Поговорим о самом востребованным языке для обработки информации.
Что такое R?
R – это язык программирования с открытым исходным кодом, использующийся для обработки и анализа данных. R включает в себя не только язык с уникальным синтаксисом и возможностями, но и соответствующий фреймворк, а также среду запуска программ. R и его компоненты часто используются в науке, например, для создания приложений на базе машинного обучения. Язык популярен и востребован на позициях разработчиков искусственного интеллекта, а также дата-сайентистов.
R сильно отличается от конвенциальных языков в духе C++ и Java. Отличия касаются не только синтаксиса и возможностей в целом, но и богатого набора дополнительных инструментов для R, позволяющих в удобном формате визуализировать данные и более глубоко их проанализировать.
Код, написанный на R, можно запустить в любой ОС, включая Windows.
R был разработан тандемом разработчиков Россом Ихакой и Робертом Гентлманом в 1990-х годах.
10 причин изучать R
Теперь мы знаем, что такое R, но зачем он нам нужен? В Data Science и смежных направлениях уже есть Python и Java, зачем кто-то еще?
R уже давно является популярнейшим языком в своей сфере и считается золотым стандартном в аналитике, но это не единственная причина его любить.
Ключевые преимущества R в Data Science
Если вы выберите R в качестве языка для обработки и анализа данных, то получите ряд преимуществ:
-
Код, написанный на R, можно запускать без компиляции. Здесь используется интерпретатор, в реальном времени показывающий, как работает программа, и оповещающий об ошибках уже после включения ПО.
-
Язык R исповедует векторный подход к программированию, что делает его эффективнее и производительнее большинства конкурентов.
-
Этот язык специально создавался для статистической обработки данных, поэтому он широко распространен и востребован среди статистиков, биологов, генетиков и других деятелей науки.
R помогает бизнесу расти
Современный бизнес зависит от дата-сайентистов и нуждается в грамотных аналитиках, способных корректно обрабатывать огромные массивы данных. R – это продвинутый инструмент, способный стать ключевым для команды разработчиков, отвечающих за обработку информации.
Во-первых, он идет в комплекте с набором инструментов для визуализации контента. Во-вторых, R отличается высокой скоростью работы и богатой функциональностью, что повышает эффективность работы аналитиков, а это, в свою очередь, позитивно сказывается на доходах бизнеса.
R помогает построить перспективную карьеру
Data Science – это популярное направление в IT. Рынок достаточно нагрет и пестрит вакансиями от разных компаний, разыскивающих качественных дата-сайентистов. Это высокооплачиваемая работа с отличными перспективами как для начинающих разработчиков, так и для опытных специалистов, решивших сменить сферу.
R – один из наиболее часто использующихся языков в Data Science. Если программист хочет заниматься аналитикой, то в первую очередь учит именно R.
Хотите стать перспективным разработчиком, занимающимся обработкой статистических данных? Или же хотите стать профессиональным дата-сайентистом? Начинайте учить R, пока рынок еще не перегрет и есть шанс получить хорошую работу.
R – Open Source-проект
Проекты с открытым кодом поддерживаются не коммерческой организацией, а сообществом. Поэтому R может использовать любой желающий на безвозмездной основе. И это дает преимущество для использования R в бизнесе.
Открытый исходный код можно использовать на свое усмотрение. Для R используется лицензия GNU, а это значит, что можно редактировать язык как вздумается, постепенно адаптируя его под нужды конкретной компании и превращая в идеальный инструмент для обработки данных.
Этот язык популярен
Популярность обоснована функциональностью и эффективностью языка, поэтому его любят не только разработчики, но и работодатели. Такая популярность идет на пользу, потому что новичкам в сфере Data Science не составит труда найти себе первую работу при наличии должных навыков в R.
И хотя длительное время корпорации не понимали собственной нужды в R, сейчас они, словно ужаленные, ищут себе подходящих спецов.
Язык применяется в крупнейших организациях планеты, включая таких мастодонтов, как Facebook и Twitter. Обе компании применяют R для обработки и визуализации огромных массивов данных.
