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.
Technische Verbesserungen und Versionen der Programmiersprache R
Seit ihrer Einführung hat sich die Programmiersprache R stetig weiterentwickelt, sowohl in Bezug auf ihre Funktionen als auch ihre Leistungsfähigkeit. Ein wesentlicher Meilenstein war die Einführung des Lazy Loading im Jahr 2004 mit der Veröffentlichung von R 2.0. Diese Funktion ermöglicht es, Daten effizienter zu laden und dabei den Arbeitsspeicher zu schonen, was insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze von Bedeutung ist.
Ein weiterer wichtiger Schritt war die Unterstützung verschiedener Sprachversionen und Zeichenkodierungen, die mit R 2.1 im Jahr 2005 eingeführt wurde. Diese Erweiterung, einschließlich der Unterstützung von UTF-8, eröffnete R eine breitere internationale Nutzerbasis und erleichterte die Verarbeitung von Textdaten in verschiedenen Sprachen.
Die Performance-Optimierung war ein kontinuierlicher Fokus der R-Entwicklung. Ein signifikanter Fortschritt in dieser Hinsicht war die Anpassung von R für 64-Bit-Systeme mit der Version 2.11 im Jahr 2010. Diese Anpassung ermöglichte es R, bis zu acht Terabyte Arbeitsspeicher zu adressieren, was die Verarbeitung von umfangreichen Datenmengen erheblich beschleunigte.
Darüber hinaus führte die Version 2.13 das Compiler-Paket ein, das R-Funktionen in Bytecode kompilieren kann. Dies beinhaltete auch einen Just-in-time-Compiler, der die Ausführungsgeschwindigkeit von R-Programmen verbessert.
Mit Version 2.14, veröffentlicht im Oktober 2011, kam die Einführung von grobkörniger Nebenläufigkeit für die parallele Ausführung von Funktionen hinzu. Dies war ein entscheidender Schritt, um die Effizienz von R in Multi-Core- und Multi-Thread-Computing-Umgebungen zu steigern.
Die ständige Weiterentwicklung von R spiegelt sich auch in den Versionen wider, die seitdem veröffentlicht wurden. Jede neue Version bringt nicht nur Performance-Verbesserungen, sondern auch neue Funktionen und Pakete, die R für ein breites Spektrum von Anwendungen, von statistischer Analyse bis hin zu maschinellem Lernen, noch attraktiver machen.
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.
Anwendungsbeispiele und Beziehung zu anderen Programmiersprachen
R hat sich in den letzten Jahrzehnten zu einer zentralen Sprache in den Bereichen Statistik, Bioinformatik und Data Science entwickelt. Dank seiner Vielseitigkeit und der starken Community, die dahinter steht, bietet R eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten:
- Bioinformatik: In der Bioinformatik wird R häufig für die Analyse von Genomdaten, Sequenzierungsinformationen und für biochemische Anwendungen eingesetzt. Durch die Verfügbarkeit spezialisierter Pakete können Forscher komplexe Datenmuster erkennen und biologische Prozesse besser verstehen.
- Data Science: R ist in der Welt der Data Science sehr beliebt. Mit seinen fortgeschrittenen statistischen Funktionen und der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, wird R für prädiktive Modelle, maschinelles Lernen und Datenauswertungen genutzt.
- Integration mit anderen Sprachen: R interagiert nahtlos mit vielen anderen Programmiersprachen. Beispielsweise kann R in Kombination mit Python verwendet werden, um die Stärken beider Sprachen zu nutzen – Python für die allgemeine Programmierung und R für spezialisierte statistische Funktionen.
- Erweiterung durch Pakete und Werkzeuge: Die umfangreiche Paketbibliothek von R (CRAN) und Tools wie R Shiny und RMarkdown erweitern die Anwendungsmöglichkeiten. R Shiny ermöglicht es, interaktive Webanwendungen zu erstellen, während RMarkdown die Integration von R-Code in Dokumente erleichtert, was die Reproduzierbarkeit und Verbreitung von Forschungsergebnissen verbessert.
- Zusammenarbeit und Community: Die aktive und wachsende R-Community trägt wesentlich zur Entwicklung neuer Pakete und Funktionen bei. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Austausch von Wissen, was die Weiterentwicklung der Sprache und ihrer Anwendungen beschleunigt.
Durch diese vielseitigen Anwendungsbereiche und die Fähigkeit, mit anderen Sprachen und Tools zu interagieren, hat sich R als eine unverzichtbare Ressource in vielen wissenschaftlichen und analytischen Bereichen etabliert.