R: linguagem estatística do Futuro?

Tem havido uma grande discussão na blogosfera sobre os problemas de R e uma possível necessidade de criar uma nova linguagem, “from scratch”, isto é, do zero. No Stackoverflow tem uma thread boa sobre isso.

Quando li as críticas ao R, não pude deixar de concordarcom elas. Recentemente, tínhamos que fazer umass regressões, depois umas estimações de ponto ideal e por fim usar tudo isso numas simulações. Gues what? O código demorava muiiiito tempo para torda tudo isso.

O problema não é só que nosso código provavelmente era ruim, mas que o R também é lento, não usa mais de um núcleo e tem problema de alocação de memória para grandes bases de dados.

Mas é muito bom ler o artigo do Joel Spolsky sobre reescrever código do zero. Ele dá várias razões para evitar isso. E uma coisa que ele falou realmente é verdade. É sempre mais fácil construir seu código que ler o código dos outros, não importa quão bem comentado esteja. As pessoas pensam diferentes e pros mesmos problemas elas pensam em códigos diferentes. Então é difícil ter que ser forçado a pensar como os outros.

Além disso, ele comenta que muitas coisas incompreensíves são correções de bugs, e que se você jogá-las fora você perderá esse conhecimento.

Em resumo, não sou cientista da computação nem expert em R, mas acho que a única grande mudança que precisavam fazer no R é mesmo permitir computação em paralelo de forma natural, sem necessidade de pacotes extras. Não sei quão difícil é isso, mas ia ajuda muito, especialmente agora que será cada vez mais comum computadores com 4, 8 16 núcleos, ou redes de computadores.

Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
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