyCharm, el IDE flexible creado por JetBrains, brinda un excelente soporte para la programación de Python y R. PyCharm tiene una amplia gama de características de R, incluido un terminal interactivo para ejecutar código desde dentro del IDE, mientras que en gran medida está destinado a Python.
Ofrece una amplia colección de herramientas de refactorización, lo que agiliza el procedimiento para los programadores de R.
Los programadores pueden navegar sin esfuerzo por su base de código con la ayuda de herramientas sólidas como "buscar usos" e "ir a definición". Puede compilar y ejecutar pruebas dentro del IDE gracias al soporte de PyCharm para pruebas unitarias en R. Su extenso sistema de documentación ayuda a los desarrolladores de proyectos R a escribir código limpio y fácil de mantener.
8. paizo.IO
Puede escribir y ejecutar código rápidamente utilizando el efectivo editor y compilador en línea paiza.IO. El corredor de código ligero basado en contenedores del motor paiza.IO, que admite más de 20 lenguajes de script y compiladores conocidos, ofrece tiempos de ejecución confiables, latencia extremadamente baja e infraestructura escalable.
Aunque paiza.IO ofrece una API para la integración de aplicaciones, tiene varios inconvenientes, por lo que se insta a los usuarios corporativos a buscar una solución más confiable.
Además, paiza.jp utiliza el motor de ejecución de código de paiza.IO para un servicio que conecta a los ingenieros basados en codificación con las empresas de TI. Paiza.IO es una plataforma útil tanto para programadores como para empresas porque ofrece servicios personalizados de verificación de habilidades de programación a pedido.
9. Señal Dom
El código R se puede ejecutar rápidamente gracias a la plataforma proporcionada por R Online Compiler de Domsignal. El lenguaje de programación universal R, que se creó en 1993, tiene varias capacidades útiles, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, inferencia estadística y regresión lineal.
R se usa ampliamente para el análisis de datos y el cálculo estadístico en muchas industrias, incluidos los servicios financieros, la atención médica y las redes sociales, y tiene más de 10,000 paquetes disponibles.
Las potentes funciones de R son utilizadas por empresas como Airbnb, Microsoft y Google para la manipulación de datos y el análisis cuantitativo. R es una herramienta valiosa para los analistas de datos y los académicos que buscan una computación y un diseño estadísticos sólidos, a pesar de tener una curva de aprendizaje pronunciada.
10. Repita
Puede codificar, compilar, ejecutar y compartir R y otros lenguajes de programación directamente desde sus navegadores usando el potente y colaborativo IDE en línea de Replit. El editor de código fácil de usar de Replit elimina la necesidad de realizar descargas, instalaciones o configuraciones para que los desarrolladores puedan concentrarse en producir sin ninguna dificultad.
Sus capacidades de inteligencia artificial de vanguardia y la compatibilidad perfecta con varios jugadores la convierten en la plataforma perfecta para el desarrollo en equipo y el aprendizaje en tiempo real. Replit ofrece un espacio de trabajo rico en funciones para la codificación y el desarrollo de software, tanto si es un desarrollador experto como si es un novato que empieza a codificar.
Precios de Replit
El plan "Personal" es gratuito y ofrece respuestas públicas ilimitadas, lo que lo hace adecuado para recién llegados y estudiantes. La opción "Hacker", que cuesta $ 7 por mes, incluye Repls privadas ilimitadas y la capacidad de SSH en sus Repls, lo que la hace ideal para aquellos que trabajan en proyectos privados.
Para los desarrolladores más experimentados, la suscripción "Pro" ($20/mes) brinda asistencia de IA con Ghostwriter, un espacio de trabajo ultrarrápido y la mayoría de los límites de recursos.
Replit también ofrece planes de desarrollo de aplicaciones, incluida la opción "On Demand", que comienza en $0/mes por aplicación y permite a los clientes pagar por los recursos utilizados y aumentar o reducir automáticamente la escala.
El plan de "VM dedicada", que ofrece máquinas virtuales dedicadas con tiempo de actividad mejorado y rendimiento actualizable, comienza en $6.40/mes por aplicación.
Conclusión
Finalmente, investigar los muchos compiladores de lenguaje R e IDE en línea ha arrojado luz sobre las tremendas herramientas accesibles tanto para programadores como para científicos de datos.
Cada plataforma tiene características y beneficios distintos que la hacen adecuada para una variedad de casos de uso.
Entre las soluciones descritas, RKWard se destaca como un R IDE/GUI fácil de usar y ampliable que combina el poder de R con la comodidad de los productos de estadísticas comerciales.
Finalmente, el compilador de lenguaje R ideal está determinado por los requisitos individuales, que pueden variar desde un extenso análisis estadístico hasta experiencias rápidas de codificación en línea.
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