R (R Project for Statistical Computing) jest jednocześnie językiem programowania, środowiskiem obliczeniowym oraz graficznym. Celem twórców było stworzenie platformy do obliczeń statystycznych, służącej do prezentowania danych w nowy sposób, oraz tworzenia ciekawych wizualizacji np. w postaci wykresów 3D.
R jest zatem wykorzystywany w dziedzinach jak analiza danych i statystyka. W tych dziedzinach mocno rywalizuje z Pythonem, jednak nie zapowiada się, by go doścignął. Python to też język ogólnego zastosowania, dlatego jest częstszym wyborem programistów. R w głównej mierze ogranicza się do wąskiej dziedziny, jaką jest data science.
R może też być wykorzystywany do machine learning, jednak tu Python jest dużo częstszym wyborem.
R jest również podstawowym językiem programowania w bioinformatyce i biostatystyce, spopularyzowanym głównie dzięki stworzonemu przez Roberta Gentlemana repozytorium Bioconductor.
Dzięki swojemu przystosowaniu do obliczeń statystycznych został zaadaptowany przez wiele firm m.in.:
Github to system kontroli wersji. Możesz znaleźć tam projekty open source w każdej technologii. Zobacz jakiego typu projekty wykorzystują język R oraz jak wygląda R od strony kodu. Zwróć uwagę na pliki z rozszerzeniem .R.
1# | ggplot2 | 5,797 |
2# | awesome-R | 5,381 |
3# | shiny | 4,941 |
4# | dplyr | 4,377 |
5# | swirl_courses | 4,027 |
6# | stat_rethinking_2022 | 3,995 |
7# | r4ds | 3,869 |
8# | ML_for_Hackers | 3,638 |
9# | AnomalyDetection | 3,480 |
10# | data.table | 3,240 |
R nie jest najłatwiejszym językiem do nauki, ale mimo wszystko wizualizowanie danych jest o wiele łatwiejsze niż chociażby w Pythonie. Głównie ze względu na ogrom już wbudowanych funkcji obsługujących operacje statystyczne. Python w dużej mierze polega na zewnętrznych bibliotekach.
Z drugiej strony, jeśli masz już trochę doświadczenia z innym językiem programowania, to Python może być dla Ciebie bardziej przyjazny.
W rankingach popularności R jest całkiem daleko, a wiąże się z tym, że społeczność tego języka jest znacznie mniejsza w stosunku do innych języków programowania, głównie ze względu na fakt, że R jest niszowym językiem. Mimo to, w ostatnich latach sporo podskoczył w rankingach popularności, a związane jest to ze wzrostem zainteresowanie w obrębie data science.
Według TIOBE index, język R jest na 12 pozycji pod względem popularności. W ubiegłym roku był na pozycji 13.
Na Stack Overflow jest 7 najczęściej tagowanym językiem z 482,644 zapytaniami.
Na Github zajmuje 13 pozycję z liczbą 116,845 projektów, z których 63 ma więcej niż 1000 gwiazdek.
Jeśli chodzi o organizowane spotkania to według Meetup.com jest to 10 co do wielkości społeczność z liczbą 184 grup, w skład których wchodzi 154,668 członków na całym świecie. W Polsce mamy odpowiednio 4 grup, w skład których wchodzi 4,964 członków.
Rosnące zainteresowanie w dziedzinach takich jak data science czy big data dobrze wróży językowi R, jednak Python jest dla niego mocnym rywalem i często jest językiem pierwszego wyboru. Język R jest stale rozwijany, jego ostatnia wersja 4.2.2 została wydana 31 października 2022.
(W języku polskim niżej)
R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!
Learn Programming In R And R Studio. Data Analytics, Data Science, Statistical Analysis, Packages, Functions, GGPlot2
Czas trwania: 10.5 total hours 249978 zapisanych uczestnikówMachine Learning A-Z™: Python & R in Data Science [2023]
Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts. Code templates included.
Czas trwania: 42.5 total hours 924433 zapisanych uczestnikówData Science and Machine Learning Bootcamp with R
Learn how to use the R programming language for data science and machine learning and data visualization!
Czas trwania: 18 total hours 87841 zapisanych uczestnikówData science with R: tidyverse
R Programming Language, Data Analysis, Data Cleaning, Data Science, Data Wrangling, tidyverse, dplyr, ggplot2, RStudio
Czas trwania: 31 total hours 1778 zapisanych uczestnikówData Science - Język R dla początkujących
w sam raz na początek kariery w data science
Czas trwania: 10 total hours 2289 zapisanych uczestnikówAnaliza danych w środowisku R
Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce
Czas trwania: 4 total hours 179 zapisanych uczestnikówPython 3 od Podstaw do Eksperta
Stworzony z myślą o osobach, które nie wiedzą nic na temat programowania w Python. Naucz się Pythona od zera!
Czas trwania: 20.5 total hours 25586 zapisanych uczestnikówArtificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
Sztuczna inteligencja - Odkryj Computer Vision z bibliotekami OpenCV, Tensorflow, Keras oraz PyTesseract
Czas trwania: 7 total hours 774 zapisanych uczestników