R Підручник

Hello World

Про мову програмування R

Що таке R?

R — це мова програмування та середовище для статистичних обчислень, аналізу даних і візуалізації. Вона особливо популярна серед статистиків, аналітиків, дослідників і дата-сайентистів.

• Підтримує багато статистичних методів: регресії, кластеризацію, часові ряди тощо.
• Має величезну кількість пакетів (понад 22 000), які розширюють її функціональність.
• Відкрита та безплатна: розповсюджується під ліцензією GNU GPL.

---

Історія виникнення R та автори

• Мову програмування R створили Роберт Джентлмен (Robert Gentleman) і Росс Іхака (Ross Ihaka) у 1991 році в Університеті Окленда на факультеті статистики, Нова Зеландія.
• Назва "R" — це гра слів: наступник мови S та перші літери імен авторів.
• У 1993 році мову було представлено публічно, а з 2000 року вона стала повноцінним GNU-проєктом.

---

Що це за мова?

R є інтерпретованою мовою, що орієнтована на об'єкти, з потужними можливостями для маніпулювання даними, обчислення та графічного відображення. Вона базується на мові S, розробленій в Bell Labs. R є частиною проекту GNU і поширюється за ліцензією GNU General Public License.

Ключові особливості R:

• Статистична функціональність: R надає величезну кількість вбудованих функцій для статистичного аналізу, включаючи лінійні та нелінійні моделі, класичні статистичні тести, аналіз часових рядів, класифікацію, кластеризацію та багато іншого.
• Графіка: R має виняткові можливості для створення високоякісної графіки та візуалізації даних. Вона дозволяє створювати різні типи діаграм (розсіювання, стовпчикові, ящикові, гістограми тощо) з високим ступенем налаштування.
• Розширюваність: Одна з найсильніших сторін R – це її розширюваність. Існує величезна кількість пакетів (бібліотек), які розширюють функціональність R, додаючи нові алгоритми, моделі та інструменти для вирішення конкретних завдань. Ці пакети доступні через репозиторій CRAN (Comprehensive R Archive Network).
• Спільнота: R має дуже активну та велику спільноту користувачів та розробників, які створюють нові пакети, надають підтримку та діляться знаннями.
• Відкритий вихідний код: Будучи програмним забезпеченням з відкритим вихідним кодом, R є безкоштовним для використання, модифікації та розповсюдження.

---

Де використовується R?

R активно застосовується в багатьох галузях:

• 📈 Фінанси: Моделювання ризиків, аналіз ринку, оптимізація портфелів.
• 🧬 Біоінформатика: Аналіз генетичних даних, дослідження хвороб.
• 🏥 Медицина: Клінічні дослідження, епідеміологія, персоналізована медицина.
• 🛍️ Маркетинг: Аналіз поведінки клієнтів, сегментація, прогнозування продажів.
• 🌱 Екологія: Моделювання клімату, оцінка впливу на довкілля.
• 🧪 Академічні дослідження: Статистичні обчислення, візуалізація результатів, машинне навчання.

---

Перспективи розвитку

Перспективи розвитку R є дуже обнадійливими:

• Зростаюча популярність: R продовжує набирати популярність у світі аналізу даних та Data Science, конкуруючи з такими мовами, як Python.
• Активна спільнота: Велика та активна спільнота постійно створює нові пакети та покращує існуючі, що забезпечує швидкий розвиток та адаптацію R до нових викликів.
• Інтеграція з іншими технологіями: R все частіше інтегрується з іншими інструментами та технологіями, такими як Python, Spark, Hadoop, SQL-бази даних, що розширює її застосування в складних Big Data середовищах.
• Оптимізація продуктивності: Постійно проводяться роботи з оптимізації продуктивності R, зокрема для роботи з великими обсягами даних.
• Розробка інтерактивних вебдодатків: З появою таких пакетів, як Shiny, R стає все більш популярним для створення інтерактивних вебдодатків для візуалізації та аналізу даних, що робить аналітику доступною для широкого кола користувачів.
• Поглиблення можливостей машинного навчання: Розробляються нові пакети та вдосконалюються існуючі для реалізації передових алгоритмів машинного навчання та глибокого навчання в R.

---

Офіційний сайт та завантаження

Офіційний сайт мови програмування R: https://www.r-project.org/.

Завантажити R можна з офіційного сайту за посиланням: https://cran.r-project.org/. Виберіть свою операційну систему (Windows, macOS, Linux) і дотримуйтесь інструкцій.

Для зручної роботи також рекомендується використовувати IDE RStudio — безплатне середовище для програмування на R.

---

📚 Ресурси для вивчення R

Ось кілька чудових безкоштовних ресурсів:

• R for Data Science — книга онлайн для початківців.
• Книга "Advanced R" by Hadley Wickham. Для тих, хто хоче опанувати більш просунуті концепції R програмування. Доступна онлайн.
• Swirl — інтерактивне навчання прямо в консолі R.
• Codecademy: Learn R — курс для новачків.
• R-bloggers — блог-агрегатор з тисячами статей про R.
• Awesome R Learning Resources на GitHub — добірка навчальних матеріалів.

---

Почніть з "R for Data Science" та RStudio. Це дасть вам міцну основу для подальшого вивчення та застосування R. Успіхів!