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15 de Diciembre de 2025

R for Data Science: Por qué sigue siendo un lenguaje clave para analistas

En la era del Big Data, el lenguaje R se mantiene como una herramienta fundamental para analistas y científicos de datos. Diseñado específicamente para la estadística, R ofrece una ventaja competitiva gracias a su potencia de cálculo y su naturaleza de código abierto.

Este artículo explora su ecosistema de paquetes (como dplyr y ggplot2), su capacidad superior de visualización y el robusto soporte de su comunidad global. Además, destaca por qué las instituciones educativas y empresas siguen apostando por R para la investigación y la toma de decisiones estratégicas.
Sumario:

En la era actual de la ciencia de datos, R se ha consolidado como un lenguaje clave para analistas y profesionales en diversas disciplinas. Su diseño específico para el análisis estadístico lo convierte en una herramienta muy útil en instituciones educativas que imparten programas relacionados con la estadística y la economía.

 

Además, al ser un lenguaje de código abierto y gratuito, R se convierte en una opción accesible para muchas empresas que buscan potencia analítica sin barreras de entrada costosas.

Enfoque en la computación estadística

Diseño específico para el análisis

 

R fue creado con el propósito de facilitar el análisis estadístico. Su sintaxis intuitiva y su enfoque en la computación estadística lo hacen ideal para tareas complejas de análisis de datos. Esto es vital para los analistas que necesitan realizar cálculos avanzados, ya que les permite llevar a cabo análisis precisos y eficaces.

 

El resultado es una mejor toma de decisiones. La capacidad de R para manejar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos lo posiciona como una herramienta indispensable en el ámbito profesional.

 

Herramientas para la educación

 

Las universidades y escuelas de negocios en España han incorporado R en sus programas de ciencia de datos y estadística. Cursos como "Programación y análisis de datos con R" permiten a los estudiantes desarrollar competencias específicas en este lenguaje, lo que les proporciona una base sólida en técnicas de análisis.

 

Este enfoque educativo no solo mejora su comprensión teórica, sino que también les brinda experiencias prácticas esenciales. Los estudiantes que dominan R tienen una ventaja competitiva en el mercado laboral, donde la demanda de habilidades analíticas sigue creciendo.

 

Aplicaciones en investigación

 

R se utiliza ampliamente en investigaciones, permitiendo realizar modelados estadísticos y análisis de datos empíricos. Su capacidad para integrar diferentes tipos de datos es fundamental para áreas que van desde la biología hasta la economía, asegurando resultados robustos y confiables.

Ecosistema de paquetes

Variedad de paquetes disponibles

 

Una de las grandes ventajas de R es su vasto ecosistema de paquetes que proporcionan herramientas para diferentes tareas. Desde la manipulación de datos hasta el aprendizaje automático, R ofrece soluciones específicas. Esta diversidad permite a los analistas optimizar su flujo de trabajo y mejorar la eficiencia en sus proyectos.

 

Paquetes esenciales para analistas

 

A continuación, desglosamos cómo los paquetes más populares de R transforman el flujo de trabajo del analista:

 

PaqueteFunción PrincipalBeneficio para el Estudiante/Analista
ggplot2Visualización de datosPermite crear gráficos complejos, estéticos y listos para publicación con pocas líneas de código.
dplyrManipulación de datosFacilita filtrar, seleccionar y transformar grandes conjuntos de datos de forma intuitiva ("gramática de datos").
ShinyAplicaciones web interactivasPermite construir dashboards interactivos directamente desde R sin saber HTML o JavaScript.

 

Actualizaciones constantes

 

La comunidad de R está en constante crecimiento, lo que significa que el lenguaje y sus paquetes se actualizan regularmente. Esta evolución continua permite a los analistas acceder a las últimas técnicas en ciencia de datos, manteniéndose al día con las tendencias del sector.

Soporte de la comunidad

Comunidad activa y recursos en español

 

R cuenta con una comunidad robusta que ofrece soporte a usuarios de todos los niveles. La disponibilidad de foros y grupos de discusión permite intercambiar ideas y resolver dudas rápidamente.

