学习数据科学R的6个理由

学习用于数据科学的R编程语言至关重要，并且可以证明在该领域的职业成功与失败之间的区别。

但是，最大的问题是为什么选择R？ 

在数百种编程语言中，为什么R对于学习数据科学至关重要？ 

就像你需要 选择AI的编程语言，如果您想从事这一领域的工作，还必须决定编码语言的类型，以了解您是否打算从事数据科学职业–R是最精通的工具之一。 

在本文中，我们将探讨为什么要从事数据科学领域的工作，学习R是一项出色的技能的原因。

让我们跳进去。 

1. R专为统计分析而设计。

最初，R是由统计学家设计的以进行统计分析，即使在今天，R仍然是大多数统计学家选择的编程语言。 

使用R的语法，您只需使用几行代码即可轻松构建复杂的统计模型，并找到集中趋势的简单度量。 

由于R是一种功能强大的脚本语言，可以处理复杂的大型数据集，因此可以在高性能计算机群集和资源密集型模拟中使用它。 

此外，由于统计分析被用于遗传学，生物学，商业等不同领域，因此学习R编程语言将使您具有能够在应用数据科学的不同领域工作的优势。  

2. R是开源的。 

由于R是许多数据科学应用程序中广泛使用的编程语言，您可能会认为它或多或少会花费您一臂之力。 

但是，R是免费的开源软件，由大量活跃用户维护。 

这就像一个即插即用软件，您需要安装一次并以任意方式使用它。 

另外，您可以添加您的创新并修改R的不同功能以创建您自己的软件包。 

不过，您必须先深入了解该语言，然后才能做到这一点，而实现这一目标的最佳方法之一就是注册 R用于数据科学认证培训.  

您可以查看课程大纲，并检查它是否涵盖您想要学习的主题和技能。 

由于R语言是根据《 通用公共许可证 （GNU），这使您可以根据自己的喜好自由使用和修改它。

3. R是一种流行的编程语言。

许多顶尖的高科技公司都使用R进行数据科学，这意味着如果您精通此编程语言，您在该行业的大公司工作的机会和职业发展的机会可能会增加。 

例如， 脸书 使用R进行基于用户发布数据的行为分析，以及 推特 使用R进行语义聚类和数据可视化。 

规模如此之大的公司势必会雇用精通R的数据科学家团队，如果可以的话，这可以使您成为出色的候选人。 说话 语言。  

除了科技公司，R的流行还扩展到了应用数据科学的领域–研究实验室，金融和学术机构，咨询和分析公司等等。 

这表明使用R对数据科学的需求很高，如果您想建立一个涵盖各种不同行业和领域的职业，那么它就成为学习语言的绝佳语言。  

4. R提供了惊人的可视化效果。

从事数据科学工作意味着您将创建可视化效果，以交流从数据中获得的AI智能之家，而学习R当然可以帮助您。 

R提供像 阴谋地, ggplot, 和 ggplot2 您可以用来创建精美，高质量的图形图和可视化效果。

这是一个样本 ggplot2 好像。 

图片来源： Tidyverse

由于R内置的可视化功能和特性，创建图形和绘图将更加简单明了，并且耗时更少。

另外，这可以帮助您消除在数据科学项目中使用获取，学习和使用其他可视化工具的麻烦。  

5. R提供了广阔的社区和支持。

学习编程语言可能会面临的挑战之一是，如果遇到问题，缺乏支持的帮助。 

但是，使用R不太可能遇到这种情况，因为编程语言提供了一个强大且不断发展的统计学家和数据科学家社区。  

这意味着无论您仍在学习语言还是已经在R中从事项目，您都可以从R社区轻松访问问题，答案和支持。

例如，您可以进入在线留言板和论坛等 堆栈溢出 提出问题并获得有关编程相关主题（包括R）的答案。 

只需进入网站，然后在标签中进行搜索即可。 

也有R开发人员积极参与有关他们设计的软件包和工具的讨论板上，这很重要，因为R具有 许多 社区套餐。 

在R广泛的社区和支持下，如果您开始学习R，那么就可以更轻松地获得有关编程语言的紧迫问题的答案，并使R更加易于使用。 

6. R是数据科学事业的垫脚石。 

根据 Burtch Works研究，如果您是数据科学家，则入门级薪水的中位数为95,000美元，如果您具有该领域的经验，则最高可达25万美元。 

而且，如果您精通R并从事数据科学工作，则平均每年可以赚取超过$ 117,000。 

尽管数据科学家的薪水可能因公司而异，但R编程已广泛用于数据科学中，但如果您想进入这个利润丰厚的领域，对您来说学习语言是有意义的。 

精通R作为数据科学家的身份不仅会为您提供获得高薪工作的机会，而且由于对这种职位的需求不断增长，您还将获得竞争优势。 

例如，企业统计软件包的价格很高，因此雇主现在正在寻找熟练使用R来节省购买专有统计软件包成本的数据科学家。  

如果您在数据科学技能库中拥有R编程语言，则可以找到数据分析师，财务分析师等职位。  

话虽这么说，学习R只能在吸引您的潜在雇主，具备工作技能和数据科学方面的才能的基础上，再加上赚取丰厚薪水的机会，对您有利。 

底线

尽管学习R并非一无是处，但由于拥有统计，数据分析和数学方面的良好背景，这将使您的学习过程更加轻松。

但是，即使您是初学者，也仍然可以学习R编程。 

一旦掌握了R及其在数据科学中的用途，就可以开始培养其他技能，能力，最终获得 数据科学家生涯.

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