大資料分析為什麼學習R程式語言
學習大資料分析技能的人越來越多，這是一個好的現象，現在大資料分析師的市場需求很大，你學習大資料分析那很棒!AAA教育提供大量的大資料分析課程。為什麼大資料分析要專門學習R程式設計?
如果您真的想深入探討這個問題，我們已經展示了Python與R的對比，以展示每種語言如何處理常見的大資料分析任務。底線是每種語言都有自己的優勢，並且兩者都是大資料分析的絕佳選擇，而R確實具有獨特的優勢，值得考慮!
一、R是為統計而構建的。
R最初是由統計學家設計的，用於進行統計分析，並且它仍然是當今大多數統計學家的程式設計選擇。R的語法使僅需幾行程式碼即可輕鬆建立複雜的統計模型。由於有這麼多的統計人員使用R軟體包並對此作出貢獻，因此您很可能能夠找到需要執行的任何統計分析的支援。
由於相關原因，R是許多學術環境中課程的統計和資料分析語言。如果您想在學術界工作，或者您只是想閱讀學術論文，然後能夠深入研究其背後的程式碼，那麼必須具備R程式設計技能。
二、R是頂級科技公司中大資料分析的流行語言
幾乎所有人都僱用使用R的大資料分析家。例如，微博使用R對使用者釋出的資料進行行為分析。百度使用R評估廣告效果並做出經濟預測。抖音使用R進行資料視覺化和語義聚類。微軟，滴滴，阿里巴巴，華為，聯想 –他們都僱用了可以在R中程式設計的大資料分析家。
順便說一句，不僅是科技公司：R在分析和諮詢公司，銀行和其他金融機構，學術機構和研究實驗室中使用，並且幾乎所有其他地方都需要對資料進行分析和視覺化。
三、在R中，學習大資料分析基礎可能會更容易。
Python可能是最適合初學者的程式語言之一，但是一旦您掌握了語法，R就具有了很大的優勢：R是專門為資料處理和分析而設計的。
因此，一旦掌握了基礎知識，就可以輕鬆地學習大資料分析的核心技能(資料處理，資料視覺化和機器學習)。例如，檢視在R中建立這些常見資料視覺化樣式有多麼簡單。
當然，還有tidyverse，一組專門為使資料在R中的工作更快，更容易和更容易訪問而構建的軟體包。實際上，這本身就是一個優勢：
四、驚人的包裝，讓您的生活更輕鬆。
因為R在設計時就考慮了統計分析，所以它擁有一個出色的軟體包和其他資源生態系統，非常適合大資料分析。例如，dplyr軟體包使資料操作變得輕而易舉，而ggplot2是用於資料視覺化的出色工具。
這些軟體包是tidyverse的一部分，tidyverse是RStudio維護的軟體包的集合，RStudio是一家經過認證的B-corp，它還建立了一個免費使用的具有相同名稱的R環境，非常適合資料工作。這些軟體包功能強大，易於訪問，並且具有出色的文件。
這實際上只是冰山一角-即使在tidyverse之外，也有很多R包可以完成出色的工作。
五、包容性不斷增長的大資料分析家和統計學家社群。
隨著大資料分析領域的蓬勃發展，R隨之發展，成為世界上增長最快的語言之一(按StackOverflow衡量)。這意味著在您通過R中的專案進行工作時，很容易找到問題的答案和社群指導。而且由於R使用者熱情高漲，因此您可以找到集成了幾乎所有可以想到的應用程式的R包!
R社群也特別熱情洋溢，包容各方，R女士和少數R使用者等驚人的團體旨在幫助確保每個人都學習和使用R技能。
六、在您的工具箱中放入另一個工具。
即使您已經是Python專家，也沒有一種語言會成為每種工作的正確工具。在您的庫中新增R將使某些專案更容易–當然，當您在尋找大資料分析領域的工作時，它也將使您成為更具靈活性和適銷對路的員工。
即使您不想自己使用R，學習基礎知識也可以使您更輕鬆地遵循別人的R程式碼(如果您必須接管同事的專案)。能夠檢視R並將其轉換為Python意味著這兩種語言的驚人資源對您開放。
長話短說：學習R的原因很多，因為它是大資料分析的絕佳語言。