Соберите проект #
Выберите интересующую вас услугу
Меня интересует...

    Язык программирования R

    Язык программирования R
    4 мин.

      Давайте обсудим самый популярный язык для работы с данными.

      Что такое R?

      Язык программирования R — это мощный инструмент, предназначенный для статистического анализа данных, графической визуализации и создания отчетов. R является одним из наиболее популярных языков в области статистики и data science благодаря своей гибкости и широким аналитическим возможностям.

      R был создан в начале 1990-х годов Россом Ихакой и Робертом Гентлманом в Новой Зеландии. Основан он на языке S, который был разработан в Bell Labs. R распространяется под свободной лицензией GNU General Public License, что позволяет пользователям свободно изменять код, дополнять его новыми пакетами и распространять свои версии.

      Одной из ключевых особенностей R является мощная поддержка различных статистических методов, включая линейную и нелинейную моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другие. Кроме того, R обладает богатыми возможностями для визуализации данных через различные графические библиотеки, такие как ggplot2, lattice и другие, позволяющие создавать высококачественные графики и диаграммы.

      R также поддерживает расширяемость через пакеты, которые доступны на CRAN (Comprehensive R Archive Network), где насчитывается более 10,000 пакетов, разработанных сообществом. Эти пакеты могут покрывать всё, от специализированных статистических техник до интеграции с другими языками программирования, такими как C++, Python или Java.

      Из-за его способности обрабатывать большие объемы данных и сложные статистические расчеты, R является предпочтительным инструментом среди исследователей, аналитиков данных, статистиков и других специалистов, работающих в самых разных сферах от науки и инженерии до финансов и бизнес-анализа.

      8 причин изучать R

      Теперь, когда мы знакомы с R, возникает вопрос: зачем он нам, если в области данных и науки уже используются Python и Java?

      R сохраняет лидирующие позиции в мире аналитики, что делает его особенно привлекательным для изучения.

