Язык R

R — это язык программирования, специально разработанный для анализа данных. Он помогает работать со статистикой, сбором и обработкой информации, большими данными и многим другим. Язык узкоспециализированный, поэтому не так широко распространен, как другие, но в своей сфере важный.

Язык R работает на большинстве современных операционных систем: Windows, Linux, macOS и так далее. Его создали ученые-статистики, поэтому он отлично отвечает особым потребностям этой сферы. Альтернатива языку R — Python, более популярный и широкий в использовании, но менее гибкий конкретно для статистики.

У языка довольно простой и лаконичный синтаксис, нацеленный на конкретные задачи анализа, статистики и иной работы с данными.

Кто пользуется языком R

  • Ученые, работающие в сфере анализа данных, математической статистики, экономических и социальных наук, — язык помогает им сопоставлять и обрабатывать выборки, оперировать данными и визуализировать результаты.
  • Ученые других сфер, которым может понадобиться программирование, например чтобы интерпретировать результаты исследований.
  • Аналитики данных, дата-сайентисты, ML-инженеры и другие специалисты «науки о данных».
  • Разработчики, которые заняты в компаниях, делающих большой упор на работу с данными.
  • Экономисты, маркетологи и другие сотрудники, кому в работе могут понадобиться статистика и работа с информацией.

Для чего нужен язык R

R — уникальный язык, не похожий на другие. Он отличается в первую очередь четкой и узкой специализацией, вне которой его использовать сложно. Его специализация — это анализ данных, математическая статистика и машинное обучение.

Узкая направленность языка дает ему преимущества перед языками программирования общего назначения: он ориентирован на конкретные действия и задачи, оптимизирован под них и справляется с ними лучше. Писать код для этих задач на R удобнее: нужные возможности уже встроены в язык, не придется подключать сторонние библиотеки и фреймворки.

В работе со статистикой и исследованиями у R пока практически нет конкурентов: в своей сфере он мощнее Python и других популярных инструментов. Его любят среди ученых и применяют в том числе в коммерческой разработке — для оптимизации и удобной работы с данными.

Особенности R

  • Это интерпретируемый язык. Он работает с помощью интерпретатора, который сразу и построчно исполняет запущенную программу. Интерпретируемые языки не привязаны к платформе и не тратят время на дополнительную компиляцию кода.
  • Язык можно использовать в разных парадигмах программирования, но лучше всего он справляется с ООП. Объектно-ориентированное программирование удобно использовать в анализе данных, потому что оно позволяет представлять как объекты таблицы, наборы данных и другие сущности, а потом использовать их повторно.
  • У R очень лаконичный и простой синтаксис: всего четыре типа данных, короткие команды, отсутствие многословности. Это не делает простым сам язык, но облегчает изучение его правил. Ведь R могут пользоваться не только программисты, но и, например, ученые.

Возможности языка R

  • Обработка и преобразование данных. Это очень частая задача при работе с большим пакетом информации: очистить данные от лишнего, привести к единому виду и отсортировать.
  • Статистический, разведочный или иной анализ данных. В языке по умолчанию есть команды для разных методов анализа. Например, можно проверить, отвечает ли выборка нормальному распределению, или сравнить две группы данных по какому-либо параметру.
  • Регрессионный анализ. Этот вид анализа отличается от других: в нем оценивается, как меняется один параметр в зависимости от другого. В R есть возможности и для него. Мы говорим о нем отдельно, так как регрессионный анализ часто используют в коммерческих целях, например в маркетинге.
  • Работа с таблицами. R позволяет с удобством работать с табличными форматами данных, например, .csv или .xlsx.
  • Визуализация. Полученные результаты можно визуализировать в виде схемы, графика или чего-либо еще: в R для этого есть возможности. Графики можно делать интерактивными.

Инструменты для работы с R

RStudio. Так называется интерактивная среда для работы с R. Как и сам язык, она узкоспециализированная и включает в себя ряд инструментов, которые пригодятся в первую очередь статистикам и аналитикам. Кроме обычных возможностей IDE, таких как подсветка кода или история правок, RStudio включает в себя возможность строить графики в отдельной вкладке, сортировать табличные данные и делать многое другое. Это основной инструмент для работы с R, хотя некоторые пользуются языком через консоль.

