Язык программирования R – обзор

Те, кто хоть раз занимался обработкой данных, знают, как порой катастрофически не хватает стандартных инструментов формата Microsoft Excel. Поэтому для анализа большого количества данных используют языки программирования (ЯП), одним из которых является R. Это главный конкурент Python в сфере статистики, сбора и анализа данных.

Язык программирования R

ЯП R разработали ученые факультета статистики Оклендского университета. Первоначально это был внутренний инструмент, который впоследствии стал доступен широкой общественности. 

Важный момент, который нельзя упускать из внимания: R был разработан статистиками для статистики. Соответственно, в нем есть популярные тексты, методы анализа данных и практичные в использовании инструменты для построения графиков. 

Специализированный ЯП уверенно отвоевывает лидирующие позиции в рейтингах. Если в 2016 R занимал 18-ую строчку, то уже в 2021 году он перебрался в десятку лидеров, заняв 8-ое место. 

Что можно сделать с помощью R 

Поскольку язык программирования был разработан статистиками для соответствующей дисциплины, то сфера использования будет несколько ограниченной:

• Обработка, очистка и преобразование данных для исследований. Например, если нужно посмотреть, сколько пользователей скачали приложение за один весенний и один зимний месяц. R позволяет исключить при этом статистику за лето и осень. 
• Проведение статистических тестов. Предположим, нужно узнать, как отличается средняя продолжительность жизни мужчин и женщин. Для этого можно запустить t-тест. Результаты могут показать, есть ли различия между введенными данными. 
• Произвести разведочный анализ. Многие данные нуждаются в проверке на «адекватность», поскольку большинство статистических методов требует нормального распределения в исходниках. 
• Работа с таблицами различных форматов. Эта возможность необходима для аналитики. Например, объединить данные из нескольких таблиц «.csv» и «.xlsx», после чего объединить их в один файл. 
• Отрисовка интерактивного графика и разработка интерактивного приложения.
• Анализ регрессионных моделей. 

Большинство из обозначенных функций подключается с помощью библиотек. Стандартный пакет состоит из 20 штук. 

Сравнения R с другими языками программирования

Чаще всего R сравнивают с «питоном», еще одним языком программирования, который также используется для сбора статистики и анализа данных. Главное отличие, несмотря на парадоксальность, кроется в предназначении обоих языков.

Да, Python часто используется статистиками и аналитиками. Популярен он и среди математиков, биологов и специалистов других отраслей. При этом «питон» является языком общего назначения. Он в состоянии поддерживать больше форматов данных, писать привычные функции и т.п. 

В свою очередь, R направлен на решение конкретных задач. Этот язык менее функционален и не позволяет создавать полноценные программы. В то же время он более производителен и эффективен именно в отношении статистики и анализа данных. 

R нужен тем, кто занимается конкретной работой в области обработки больших массивов данных. Python больше подойдет тем, кто хочет стать мультипрофильным разработчиком.

Язык R и готовые программные пакеты 

Ключевое достоинство R и других языков программирования — их гибкость. У программ типа Excel и Tableau есть ограничения – если пользователю не хватает функций, придётся ждать милости разработчиков. 

Ещё один плюс — язык программирования R позволяет полноценно работать с Big Data и строить модели машинного обучения.

Преимущества и недостатки 

Сила R в его гибкости. Язык существенно облегчает жизнь программисту, позволяя навсегда забыть об Excel. 

Главными достоинствами R являются:

• Интуитивно понятный и удобный инструмент. Особенно для новичков. Чтобы писать программы, не обязательно соблюдать четкую структуру – можно просто последовательно вводить данные. 
• Язык создавался специально для анализа большого объема данных, поэтому его структура и синтаксис понятны аналитикам и статистикам по умолчанию.
• Наличие нескольких пакетов для визуализации. Можно построить двумерную графику и трехмерные модели.
• Удобные и понятные языковые конструкции. Это очень важный параметр для начинающих программистов. 
• Базовые статистические инструменты реализованы в виде стандартного функционала. Это существенно упрощает и ускоряет процесс разработки. 
• Хороший ассортимент дополнительных пакетов на любой вкус. Разработчики R стараются как можно чаще выпускать библиотеки и пакеты для оптимизации работы ЯП.
• Достаточно использования консоли. Но лучше пользоваться специальными средами разработки. Одной из самых практичных в использовании является Rstudio (можно скачать с официального сайта). 

Несмотря на внушительное количество плюсов, недостатков у R немало. Основные из них:

• Низкая производительность. В этом плане R заметно проигрывает Java и Python Однако в системе имеются пакеты, которые позволяют значительно увеличить производительность некоторых программ. 
• Есть некая специфичность. С этим могут возникнуть трудности у программистов, которые до этого работали на других языках. Например, индексация вектора в R начинается не с «0», как в других ЯП, а с «1». Но если приходится часто пользоваться именно R, проблем с адаптацией не будет. 
• Синтаксис не всегда очевиден. По этой причине многие действия можно выполнить несколькими способами. С одной стороны, плохого в этом ничего и нет, поскольку данная опция позволяет увеличивает шансы на реализацию потребности. Но есть и обратная сторона медали – на этапе обучения этот критерий может существенно замедлить процесс, поскольку новичок легко запутается. 
• Нетривиальный процесс обучения. Язык программирования R изучают по Learning Curve (кривая обучения). В отличие от прямолинейного «питона», программа обучения R кажется немного сложной и запутанной.
• Мало русскоязычной документации. Пожалуй, это самый главный минус, поскольку из всех имеющихся проблем этой никто никогда и не занимался. Это значит лишь то, что R-программисту придется для начала подучить иностранный.

Еще один нюанс, который можно отнести к минусам – это назначение R. Поскольку он разрабатывался для статистиков и аналитиков, человеку, далекому от этих дисциплин, будет сложно разобраться с синтаксисом и функционалом инструмента. 

Характеризуется R и узкой средой использования. Он подходит для анализа данных, но для разработки программ – нет. 

FAQ

Где найти курсы по R-программированию?

С этим могут возникнуть сложности, поскольку они чаще всего являются частью дисциплины Data Science. Поэтому нужно искать профессию «Аналитик данных», выбирать понравившуюся школу и записываться на курсы. Среди хорошо себя зарекомендовавших школ можно отметить Неотологию, Хекслет, Яндекс.Практикум. Неплохие курсы предлагают Coursera (бесплатно) и Udemy (часто с большими скидками).

Что по деньгам и перспективе?

Зная в совершенстве R-программирование, можно рассчитывать на трудоустройство в солидной организации и высокую зарплату. Кроме того, R – это отличный фундамент для изучения дальнейших основ веб-разработки. Хороший специалист может рассчитывать на зарплату в 200-300 тысяч рублей. Начинающие разработчики получают в два раза меньше. 

Где найти библиотеки для R? 

В этом поможет дистрибутив Anaconda. Здесь находится целая коллекция библиотек и программ для работы с данными на ЯП R. Здесь же есть версия и для «питона», которая легко устанавливается из одного файла и включает в себя RStudio, веб-интерфейс Jupyter Notebook и много других приложений. 

Подводим итоги

Язык программирования R можно и нужно рассматривать в качестве рабочего и эффективного инструмента.

Это целая инфраструктура для работы с данными и их обработки.

Да, R отличается узкой сферой использования, но для статистиков и аналитиков это незаменимый рабочий инструмент.