Данный материал представляет собой вводную лекцию к курсу по анализу и визуализации данных на языке программирования R (в тексте — «Эр»). В лекции дается общая характеристика языка, его сравнение с Python, объясняется специфика использования R для манипуляции данными, машинного обучения и визуализации. Также рассматриваются вопросы установки языка R и интегрированной среды разработки RStudio, включая практическую демонстрацию первых команд. Материал ориентирован на начинающих и не требует предварительных знаний.
Основные мысли
1. Специализация R: Язык R создан специально для быстрой работы с данными, их статистического анализа, применения машинного обучения и визуализации результатов.
2. Сравнение с Python: R и Python — два основных языка в области Data Science. Они практически равны по возможностям, а их выбор — дело личных предпочтений, так как современные библиотеки делают их совместимыми.
3. Популярность Python: Python немного более распространен, так как ключевые библиотеки для нейронных сетей изначально разрабатываются под него, а версии для R появляются позже.
4. Установка: Сначала необходимо установить сам язык R (например, с сайта CRAN), а затем — среду разработки RStudio. RStudio предпочтительнее встроенного интерфейса из-за удобства и лучшей графики.
5. Простота использования: Для большинства алгоритмов не нужно писать код «с нуля» (харткодинг) — достаточно вызвать готовую функцию с нужными параметрами.
6. Базовые операции: R работает как калькулятор, поддерживает целые и дробные числа (с точкой в качестве разделителя), а также строки в двойных кавычках.
2. Сравнение с Python: R и Python — два основных языка в области Data Science. Они практически равны по возможностям, а их выбор — дело личных предпочтений, так как современные библиотеки делают их совместимыми.
3. Популярность Python: Python немного более распространен, так как ключевые библиотеки для нейронных сетей изначально разрабатываются под него, а версии для R появляются позже.
4. Установка: Сначала необходимо установить сам язык R (например, с сайта CRAN), а затем — среду разработки RStudio. RStudio предпочтительнее встроенного интерфейса из-за удобства и лучшей графики.
5. Простота использования: Для большинства алгоритмов не нужно писать код «с нуля» (харткодинг) — достаточно вызвать готовую функцию с нужными параметрами.
6. Базовые операции: R работает как калькулятор, поддерживает целые и дробные числа (с точкой в качестве разделителя), а также строки в двойных кавычках.
