Alors, vous êtes statisticien ou en devenir! Je suis sûr que vous utilisez déjà R ou du moins que vous le savez.
«R» n’a pas besoin d’être présenté pour les professionnels qui traitent des «DONNÉES». Langage bien connu des spécialistes des données et des statisticiens (et d’autres personnes qui tentent de donner un sens aux «DONNÉES»), R est surnommé le logiciel statistique incontournable de 2014 et au-delà. Aujourd'hui, nous allons discuter des raisons pour lesquelles, en tant que statisticien, vous devez maîtriser R.
différence entre hashmap et hashtable en java
R est similaire à d'autres langages de programmation comme Java et C, mais certaines de ses fonctionnalités plaisent spécifiquement aux statisticiens. Il contient un certain nombre de mécanismes intégrés pour organiser les données, exécuter des calculs et créer des représentations graphiques de ces ensembles de données.
Pourquoi le professionnel de la statistique devrait-il connaître R?
- Large gamme de fonctionnalités statistiques dans R.
R possède un large éventail de techniques statistiques telles que la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques classiques, l'analyse de séries chronologiques, la classification, etc. et les techniques graphiques sont hautement extensibles grâce à des fonctions et des extensions. Étant open source, R-community est connu pour ses contributeurs actifs au package. Les statisticiens trouvent facile de suivre les choix algorithmiques, car de nombreuses fonctions standard de R sont écrites dans R lui-même. R possède des fonctionnalités de programmation orientées objet plus puissantes que tout autre langage de calcul statistique. La règle de portée lexicale permissive simplifie l'extension de R.
En regardant les fonctionnalités et son utilisation, nous savons que R est un puissant langage de calcul statistique. Il entre dans la catégorie des techniques analytiques avancées utilisées dans les organisations d’aujourd’hui traitant du Big Data. R a pu attirer environ 2 millions d'utilisateurs avec son framework open source. Par conséquent, R semble être l'avenir de tous les statisticiens.
- Les graphismes brillants de R.
Quand on parle de statistiques, rien ne vaut un bon chiffre (à la fois le nombre et les graphiques). R a une sortie graphique exceptionnelle. Si vous regardez, les graphiques créés par R sont incroyablement clairs, de haute qualité et assez impressionnants. Le graphe statique est une force absolue de R et produit des graphiques de qualité publication avec des graphiques dynamiques et interactifs avec des packages supplémentaires.
Qu'est-ce qui rend R meilleur?
- R est gratuit et open source! Tout le monde est donc autorisé à l'utiliser et à le modifier. Il est sous licence GNU (General Public License) et la fondation R pour le calcul statistique détient le droit d'auteur.
- R est exempt de restrictions de licence de serveur. Nous pouvons exécuter R sur n'importe quel système d'exploitation à tout moment souhaité, ce qui
- Le rend multiplateforme. Il fonctionne sur différents matériels tels que Linux, Mac et Microsoft Windows de processeurs 32 et 64 bits.
- R a plus de 4800 packages provenant de plusieurs référentiels spécialisés dans divers sujets tels que l'exploration de données, la bio-informatique, l'analyse spatiale et l'économétrie.
- R fonctionne bien avec divers autres outils d'importation de données tels que CSV, SAS, SPSS et même Microsoft Excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL et SQLite.
Plusieurs sites de suivi des emplois montrent que la demande de «R» est à son niveau record et augmente rapidement. Ainsi, en tant que professionnel de la statistique et que vous choisissez d'ignorer le langage R, vous êtes forcément du côté des perdants.