Язык программирования R: преимущества и недостатки

Где используется? Язык программирования R применяется для обработки и анализа данных. Крайне полезен в сфере статистических исследований и построения разнообразных моделей, а потому востребован среди математиков, экономистов, генетиков и многих других ученых. Часто незаменим в бизнесе.

В чем преимущества? Этот язык имеет простой синтаксис и бесплатную экосистему, доступен для абсолютного большинства операционных систем. Кроме того, для R разработаны специальные графические интерфейсы и разного рода интерактивные инструменты, которые значительно облегчают процесс работы с ним.

1. Общая информация о языке программирования R
2. Основные возможности языка R
3. Преимущества и недостатки языка R
4. Интерактивные инструменты для языка R
5. Отличия R от других языков программирования
6. Сферы применения языка R
7. Особенности изучения языка R

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

Общая информация о языке программирования R

R — это язык программирования, который был разработан для выполнения статистического анализа информации. Изначально он создавался как бесплатная альтернатива языка S, за использование которого нужно было платить. Создание R происходило на факультете статистики Оклендского университета.

Данный язык очень отличается от остальных. Он имеет специфический синтаксис, принципы работы и функции. Язык R используется для статистических вычислений, анализа данных и машинного обучения. При этом он не может применяться для выполнения других задач.

Помимо всего прочего, R представляет собой рабочую среду. В нее интегрированы готовые методы статистического анализа и различные средства визуализации.

Для данного языка функции и таблицы представляют собой объекты, относящиеся к конкретному классу (типу данных). При этом готовая программа исполняется сразу. Перед запуском нет необходимости компилировать код в исполняемый файл.

Синтаксис языка R довольно прост. Он содержит в себе небольшое количество примитивных типов данных (символьных, числовых, логических и комплексных). Эти типы комбинируются, складываясь в более сложные структуры. К примеру, тип вектор представляет собой список, состоящий из целого ряда объектов (чисел, строк и т.д.). Нельзя не отметить, что числовые переменные могут принимать особые значения: NaN (not a number — не число), Inf (infinity — бесконечность) и NA (not available — недоступно).

Статистический язык R позволяет разрабатывать различные программы (скрипты), используя при этом управляющие конструкции. Кроме того, с помощью этой формальной знаковой системы можно создавать и применять специальные расширения (пакеты). На сегодняшний день существует более 7 000 таких расширений. Пакет представляет собой набор R функций, файлов, содержащих справочные данные и примеры, объединённых в единый архив.

Эти пакеты имеют большое значение для языка. Дело в том, что они применяются в качестве дополнительных расширений на базе R. Каждый пакет относится к определённому направлению разработки. К примеру, пакет ‘ggplot2’ применяется для создания векторных графиков определенного дизайна, а пакет ‘qtl’ используется при генетическом картировании. Их можно без особого труда найти в Интернете. При этом каждый из существующих пакетов проверен на предмет ошибок.

Основные возможности языка R

Как правило, с помощью данной формальной знаковой системы не создают обычные программы с привычным интерфейсом, кнопками и текстом. Выполнение кодов на языке R позволяет вывести тот или иной результат или графики. Ниже мы перечислим основные возможности этого языка.

Узнай, какие ИТ — профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно
Уже скачали 22557

Загрузка данных

Каждый инструмент аналитики должен работать с множеством источников информации. В противном случае он становится бесполезным. В качестве современных хранилищ данных и одного из важнейших ресурсов выступают таблицы различного формата. С помощью Эр вы можете загружать таблицы самых разных форматов, включая обычные текстовые txt-файлы и Oracle/Excel/Matlab варианты. Если вы укажете URL ссылку на файл, то данные импортируются из Сети.

Обработка информации

Загрузив данные, человек приступает к их обработке. Этот этап нередко является самым сложным среди остальных. Удобство работы напрямую зависит от того инструмента, который выбрал программист.

Перечислим самые часто встречаемые проблемы, возникающие при обработке:

• Загруженные данные приходится очищать.
• Необходимо заполнять пропуски в данных.
• Необработанные данные малоинформативны, поэтому их следует группировать, а также добавлять фильтры и новые столбцы.

Язык Эр содержит множество полезных пакетов. Они позволяют с лёгкостью обрабатывать различные данные. Например, dplyr, tidyr, tibble и т.д. Благодаря такого рода библиотекам программист получает возможность быстро создавать простой для понимания код, даже если речь идёт об очень сложных обработках.

Визуализация информации

После того как вы завершили предварительную обработку данных, вам может потребоваться выстроить графики. С помощью языка R можно создавать различные визуализации. Помимо базовой графики, есть пакет ggplot2 и соответствующие библиотеки. Программист может создавать линейные графики, диаграммы, графики плотности, boxplot, скрипичные диаграммы, карты и т.д.

С помощью дополнительных пакетов (patchwork, plotly и некоторых других) графики объединяются. Кроме того, можно выстраивать интерактивные дашборды. Всё из вышеперечисленного можно размещать на просторах Сети и делиться с другими людьми.

Представление результатов проделанной работы

Результаты выполненного анализа, скорее всего, необходимо отправить руководителю или другим участникам команды. В некоторых случаях работа должна быть размещена в открытом доступе (к примеру, если речь идёт об исследовательских проектах). Язык R позволяет делиться своими результатами. При этом вам не потребуются никакие сторонние средства.

Пакеты языка R значительно расширяют его функционал. Вы можете использовать специальный онлайн-сервис для размещения своих результатов в Сети, создавать собственные приложения для веб-аналитики (для этого потребуется пакет Shiny), писать статьи и книги (включая их веб-версии) с интерактивными результатами выполнения кода, а также форматировать и раскрашивать таблицы.

Перечислим ещё несколько возможностей языка R по решению разных задач:

• Выполнение статистических тестов. К примеру, вы можете рассчитать среднюю продолжительность и понять, имеет ли место статистически значимая разница между несколькими параметрами.
• Объединение информации из разных таблиц. Программист может обрабатывать несколько таблиц разных форматов одновременно.

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.

Комьюнити теперь в Телеграм
Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей

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.

При подготовке материала использовались источники:

Язык программирования R: преимущества и недостатки

https://timeweb.com/ru/community/articles/yazyk-programmirovaniya-r