R ist eine freie Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, die vom R Core Team und der R Foundation for Statistical Computing unterstützt wird. Die Sprache R ist unter Statistikern und Data Minern für die Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse weit verbreitet.
Die offizielle Softwareumgebung von R ist ein GNU-Paket. Sie ist hauptsächlich in C, Fortran und R selbst geschrieben und unter der GNU General Public License frei verfügbar. Vorkompilierte ausführbare Dateien werden für verschiedene Betriebssysteme angeboten. Obwohl R über eine Kommandozeilenschnittstelle verfügt, gibt es mehrere grafische Benutzeroberflächen von Drittanbietern, wie z.B. RStudio, eine integrierte Entwicklungsumgebung, und Jupyter, eine Schnittstelle für Laptops.
Warum sollte man R für statistische Berechnungen und Grafiken verwenden?
R ist quelloffen und kostenlos!
R kann kostenlos heruntergeladen werden, da es unter den Bedingungen der GNU General Public License lizenziert ist. Sie können den Quellcode einsehen, um zu sehen, was unter der Haube passiert. Außerdem sind die meisten R-Pakete unter derselben Lizenz erhältlich, so dass Sie sie auch in kommerziellen Anwendungen verwenden können, ohne Ihren Anwalt anrufen zu müssen.
R ist beliebt – und wird immer beliebter
Das IEEE veröffentlicht jedes Jahr eine Liste der beliebtesten Programmiersprachen. Im Jahr 2016 lag R auf Platz 5, verglichen mit Platz 6 im Jahr 2015. Es ist bemerkenswert, dass eine domänenspezifische Sprache wie R beliebter ist als eine Universalsprache wie C#. Dies zeigt nicht nur das wachsende Interesse an R als Programmiersprache, sondern auch an Bereichen wie Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, in denen R häufig verwendet wird.
R läuft auf allen Plattformen
Es gibt R-Distributionen für alle gängigen Plattformen – Windows, Linux und Mac. Auf einer Plattform geschriebener R-Code kann leicht auf eine andere Plattform portiert werden. Plattformübergreifende Interoperabilität ist ein wichtiges Merkmal in der heutigen IT-Welt – sogar Microsoft stellt seine begehrte .NET-Plattform auf allen Plattformen zur Verfügung, da es die Vorteile einer Technologie erkannt hat, die auf allen Systemen läuft.
Wer R lernt, erhöht seine Chancen auf einen Job
Laut der von O’Reilly Media im Jahr 2014 durchgeführten Gehaltsstudie für Datenwissenschaftler liegt das Durchschnittsgehalt von Datenwissenschaftlern weltweit bei 98.000 US-Dollar. In den USA liegt es sogar bei 144.000 US-Dollar. Natürlich bekommt man nicht sofort einen Job, wenn man R-Programme schreiben kann, denn ein Datenwissenschaftler muss mit einer Vielzahl von Tools jonglieren, um seine Arbeit zu erledigen. Aber selbst wenn Sie sich für eine Stelle als Softwareentwickler bewerben, können Sie sich mit Erfahrung in der R-Programmierung von der Masse abheben.
R wird von den größten Tech-Giganten verwendet
Die Übernahme durch Technologiegiganten ist immer ein Zeichen für das Potenzial einer Programmiersprache. Die Unternehmen von heute treffen ihre Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch heraus. Jede wichtige Entscheidung muss auf einer konkreten Datenanalyse basieren.
Unternehmen, die R verwenden
R ist die richtige Mischung aus Einfachheit und Leistung, und Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen es, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, wie führende Unternehmen R nutzen und zum R-Ökosystem beitragen.
Anwendungen der R-Programmierung
Data Science
Die Harvard Business Review bezeichnete den Beruf des Datenwissenschaftlers als den “attraktivsten Job des 21. Glassdoor kürte ihn zum “besten Job des Jahres” 2016. Mit dem Aufkommen von IoT-Geräten, die Terabytes an Daten generieren, die für bessere Entscheidungen genutzt werden können, ist Datenwissenschaft ein Bereich, in dem es nur aufwärts gehen kann. Einfach ausgedrückt ist ein Datenwissenschaftler ein Statistiker mit einem zusätzlichen Vorteil: Programmierkenntnissen. Programmiersprachen wie R verleihen einem Datenwissenschaftler Superkräfte, die es ihm ermöglichen, Daten in Echtzeit zu sammeln, statistische und prädiktive Analysen durchzuführen, Visualisierungen zu erstellen und verwertbare Ergebnisse an die Stakeholder zu kommunizieren. Die meisten Kurse in Datenwissenschaft beinhalten R, da es das bevorzugte Werkzeug von Datenwissenschaftlern ist.
Statistisches Rechnen
R ist die beliebteste Programmiersprache unter Statistikern. Sie wurde ursprünglich von Statistikern für Statistiker entwickelt. Sie verfügt über ein reichhaltiges Paketarchiv mit mehr als 9100 Paketen, die alle denkbaren statistischen Funktionen enthalten. Die ausdrucksstarke Syntax von R ermöglicht es Forschern – auch solchen ohne Informatikhintergrund -, Daten aus verschiedenen Quellen schnell zu importieren, zu bereinigen und zu analysieren.
R verfügt auch über Diagrammfunktionen, d. h. Sie können Ihre Daten grafisch darstellen und aus jedem Datensatz interessante Visualisierungen erstellen.
Maschinelles Lernen
R wird häufig für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen verwendet. Es gibt verschiedene Pakete für gängige ML-Aufgaben wie lineare und nichtlineare Regression, Entscheidungsbäume, lineare und nichtlineare Klassifikation und vieles mehr. Von Amateuren bis hin zu Forschern wird R zur Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens in Bereichen wie Finanzwesen, Genforschung, Einzelhandel, Marketing und Gesundheitswesen verwendet.