R Учебник
Выучить R
R является языком программирования.
R часто используется для статистических вычислений и графического представления для анализа и визуализации данных.
Начать изучение R немедленно »Примеры в каждом разделе
С помощью нашего редактора «Попробуйте сами» вы можете редактировать R-код и просматривать результат.
Пример
Как вывести текст и как выполнить простое вычисление в R:
"Hello World!"
5 + 5
Результат:
[1] "Hello World!"
[1] 10
Пример
Как с помощью R легко создать график с числами от 1 до 10 на осях x и y:
plot(1:10)
Результат:
Мы рекомендуем прочитать этот учебник в последовательности, указанной в меню слева.
R Упражнения
R Викторина
Учитесь, проходя тест! Этот тест покажет вам, насколько хорошо вы знаете R.
R Примеры
Учитесь на примерах! Этот учебник дополняет все объяснения поясняющими примерами.
О языке программирования R
Что такое R?
R — это язык программирования и среды для статистических вычислений, анализа данных и визуализации. Он особенно популярен среди статистиков, аналитиков, исследователей и дата-сайентистов.
- Поддерживает много статистических методов: регрессии, кластеризацию, временные ряды и т.д.
- Имеет множество пакетов (свыше 22 000), которые расширяют его функциональность.
- Открытый и бесплатный: распространяется под лицензией GNU GPL.
История возникновения R и авторы
- Язык программирования R создали Роберт Джентлмен (Robert Gentleman) и Росс Ихака (Ross Ihaka) в 1991 году в Университете Окленда на факультете статистики, Новая Зеландия.
- Название "R" - это игра слов: преемник языка S и первые буквы имен авторов.
- В 1993 году язык был представлен публично, а с 2000 года он стал полноценным GNU-проектом.
Что это за язык?
R является интерпретированным языком, ориентированным на объекты, с мощными возможностями для манипулирования данными, вычислениями и графическим отображением. Он базируется на языке S, разработанном в Bell Labs. R является частью проекта GNU и распространяется по лицензии GNU General Public License.
Ключевые особенности R:
- Статистическая функциональность: R предоставляет огромное количество встроенных функций для статистического анализа, включая линейные и нелинейные модели, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и многое другое.
- Графика: R имеет исключительные возможности для создания высококачественной графики и визуализации данных. Он позволяет создавать различные типы диаграмм (рассеяния, столбиковые, ящиковые, гистограммы и т.п.) с высокой степенью настройки.
- Расширяемость: Одна из сильнейших сторон R – это ее расширяемость. Существует множество пакетов (библиотек), которые расширяют функциональность R, добавляя новые алгоритмы, модели и инструменты для решения конкретных задач. Эти пакеты доступны через репозиторий CRAN (Comprehensive R Archive Network).
- Сообщество: R имеет очень активное и большое сообщество пользователей и разработчиков, которые создают новые пакеты, оказывают поддержку и делятся знаниями.
- Открытый исходный код: Являясь программным обеспечением с открытым исходным кодом, R является бесплатным для использования, модификации и распространения.
Где используется R?
R активно применяется во многих отраслях:
- 📈 Финансы: Моделирование рисков, анализ рынка, оптимизация портфелей.
- 🧬 Биоинформатика: Анализ генетических данных, исследование болезней.
- 🏥 Медицина: Клинические исследования, эпидемиология, персонализированная медицина.
- 🛍️ Маркетинг: Анализ поведения клиентов, сегментация, прогнозирование продаж.
- 🌱 Экология: Моделирование климата, оценка воздействия на окружающую среду.
- 🧪 Академические исследования: Статистические вычисления, визуализация результатов, машинное обучение.
Перспективы развития
Перспективы развития R очень обнадеживающие:
- Растущая популярность: R продолжает набирать популярность в мире анализа данных и Data Science, конкурируя с такими языками, как Python.
- Активное сообщество: Большое и активное сообщество постоянно создает новые пакеты и улучшает существующие, что обеспечивает быстрое развитие и адаптацию R к новым вызовам.
- Интеграция с другими технологиями: R все чаще интегрируется с другими инструментами и технологиями, такими как Python, Spark, Hadoop, SQL-базы данных, что расширяет его применение в сложных Big Data средах.
- Оптимизация производительности: Постоянно проводятся работы по оптимизации производительности R, в частности для работы с большими объемами данных.
- Разработка интерактивных веб-приложений: С появлением таких пакетов, как Shiny, R становится все более популярным для создания интерактивных веб-приложений для визуализации и анализа данных, что делает аналитику доступной широкому кругу пользователей.
- Углубление возможностей машинного обучения: Разрабатываются новые пакеты и совершенствуются существующие для реализации передовых алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения в R.
Официальный сайт и загрузка
Официальный сайт языка программирования R: https://www.r-project.org/.
Скачать R можно с официального сайта по ссылке: https://cran.r-project.org/. Выберите операционную систему (Windows, macOS, Linux) и следуйте инструкциям.
Для удобной работы также рекомендуется использовать IDE RStudio — бесплатная среда для программирования на R.
📚 Ресурсы для изучения R
Вот несколько замечательных бесплатных ресурсов:
- R for Data Science — книга онлайн для начинающих.
- Книга "Advanced R" by Hadley Wickham. Для тех, кто хочет овладеть более продвинутыми концепциями R программирования. Доступна онлайн.
- Swirl — интерактивное обучение прямо в консоли R.
- Codecademy: Learn R — курс для новичков.
- R-bloggers — блог-агрегатор с тысячами статей об R.
- Awesome R Learning Resources на GitHub — подборка учебных материалов.
Начните с "R for Data Science" и RStudio. Это даст вам прочную основу для дальнейшего изучения и применения R. Удачи!
