R 프로그래밍 언어란 무엇입니까? R의 소개와 기초
에블린 클라크
⚡ 스마트 요약
R은 로스 이하카와 로버트 젠틀맨이 개발하고 현재 R 코어 팀이 20,000개 이상의 CRAN 패키지를 통해 유지 관리하는 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 무료 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
R 소프트웨어란 무엇입니까?
R R은 1993년 오클랜드 대학교의 로스 이하카와 로버트 젠틀먼이 개발한 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어입니다. R은 방대한 통계 및 그래픽 메서드 카탈로그를 보유하고 있으며, 머신 러닝 알고리즘, 선형 회귀, 시계열 분석, 통계적 추론 등을 포함합니다. 대부분의 R 라이브러리는 R로 작성되었지만, 복잡한 계산 작업에는 C나 다른 언어가 사용되기도 합니다. C++ Fortran 코드를 사용하는 것이 좋습니다.
R은 학계에서만 신뢰받는 언어가 아닙니다. 우버를 비롯한 많은 대기업에서도 R 프로그래밍 언어를 사용하고 있습니다. GoogleAirbnb와 페이스북 등이 그 예입니다. 현재 개발은 R 코어 팀에서 관리하고 있으며, 언어 자체는 여전히 활발하게 릴리스되고 있습니다. R 4.6.1은 2026년 6월에 출시되었습니다.
R을 이용한 데이터 분석은 프로그래밍, 변환, 탐색, 모델링, 결과 전달의 일련의 단계를 따릅니다.
- 프로그램: R은 명확하고 접근하기 쉬운 프로그래밍 도구입니다.
- 에이전트 기반 AI로 R&D 혁신R은 데이터 과학을 위해 특별히 설계된 패키지 모음으로 구성되어 있습니다.
- 발견하다데이터를 조사하고, 가설을 다듬고, 분석하십시오.
- 모델: R은 데이터에 적합한 모델을 캡처할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다.
- 소통R Markdown을 사용하여 코드, 그래프 및 출력 결과를 보고서에 통합하거나 Shiny 앱을 구축하여 전 세계와 공유하세요.
R은 무엇에 사용되나요?
이 다섯 단계는 R이 기본 선택 도구로 사용되는 세 가지 작업 영역으로 이어집니다.
- 통계적 추론 — 가설 검정, 신뢰 구간 및 회귀 모델
- 데이터 분석 — 수입, 세척, 재조립ping 및 요약표
- 기계 학습 — caret, tidymodels 및 XGBoost를 활용한 분류, 클러스터링 및 예측
산업별 R
R의 산업별 사용 현황을 살펴보면 학계가 가장 높은 비중을 차지합니다. R은 통계 분석을 위해 개발된 언어로, 의료 분야에서 가장 많이 사용되며, 그 뒤를 정부 기관과 컨설팅 업계가 따릅니다. 아래 차트는 R의 사용 분포를 보여줍니다.
R 패키지 및 CRAN
R의 주요 용도는 통계, 시각화 및 머신러닝이며, 앞으로도 그럴 것입니다. 아래 그림은 R 패키지 중 어떤 것이 주요 용도인지 보여줍니다.tracStack Overflow에서 가장 많이 질문된 내용입니다. 상위 10개 질문 중 대부분은 데이터 과학자의 워크플로, 즉 데이터 준비 및 결과 전달과 관련된 내용입니다.
거의 모든 R 패키지는 CRAN(Comprehensive R Database)에 저장되어 있습니다. Archive Network는 무료 오픈 소스이며 현재 20,000개 이상의 기여 패키지를 제공합니다. 이러한 패키지를 다운로드하여 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 머신 러닝 또는 시계열 분석입니다. 아래 CRAN 목록은 이러한 모든 패키지가 게시되고 검증된 곳입니다.
설치는 전화 한 통으로 완료됩니다. install.packages("dplyr") — 그 이유는 dplyr 그리고 tidyverse 제품군은 표준 툴킷이 되었습니다.
R과 소통하다
패키지를 사용하면 분석 문제를 해결할 수 있고, 마지막 단계는 결과를 공유하는 것입니다. R은 마크다운 문서나 Shiny 앱을 통해 작업을 표현하고 공유하는 다양한 방법을 제공합니다. 모든 결과물은 RPubs, GitHub 또는 회사 웹사이트에 호스팅할 수 있습니다.
다음은 에서 주최된 프레젠테이션의 예입니다. RPubs.
RStudio는 R Markdown 형식을 지원하며, 2022년부터는 Quarto 형식도 지원합니다. 아래 내보내기 메뉴에서 볼 수 있듯이, 다양한 형식으로 문서를 생성할 수 있습니다.
- 문서:
- HTML
- PDF/LaTeX
- 워드
- 프레젠테이션:
- HTML
- PDF 비머
RStudio에는 앱을 쉽게 만들 수 있는 훌륭한 도구도 있습니다. 아래는 세계은행 데이터를 사용하여 만든 앱의 예입니다.
왜 R을 사용하는가?
R이 무엇을 하는지 아는 것과 시간을 투자하는 것은 별개의 문제입니다. 데이터 과학은 다음과 같습니다.ping 기업 운영 방식에 있어 인공지능과 머신러닝을 외면한다면 기업은 실패할 것입니다. 중요한 것은 어떤 도구나 언어를 사용해야 하는가입니다.
