Язык программирования R: для чего нужен, кем используется и где учить

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:

1. За R стоит опытная команда, заинтересованная в его развитии и не заинтересованная в финансовой успешности языка. 

2. Язык поддерживают крупные компании, также заинтересованные в развитии языка, что позволяет R оставаться на плаву.

3. 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.