Então, você é um estatístico ou alguém em formação! Tenho certeza de que você já usa R ou pelo menos sabe sobre ele.
‘R’ dispensa apresentações para profissionais que lidam com ‘DADOS’. Uma linguagem bem conhecida entre cientistas de dados e estatísticos (e outras pessoas que tentam entender os ‘DADOS’), R está sendo apelidado de software estatístico de referência de 2014 e além. Hoje discutiremos porque, como estatístico, você deve ser proficiente em R.
R é semelhante a outras linguagens de programação como Java e C, mas alguns de seus recursos apelam especificamente para estatísticos. Ele contém vários mecanismos integrados para organizar os dados, executar cálculos e criar representações gráficas de tais conjuntos de dados.
Por que o profissional de estatística deve saber R?
- Vasta gama de recursos estatísticos em R.
R tem uma ampla variedade de técnicas estatísticas, como modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de série temporal, classificação, etc. e as técnicas gráficas são altamente extensíveis por meio de funções e extensões. Sendo de código aberto, a comunidade R é conhecida por seus contribuidores de pacotes ativos. Os estatísticos acham fácil seguir as escolhas algorítmicas, já que muitas funções padrão de R são escritas no próprio R. R tem recursos de programação orientada a objetos mais fortes do que qualquer outra linguagem de computação estatística. A regra de escopo lexical permissiva simplifica a extensão de R.
Olhando para os recursos e seu uso, sabemos que R é uma linguagem de computação estatística poderosa. Ele se enquadra na categoria de técnicas analíticas avançadas que são usadas nas organizações de hoje que lidam com Big Data. R foi capaz de atrair cerca de 2 milhões de usuários com sua estrutura de código aberto. Portanto, R parece ser o futuro para todos os estatísticos.
- Gráficos brilhantes de R.
Quando se fala em estatísticas, nada supera uma boa figura (tanto em números quanto em gráficos). R tem uma saída gráfica excelente. Se você der uma olhada, os gráficos criados por R são incrivelmente claros, de alta qualidade e bastante impressionantes. O gráfico estático é uma força absoluta de R e produz gráficos com qualidade de publicação junto com gráficos dinâmicos e interativos com pacotes adicionais.
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O que torna R melhor?
- R é gratuito e de código aberto! Portanto, qualquer pessoa tem permissão para usá-lo e modificá-lo. É licenciado sob a GNU (General Public License) e a fundação R para computação estatística detém os direitos autorais.
- R é livre de restrições de licença de servidor. Podemos executar R em qualquer sistema operacional em qualquer momento preferido, que
- Torna-o multiplataforma. Ele roda em diferentes hardwares como Linux, Mac e Microsoft Windows de processadores de 32 e 64 bits.
- R tem mais de 4800 pacotes de vários repositórios especializados em vários tópicos, como mineração de dados, bioinformática, análise espacial e econometria.
- R funciona bem com várias outras ferramentas de importação de dados como CSV, SAS, SPSS e até Microsoft excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL e SQLite.
Vários sites de rastreamento de trabalho mostram que a demanda por ‘R’ está em seu ponto mais alto e aumentando rapidamente. Portanto, como um profissional de estatística e optou por ignorar a linguagem R, você está fadado a estar do lado perdedor.