大数据分析为什么学习R编程语言

　　学习大数据分析技能的人越来越多，这是一个好的现象，现在大数据分析师的市场需求很大，你学习大数据分析那很棒!AAA教育提供大量的大数据分析课程。为什么大数据分析要专门学习R编程?
 

　　如果您真的想深入探讨这个问题，我们已经展示了Python与R的对比，以展示每种语言如何处理常见的大数据分析任务。底线是每种语言都有自己的优势，并且两者都是大数据分析的绝佳选择，而R确实具有独特的优势，值得考虑!
 

　　一、R是为统计而构建的。
 

　　R最初是由统计学家设计的，用于进行统计分析，并且它仍然是当今大多数统计学家的编程选择。R的语法使仅需几行代码即可轻松创建复杂的统计模型。由于有这么多的统计人员使用R软件包并对此作出贡献，因此您很可能能够找到需要执行的任何统计分析的支持。
 

　　由于相关原因，R是许多学术环境中课程的统计和数据分析语言。如果您想在学术界工作，或者您只是想阅读学术论文，然后能够深入研究其背后的代码，那么必须具备R编程技能。
 

　　二、R是顶级科技公司中大数据分析的流行语言


　　几乎所有人都雇用使用R的大数据分析家。例如，微博使用R对用户发布的数据进行行为分析。百度使用R评估广告效果并做出经济预测。抖音使用R进行数据可视化和语义聚类。微软，滴滴，阿里巴巴，华为，联想 –他们都雇用了可以在R中编程的大数据分析家。
 

　　顺便说一句，不仅是科技公司：R在分析和咨询公司，银行和其他金融机构，学术机构和研究实验室中使用，并且几乎所有其他地方都需要对数据进行分析和可视化。
 

　　三、在R中，学习大数据分析基础可能会更容易。
 

　　Python可能是最适合初学者的编程语言之一，但是一旦您掌握了语法，R就具有了很大的优势：R是专门为数据处理和分析而设计的。
 

　　因此，一旦掌握了基础知识，就可以轻松地学习大数据分析的核心技能(数据处理，数据可视化和机器学习)。例如，查看在R中创建这些常见数据可视化样式有多么简单。
 

　　当然，还有tidyverse，一组专门为使数据在R中的工作更快，更容易和更容易访问而构建的软件包。实际上，这本身就是一个优势：
 

　　四、惊人的包装，让您的生活更轻松。
 

　　因为R在设计时就考虑了统计分析，所以它拥有一个出色的软件包和其他资源生态系统，非常适合大数据分析。例如，dplyr软件包使数据操作变得轻而易举，而ggplot2是用于数据可视化的出色工具。
 

　　这些软件包是tidyverse的一部分，tidyverse是RStudio维护的软件包的集合，RStudio是一家经过认证的B-corp，它还创建了一个免费使用的具有相同名称的R环境，非常适合数据工作。这些软件包功能强大，易于访问，并且具有出色的文档。
 

　　这实际上只是冰山一角-即使在tidyverse之外，也有很多R包可以完成出色的工作。
 

　　五、包容性不断增长的大数据分析家和统计学家社区。
 

　　随着大数据分析领域的蓬勃发展，R随之发展，成为世界上增长最快的语言之一(按StackOverflow衡量)。这意味着在您通过R中的项目进行工作时，很容易找到问题的答案和社区指导。而且由于R用户热情高涨，因此您可以找到集成了几乎所有可以想到的应用程序的R包!
 

　　R社区也特别热情洋溢，包容各方，R女士和少数R用户等惊人的团体旨在帮助确保每个人都学习和使用R技能。
 

　　六、在您的工具箱中放入另一个工具。
 

　　即使您已经是Python专家，也没有一种语言会成为每种工作的正确工具。在您的库中添加R将使某些项目更容易–当然，当您在寻找大数据分析领域的工作时，它也将使您成为更具灵活性和适销对路的员工。
 

　　即使您不想自己使用R，学习基础知识也可以使您更轻松地遵循别人的R代码(如果您必须接管同事的项目)。能够查看R并将其转换为Python意味着这两种语言的惊人资源对您开放。
 

　　长话短说：学习R的原因很多，因为它是大数据分析的绝佳语言。