      • R способствует карьерному росту. Data Science — это динамично развивающаяся область в IT, насыщенная высокооплачиваемыми вакансиями от различных компаний, нуждающихся в квалифицированных специалистах. R является одним из основных инструментов в этой сфере, особенно ценится его способность к глубокому анализу данных. Независимо от вашего текущего уровня, изучение R открывает широкие возможности для разработчиков и аналитиков, стремящихся к расширению своих профессиональных горизонтов. Стремитесь стать востребованным специалистом в области статистической обработки данных или профессиональным дата-сайентистом? Начните изучать R, пока рынок предлагает благоприятные условия для новичков. R — это проект с открытым исходным кодом, что позволяет его свободное использование и адаптацию под индивидуальные нужды компаний благодаря лицензии GNU. Это предоставляет гибкость в модификации и использовании языка, делая его идеальным инструментом для интеграции в различные бизнес-процессы. Популярность R подтверждается его функциональностью и эффективностью, что делает его предпочтительным выбором не только для разработчиков, но и для работодателей. Ввиду этого, новички в Data Science легко найдут первую работу, если овладеют R. Со временем, большие корпорации, которые ранее не осознавали потребность в R, теперь активно ищут специалистов, ведь язык широко применяется в ведущих мировых компаниях, таких как Facebook и Twitter, для анализа больших объемов данных и их визуализации.
      • R поддерживает карьеру в области Data Science. Data Science — одно из наиболее востребованных направлений в IT, где рынок труда активно развивается и предлагает множество высокооплачиваемых вакансий для дата-сайентистов. Это отличная карьерная перспектива как для начинающих, так и для профессионалов, стремящихся к изменениям в своей профессиональной жизни. R является одним из ключевых языков в сфере Data Science. Программисты, стремящиеся специализироваться в аналитике, часто начинают с изучения R. Если вы хотите развиваться в направлении статистической обработки данных или стремитесь стать квалифицированным дата-сайентистом, сейчас — идеальное время для изучения R, пока рынок остается открытым для новых кадров.
      • R — проект с открытым исходным кодом. Проекты с открытым кодом управляются не коммерческими организациями, а сообществом разработчиков, что делает R доступным для всех желающих. Это предоставляет уникальные возможности для его применения в бизнесе. Поскольку R распространяется под лицензией GNU, его можно свободно модифицировать и адаптировать под специфические потребности любой организации, делая его идеальным инструментом для анализа данных.
      • Этот язык популярен. Популярность R обусловлена его функциональностью и эффективностью, что делает его желанным как для разработчиков, так и для работодателей. Эта популярность облегчает новичкам в Data Science поиск первой работы, имея навыки работы с R. Несмотря на первоначальное недопонимание корпорациями необходимости в R, сегодня они активно ищут квалифицированных специалистов. R используется крупнейшими мировыми организациями, включая такие гиганты, как Twitter, для анализа и визуализации огромных объемов данных.
      • R обладает мощными инструментами для визуализации данных. R поддерживает обширный набор библиотек, значительно расширяющих его функциональность. Доступны дополнения, которые вводят возможности для разработки машинно-обученческих моделей, а также плагины для сбора данных в биологии и других научных областях. Кроме того, R предлагает обширную коллекцию библиотек для эффектной визуализации данных через диаграммы, графики и таблицы. Среди наиболее известных инструментов визуализации стоит выделить ggplot2 и plotly, которые значительно повышают интерес аналитиков и разработчиков к этому языку.
      • R поддерживает разработку веб-приложений. Хотя первоначальное предназначение R было иным, его можно адаптировать для создания привлекательных веб-сайтов. Библиотека R Shiny позволяет создавать интерактивные дашборды, графики и таблицы прямо на веб-страницах, не выходя из среды разработки. R также может сотрудничать с другими языками и фреймворками веб-разработки, позволяя интегрировать элементы R в уже существующие веб-сайты для добавления статистических данных в различные части интерфейса.
      • R поддерживается глобальным сообществом разработчиков. Это уже упоминалось, но стоит повторить: успех R тесно связан с его масштабным и активным сообществом разработчиков. Это предоставляет несколько значительных преимуществ:
      • За развитие R отвечает опытная команда, мотивированная на улучшение языка и не зависимая от коммерческих интересов.
      • R получает поддержку от крупных корпораций, что способствует его долговременному развитию и устойчивости на рынке.
      • Широкое сообщество обеспечивает доступ к множеству ресурсов, включая руководства, советы и инструкции, и всегда готово помочь с решением проблем или изучением новых методик анализа и визуализации данных.
      • R занимает лидирующие позиции в области Data Science. R установился как эталон в сегменте сбора и анализа статистических данных в IT. Несмотря на постоянную конкуренцию с Python, специализированная направленность R обеспечивает ему значительные преимущества. Следует отметить, что R был разработан до того, как термин "Data Science" стал широко использоваться.

      Применение R в различных сферах бизнеса

      Обучение R не ограничивает вас работой в академических или научных сферах. Дата-сайентисты с навыками в R востребованы в самых разных отраслях. Вы найдете возможности в финансах, здравоохранении, строительстве и многих других областях. R используется для анализа рисков в финтех-компаниях и для оптимизации процессов в промышленных предприятиях.

      Отличия R от Python

      Главное различие между R и Python заключается в их предназначении. Хотя Python тоже широко используется для статистической обработки данных, он является языком общего назначения. Это делает его более универсальным, поддерживающим большее количество форматов данных и позволяющим реализовывать более широкий спектр функций.

      R, в отличие от Python, ориентирован на специфические задачи и не предназначен для создания полномасштабных программ. Однако он предлагает более высокую производительность и эффективность при решении задач анализа и статистики.

      Для специалистов, желающих фокусироваться на обработке больших объемов данных, R будет наиболее подходящим выбором, тогда как Python лучше подойдет для тех, кто стремится к разнообразию в разработке.

      Продолжая пользоваться сайтом, я даю согласие на использование файлов cookie.