Shiny. Это библиотека, которая расширяет возможности языка и позволяет создавать с его помощью интерактивные веб-приложения. Она может пригодиться, если нужно не просто отслеживать данные, а показывать их аудитории. Например, это различные сайты со статистикой или результатами исследований — интерактивные элементы на них можно создавать с помощью Shiny. Так же можно создавать дашборды, виджеты и графики, отмечать точки на картах, встраивать таблицы — и все эти элементы будут интерактивными для пользователя. Это удобнее, чем публиковать изображения результатов.

Jupiter Notebook. Это приложение — своеобразный онлайн-«блокнот» для программ, который позволяет программистам на R быстро и легко обмениваться кодом. Блокнот можно открыть в браузере, вставить код и отправить ссылку нужному человеку. Отличие Jupiter Notebook от других сервисов — то, что он подгружает не только код, но и другие данные, например графические элементы. Поэтому его удобно использовать в data science, в частности с языком R. Блокнот существует не только для него, но и для многих языков программирования.

Anaconda. Это дистрибутив — набор из множества фреймворков и библиотек для работы с данными. Anaconda существует для двух языков: R и Python. В нее, в частности, входит Jupiter Notebook, о котором мы уже рассказали.

Другие инструменты. Для R, как для большинства популярных языков, разрабатывается множество библиотек, в первую очередь для решения нишевых задач. Дополнительные инструменты позволяют удобнее и быстрее работать с данными.

R или Python?

Python популярнее, чем R, и у него более широкая специализация: его можно применять и в вебе, и в других задачах. Но если говорить об узкоспециализированной отрасли аналитики и статистики, R оказывается удобнее, мощнее и гибче. В нем «из коробки» есть вещи, для которых в других языках понадобилась бы сторонняя реализация.

R имеет преимущество и перед системами, в которых не нужно кодить, например Power BI. Использование этого языка дает больше возможностей, чем даже специализированные платформы, и не привязывает специалиста к создателям ПО.

Преимущества языка R

Мощность и гибкость. В своей нише язык практически не имеет аналогов по удобству, полноте и гибкости работы с данными. Он простой с точки зрения синтаксиса, и в нем есть функции, которые нужнее всего в его сфере применения.

Бесплатный доступ. R — бесплатный язык с открытым исходным кодом, который позволяет разработчику остаться независимым от создателей специализированных программ. Это важно, если специалист хочет не ограничивать себя в возможностях.

Возможность работать с большими данными. R прекрасно подходит для больших данных благодаря хорошей оптимизации. Он справляется с ними быстрее, чем аналитические программы, а возможностей дает больше.

Кроссплатформенность. Язык существует для всех популярных платформ и операционных систем, поэтому его можно установить на любой компьютер.

Возможности для визуализации. У R отличные инструменты для визуализации результатов в форме графика, схемы или чего-либо еще. За них не нужно платить, и они гибко и удобно настраиваются.

Недостатки языка R

Высокий порог входа. Чтобы разобраться с уникальными возможностями R, понадобится сначала изучить хотя бы основы математической статистики. Язык и правда специализированный и без профессиональных знаний может быть непонятен. Впрочем, для использования R в любом случае понадобится уметь работать со статистикой — язык применяется в первую очередь для нее.

Узкое русскоязычное сообщество. За рубежом R применяют активнее, но в России найти вакансии по нему может быть непросто. Комьюнити, говорящее на русском языке, тоже довольно узкое. Поэтому специалисту по R, скорее всего, пригодится английский: так он сможет общаться с зарубежными коллегами.

Неуниверсальность. R — язык, у которого есть четкое и ограниченное применение. Это не минус сам по себе, но это значит, что за пределы определенной сферы язык вряд ли выйдет. Стоит учитывать это при выборе языка для изучения. Впрочем, если вы хотите заниматься анализом данных или статистикой, R — хороший выбор.

Как начать работать с языком R

Выбирать R в качестве первого языка стоит, только если у вас уже есть знания в отрасли математической статистики, анализа данных или других подобных дисциплин. В коммерческой разработке его чаще всего изучают как второй или третий язык. Тем не менее справиться с ним можно, главное — понять теорию, с которой понадобится работать.

Загрузить интерпретатор языка и IDE для него можно на официальных сайтах или на GitHub. Дальше достаточно установить их в систему и начать работать.

(рейтинг: 5, голосов: 5)
Добавить комментарий