Научные исследования, коммерция, выпуск продукции, анализ рынка сбыта и другие направления — все это требует обработки большого количества статистических данных для ведения анализа и корректировки текущего положения дел. Требуется автоматизация обработки большого количества данных. Конечно можно возложить данную процедуру на аналитиков и статистов, а можно установить нужный софт и значительно сократить затраты на расчеты.

Существует огромное количество программ, которое способно обеспечить точный анализ данных. Однако все они платные и лицензия на качественный софт может стоить сотни долларов. При этом, требуется время на изучение всех возможностей программы.

Среда языка R — это не только среда разработки, но и программа для вычисления огромного количества данных, на основе которых и составляется итоговая статистика.

Среда разработки R делится на несколько частей:

Вычисления. Программу можно использовать как калькулятор, создавать графики, таблицы, гипотезы и многое другое.
Программирование. В среде R доступно программирование с помощью управляющих команд языка. Для расширения возможностей языка, среда позволяет использовать дополнительные пакеты и создавать свои. Пакеты разделены на определенные классы — один пакет для построения графиков, другой для построения цепочек, деревьев категорий и другое. Всего пакетов более 7000, и они находятся в открытом доступе.

Ввиду того, что среда и язык R распространяются бесплатно, то и обновлением среды занимаются далеко не официальные IT-организации, а обычные пользователи и энтузиасты. Сообществом создаются новые пакеты функций, обновления программы, обучающие материалы, переводы документации, создаются новые приложения на языке R для науки и коммерции.

Есть несколько сред разработки языка R:

Rgui. Среда разработки, состоящая из трех рабочих окон — командная строка, графический интерфейс для отображения статистических графиков, область для написания сложных скриптов. Окна являются автономными, поэтому, их нужно открывать через панель задач.
RStudio. Полноценная IDE с разделенным окном на отдельные области. В отличие от предыдущей программы, здесь уже открыты все необходимые разделы главного окна. Кроме того, программа предоставляет отдельные функции для удобной разработки: история, загрузка пакетов, окружение и другое.
Терминал операционных систем на базе Unix. Консоль не представляет собой мощную среду разработки, так как ее возможностей недостаточно для написания и отладки сложных скриптов. Однако она выступает посредником между компьютерами организации и серверами. Она посылает и выполняет команды серверов через получаемые команды. Консоль подходит для обработки большого количества данных мощным компьютером или сервером, команды которым поступают через консоль от пользовательских ПК.

Графический интерфейс сред разработки обладает достаточно ограниченными возможностями. Однако интерфейс прост в освоении и обладает привычным видом. Графическая оболочка не предназначена для решения простых задач. Ее назначение — это показания статистических данных в разных форматах, на основе обработки данных. Это может быть график, таблица, уровень и тому подобное. При этом, графический интерфейс имеет в наличии лишь методы для узкого применения.

Среди достоинств данного языка и среды разработки можно выделить следующие:

кроссплатформенный клиент для всех операционных систем;
бесплатное распространение софта;
возможность создавать свои пакеты и шаблоны программ;
большой арсенал статических функций;
точность выдаваемых данных;
векторная графика;
взаимодействие с другими языками программирования;
качественная документация;
техническая поддержка;
огромное сообщество, поддерживающее софт.

Стоит отметить, что язык R и его IDE — это среда автоматизации анализа данных. То есть, софт относится к такой категории IT, как Data Science. Это направление науки, связанное с анализом и обработкой цифровых данных. Специалист, который анализирует большое количество данных за единицу времени называется Data Scientist. Его работа заключается в анализе данных некого процесса науки, коммерции, производства и других областей.

Ежедневно люди сталкиваются с плодами работы этих ученых: прогноз погоды, курсы валют, цены на нефть и тому подобное. В основе автоматизации анализа данных лежат алгоритмы, которые писал этот ученый. Язык R как раз создали и применяют миллионы ученых. Ранее для этой области требовался огромный штат сотрудников-аналитиков. Затем их заменил специальный софт, который разрабатывался отдельно для каждого предприятия. В настоящее время этот софт доступен как на платной, так и бесплатной основе. Это влияет на сокращение рабочих мест, но приносит большую выгоду предприятиям.

Лучшие школы для изучения Data Science и языка R

Начинающий дата-аналитик и программист на языке R, должен знать основы программирования на любом языке. Поэтому, если вы никогда не сталкивались с программированием, то следует начать с него.

Рекомендуемые школы:

Skillbox. Школа предоставляет отдельный курс по теории и практике области Data Science. На этом курсе вы научитесь программировать на языке R и Python, работать с базами данных и визуализировать статистику на графиках. По окончанию курса, школа предоставляет помощь в трудоустройстве. На защите диплома присутствуют руководители компаний и заказчики. Вы получите подготовку к собеседованию, пройдете путь от новичка к опытному специалисту и получите итоговый сертификат.
Skillfactory. Школа по изучению работы с данными. Курсы разделены на отдельные категории: начинающий аналитик, знаток профессии, глубокое изучение, а также интенсив. Здесь вы получите все необходимые знания и научитесь программированию с нуля.
Нетология. Здесь вы найдете большой набор курсов по изучению аналитики. Также для начинающих программистов есть отдельный курс программированию в целом. Ведь Data Scence требует знание основ любого языка. Вы узнаете все о языке R и научитесь его применять в крупных проектах.

Перспективы направления

Язык R и среда разработки применяется в огромном количестве проектов и предприятий. Его будут использовать и в дальнейшем, так как он бесплатный и кроссплатформенный. Однако на сегодняшний день присутствует дефицит аналитиков. Хорошие специалисты ценятся на вес золота. Поэтому, эта профессия стоит потраченного времени и средств на ее изучение.

Стоит отметить, что сам по себе язык R прост в освоении. Ведь он включает набор встроенных функций и управляющие конструкции. Однако это не избавляет вас от необходимости знать структуры данных. Data Science — это наука о цифровых данных.