데이터 분석을 위한 도구는 많지만, 새로운 언어를 배우는 데는 시간 투자가 필요합니다. 아래 그림은 언어 학습 곡선과 해당 언어가 제공하는 비즈니스 기능을 보여줍니다. 역의 상관관계는 공짜 점심은 없다는 것을 의미합니다. 데이터에서 최고의 통찰력을 얻으려면 적절한 도구를 배우는 데 시간을 투자해야 합니다.
그래프의 왼쪽 상단에는 Excel과 Power BI가 있습니다. 이 두 도구는 배우기 쉽지만, 특히 모델링 측면에서 뛰어난 비즈니스 기능을 제공하지는 않습니다. 가운데에는 다른 도구들이 있습니다. Python SASSAS는 비즈니스 통계 분석을 위한 전용 도구이지만 무료는 아닙니다. 클릭 몇 번으로 바로 실행할 수 있는 소프트웨어입니다. Python 학습 곡선이 완만하고 머신 러닝 및 AI를 배포하는 데 매우 유용한 도구이지만, 보고 기능은 다소 부족합니다. 비슷한 학습 곡선을 가진 R은 구현과 데이터 분석 측면에서 좋은 균형을 제공합니다.
데이터 시각화 도구인 Tableau에 대해 들어보셨을 겁니다. Tableau는 그래프와 차트를 통해 패턴을 발견하고 배우기도 쉽지만, 시각화에만 치중하다 보니 차트만 잔뜩 만들고 정작 패턴은 파악하지 못하는 경우가 있습니다. Tableau는 빠른 시각화나 비즈니스 인텔리전스에는 적합하지만, 통계 분석이나 의사 결정에는 R이 더 적합합니다.
Stack Overflow는 프로그래밍 언어를 위한 대규모 커뮤니티로, 코딩 문제에 직면하거나 모델을 이해해야 할 때 도움을 받을 수 있습니다. 아래 추세선에서 볼 수 있듯이, R에 대한 질문 조회율은 다른 언어에 비해 시간이 지남에 따라 급격히 증가했습니다. trac이는 데이터 과학의 호황기를 반영하는 동시에 R에 대한 수요도 반영합니다.
데이터 과학 분야에서 두 가지 도구가 서로 경쟁합니다. 바로 R과 Python 프로그래밍 언어들이 해당 분야를 정의합니다.
R을 선택해야 할까요?
데이터 과학자는 R과 두 가지 훌륭한 도구를 사용할 수 있습니다. Python특히 처음 시작할 때는 두 가지 모두 배울 시간이 없을 수도 있습니다. 통계 모델링 및 알고리즘 학습 프로그래밍 언어를 배우는 것보다 훨씬 더 중요한 것들이 있습니다. 프로그래밍 언어 R은 발견한 내용을 계산하고 전달하는 도구입니다. 데이터 과학에서 가장 중요한 작업은 데이터를 다루는 방식, 즉 데이터 가져오기, 정리, 준비, 특징 설계 및 선택입니다. 이것이 여러분의 최우선 과제가 되어야 합니다. R을 배우는 것은... Python 통계에 대한 탄탄한 배경 지식 없이 바로 데이터 분석을 시작하는 것은 거의 성공하지 못합니다. 데이터 과학자는 주로 프로그래머가 아닙니다. 그들의 역할은 데이터를 이해하고, 조작하고, 최적의 접근 방식을 찾아내는 것입니다.
데이터 과학의 주요 대상은 비즈니스 전문가이므로 보고서, 웹 애플리케이션, 대시보드 등 효과적인 커뮤니케이션이 중요합니다. 이 모든 것을 수행할 수 있는 단일 도구가 필요한데, 바로 R과 그 파생 도구가 그 역할을 합니다. 리포팅 스택 그들은 자리를 지킨다.
R은 어려운가요?
수년 전만 해도 R은 익히기 어려운 언어였습니다. 복잡하고 다른 프로그래밍 도구처럼 구조화되어 있지 않았죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 해들리 위컴은 tidyverse라는 패키지 모음을 개발했습니다. 덕분에 상황이 훨씬 나아졌습니다. 데이터 조작이 직관적으로 바뀌었고, 그래프를 만드는 것도 더 이상 어렵지 않게 되었습니다.
머신러닝을 위한 최고의 알고리즘들은 R을 사용하여 구현할 수 있습니다. Keras와 TensorFlow 같은 패키지는 고성능 모델을 구축하는 데 유용하며, R에는 Kaggle 대회에서 가장 인기 있는 알고리즘 중 하나인 XGBoost 패키지도 있습니다.
R은 다른 언어와 통신할 수 있습니다. 예를 들어, 호출하는 것이 가능합니다. Python, Java C++ R을 사용하면 빅데이터에도 접근할 수 있습니다. R은 다양한 플랫폼과 연결되기 때문입니다. Spark 또는 하둡.
마지막으로, R은 연산을 병렬화하고 계산 속도를 높이는 방향으로 발전해 왔습니다. 과거에는 한 번에 하나의 CPU만 사용한다는 비판을 받았지만, 이제 parallel 패키지를 통해 컴퓨터의 여러 코어에서 작업을 실행할 수 있게 되었습니다.
