De-a lungul carierei mele de Data Scientist, am lucrat la proiecte, de la simple recenzii de cod până la versiuni mari de aplicații. În cea mai mare parte, am folosit R pentru a face acest lucru.
Dacă te apuci de codificare sau de știința datelor, probabil că o întrebare pe care ți-o pui este „Ce limbă ar trebui să învăț?”
Acest blog își propune să vă arate de ce R ar putea fi o decizie bună.
R a fost construit pentru date (nu doar programare)
Spre deosebire de limbajele de uz general (cum ar fi Python), R a fost conceput special pentru statistici și analiza datelor.
Asta înseamnă:
- Instrumente statistice încorporate
- Capabilitati puternice de vizualizare
- Metode la nivel de cercetare disponibile imediat
Cu pachete precum tidyverseputeți curăța, analiza și vizualiza datele cu un cod surprinzător de mic.
Cerere mare în analiză, cercetare și asistență medicală
R este deosebit de popular în multe sectoare, cum ar fi:
- Asistență medicală și biostate
- Cercetare academică
- Departamentele guvernamentale
- Finanțe și modelare de risc
- Companii farmaceutice
Iată câteva exemple de R în utilizare în producție:
- Pachetul {bbplot} R. Da, BBC folosește R pentru a crea grafică pentru site-ul lor!
- Aplicație de profilare a sănătății și bunăstării pentru NHS
- În timpul pandemiei de Covid-19, Financial Times avea un tracker de statistici în care graficele erau construite cu R.
Cunoașterea unor R vă va oferi un avantaj competitiv dacă doriți să lucrați în aceste sectoare.
Open source cu sprijinul Posit
R este open source. Aceasta înseamnă că:
- Este gratuit și va fi mereu!
- Oricine poate vizualiza codul sursă din care formează R, există.
- Fiecare pachet R (un folder care conține cod) trebuie să trăiască pe GitHub.com, pentru ca toată lumea să poată vedea.
- Are o comunitate mare de colaboratori. Există forumuri grozave pentru a obține ajutor, cum ar fi Stack Overflow, Posit Community și buletinul informativ săptămânal R și multe altele.
- Există mii de mai multe funcționalități disponibile în comparație cu software-urile plătite precum SPSS, SAS sau Excel.
Posit, care menține utilizarea liberă a RStudio și a IDE-urilor Positron (mediu de dezvoltare integrat), are mulți angajați cu normă întreagă care lucrează exclusiv la menținerea și crearea de noi funcționalități în R. Aceasta înseamnă că obținem:
- Responsabilitate definită
- Cicluri de eliberare previzibile
- Bug-urile pot fi rezolvate mai repede
Posibilitati incredibile de vizualizare a datelor
A fi capabil să-ți comunici constatările cu părțile interesate este foarte important în știința datelor, iar unul dintre cele mai mari puncte forte ale lui R este vizualizarea și raportarea.
Cu {ggplot2} pachet, puteți crea diagrame gata de publicare cu foarte puțin cod. Galeria R Graph are câteva exemple uimitoare despre ceea ce este posibil cu {ggplot2}.
Cu {quarto} şi {lucios} pachete, puteți crea rapoarte reproductibile și tablouri de bord interactive. Toate acestea fără a fi nevoie să cunoașteți HTML, CSS sau JavaScript.
Curba de învățare prietenoasă pentru începători
Aceasta este foarte mult propria mea părere. În comparație cu alte limbi, cred că R este destul de intuitiv și se simte plin de satisfacții mult mai devreme în călătorie. De asemenea, are (după părerea mea) cel mai prietenos program pentru începători, numit RStudio.
Majoritatea oamenilor urmează doar două zile de antrenament cu Jumping Rivers și spun că se simt pregătiți să înceapă să rezolve propriile probleme de date.
Deci… merită R învățat în 2026?
Așa cred. Dacă doriți inginerie software pură sau sisteme de producție la scară largă, este posibil să aveți nevoie de Python. Dar pentru a deveni un puternic gânditor de dateși oferindu-vă un avantaj în analiza dvs., R este unul dintre cele mai bune puncte de plecare.
Pentru actualizări și revizuiri ale acestui articol, consultați postarea inițială