 

Además, con el incremento del interés en España, se han desarrollado recursos valiosos como el libro "R Para Ciencia de Datos" traducido. Estos materiales ayudan a reducir la barrera del idioma, facilitando el acceso a tutoriales y documentación para la comunidad hispanohablante.

 

Talleres y capacitación

 

Diversas instituciones han implementado programas de capacitación en R, proporcionando a estudiantes y profesionales la oportunidad de profundizar en sus habilidades. Estos talleres fomentan el aprendizaje práctico y la aplicación de R en escenarios reales, preparando a los participantes para los desafíos del mundo laboral.

Visualización de datos

Capacidades de visualización

 

R es mundialmente conocido por su capacidad de crear visualizaciones de alta calidad. Herramientas como ggplot 2 permiten a los analistas crear gráficos complejos y atractivos, facilitando la comunicación de resultados.

 

La visualización efectiva es vital en la ciencia de datos para interpretar resultados y comunicarlos claramente. Los analistas que dominan estas herramientas pueden transformar datos complejos en representaciones visuales accesibles, algo crucial para la presentación de informes a directivos y clientes.

 

Aplicaciones en proyectos reales

 

Los analistas que dominan R son capaces de presentar datos de manera convincente, lo que influye directamente en la estrategia empresarial. La habilidad para comunicar resultados de manera efectiva puede marcar la diferencia en la implementación de estrategias y en la aceptación de proyectos.

 

R sigue siendo un lenguaje clave para analistas debido a su enfoque en la computación estadística, su vasto ecosistema y sus potentes capacidades de visualización. Las instituciones educativas están adoptando R como parte integral de sus programas, preparando a los estudiantes para el futuro.

 

Si estás interesado en profundizar en este campo, considera estudiar  el Máster en IA y Data Science en ENAE Business School, donde podrás adquirir las habilidades necesarias para destacar en el mundo de la ciencia de datos.

Por: Judit López Martínez

Content, PR & Email Marketing Specialist

 

Especialista en contenidos, relaciones públicas y email marketing en ENAE, con más de 5 años de experiencia en el sector educativo y en formación ejecutiva. Su trabajo combina la creación de contenidos estratégicos, la gestión de relaciones con medios y la implementación de campañas de email marketing y automatización, siempre orientadas a generar impacto, atraer nuevos alumnos y mejorar la satisfacción de los estudiantes.

 

Apasionada por la comunicación eficaz y la innovación digital, diseña y gestiona customer journeys que conectan con la audiencia, optimizan la experiencia del usuario y refuerzan la reputación de la escuela. Su enfoque integra SEO, storytelling y análisis de métricas, asegurando que cada contenido cumpla su objetivo, aporte valor real al lector y contribuya a la captación y fidelización de alumnos.

En la actualidad, es profesor titular en la Universidad Complutense de Madrid y Director del Máster Data Science en ENAE Business School. Además, es miembro de diversos grupos de investigación como: 

- Grupo de Investigación en Procesos de Innovación y Sostenibilidad del Turismo.

- Data Science and Soft Computing for Social analytics and Decision Aid.

En este mismo contexto, Carrasco González realiza tareas de revisor en revistas científicas y congresos internacionales; al tiempo que publica sus propios artículos científicos. 

Su principal campo de investigación es Data Science aplicada al Marketing, en esta área ha desarrollado su trayectoria profesional dentro de grandes empresas como Caja Granada.

En esta entidad ha ocupado puestos de Analista Funcional, Responsable de Data Warehousing y Responsable de Business Intelligence. Asimismo, desarrolló tareas de CRM Analítico en la Dirección de Explotación Comercial de BMN. 

En el ámbito docente, además de su actividad actual en UCM y ENAE, hasta el año 2012 fue profesor asociado en la Universidad de Granada, donde realizó sus estudios superiores y defendió su tesis doctoral “Lenguajes e interfaces de alto nivel para data mining con aplicación práctica en entornos financieros”.

Publicaciones de Ramón Alberto Carrasco González 

Ramón Alberto Carrasco ha escrito más de 60 artículos de investigación, cuenta con dos libros monográficos y ha colaborado en múltiples capítulos. Esta es solo una selección de sus publicaciones más recientes, el resto pueden consultarse aquí.

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