R предлагает отличные средства визуализации данных
К R можно подключить внушительную коллекцию библиотек, расширяющих его возможности.
Есть расширения, добавляющие поддержку команд для создания моделей машинного обучения. Есть плагины, помогающие собирать данные в области биологии и в других смежных направлениях.
Также R может похвастаться большим количеством библиотек, помогающих красиво визуализировать полученные данные в виде схем, графиков, таблиц и т.п. Среди самых популярных выделяют ggplot2 и plotly. Отчасти благодаря им R стал интересен аналитикам и программистам.
R помогает в разработке веб-приложений
Предназначение R в другом, но, приноровившись, можно превратить этот язык во фреймворк для создания симпатичных веб-сайтов. Для этого есть отдельная библиотека R Shiny. С помощью нее можно генерировать на веб-страницах интерактивные дашборды, графики и таблицы. Причем делать это можно, не покидая IDE, в которой ведется разработка приложения/сайта.
R можно использовать в тандеме с любым другим языком для веб-разработки, с любым популярным фреймворком. Можно подключить R-элементы к существующему сайту, встраивая отдельные куски статистики в разных участках интерфейса.
R поддерживается большим количеством разработчиков по всему миру
Это уже упоминалось ранее, но одна из ключевых составляющих успеха R – огромное сообщество неравнодушных разработчиков. Это дает сразу три больших плюса:
-
За R стоит опытная команда, заинтересованная в его развитии и не заинтересованная в финансовой успешности языка.
-
Язык поддерживают крупные компании, также заинтересованные в развитии языка, что позволяет R оставаться на плаву.
-
Большое сообщество гарантирует наличие в сети исчерпывающей информации по языку: гайдов, подсказок, инструкций. Всегда есть, к кому обратиться за консультацией, чтобы решить какую-то проблему или изучить новую технику обработки и визуализации данных.
R может похвастаться лаврами языка №1 в Data Science
R – это золотой стандарт. Если мы говорим о сборе информации и обработке статистических данных в IT, то мы говорим про R. И хотя отнять звание лучшего всегда пытается Python, узконаправленность R дает ему преимущество.
Ну и нельзя забывать, что R появился еще до того, как активно начал применяться термин Data Science.
R применяют в различных сферах бизнеса
Если вы учите R – это не значит, что вам придется работать в научном центре или посвящать себя социологии. Дата-сайентисты нужны в различных направлениях бизнеса. Почти в любой крупной компании требуется программист со знаниями R.
Вы можете найти соответствующие вакансии у компаний, занимающихся финансами, банкингом, медициной, строительством и десятками других несвязанных направлений. В частности, язык применяется для анализа рисков в финтех-организациях. Также R задействуется в ходе оптимизации рабочих процессов в различных индустриальных корпорациях.
Чем R отличается от Python?
Ключевое отличие лежит в предназначении обоих языков. Да, Python часто применяется в обработке статистических данных, в сборе и анализе данных. Он также популярен среди математиков, биологов и предпринимателей всех сортов. При этом Python является языком общего назначения. Он поддерживает больше форматов данных, позволяет писать более привычные функции и т.п.
R же направлен на решение конкретных задач. Этот язык менее функционален и не позволяет создавать полноценные программы, как Python. Но он более производителен и эффективен именно в решении задач анализа и статистики.
R подойдет тем, кто планирует заниматься конкретной работой в области обработки больших массивов данных. Python больше подойдет тем, кто хочет стать мультипрофильным разработчиком.
Где и как учить R?
Найти курсы по R бывает сложно, потому что он почти всегда является частью дисциплины Data Science. Ищите профессию «Аналитик данных» в любимых онлайн-школах и записывайтесь.
Из хороших школ могу посоветовать Нетологию, Хекслет и Яндекс.Практикум. Также отличные курсы можно найти на Coursera и Udemy, причем на первом бесплатно, а на втором – с большими скидками.
Зная этот язык, можно рассчитывать на трудоустройство в крупных организациях, получать большие деньги и обзавестись плацдармом для дальнейшего развития и самосовершенствования в IT.
Источник:
