R (linguaggio): cosa è e a cosa serve
R, il linguaggio per l’analisi dei dati
R è un linguaggio di programmazione e un ambiente software per l’analisi statistica, la visualizzazione dei dati e il reporting. Originariamente sviluppato per gli statistici e i data analyst, questo linguaggio ha guadagnato negli anni popolarità in una varietà di campi, dalla bioinformatica alla finanza, dall’ingegneria all’analisi di mercato.
Una delle maggiori forze di questo linguaggio è la sua flessibilità. Può essere utilizzato per una vasta gamma di analisi statistiche, dal calcolo di semplici medie alla creazione di modelli di machine learning complessi.
R è noto per le sue capacità di generare grafici di alta qualità con relativa facilità, fornendo molte di opzioni per personalizzare la rappresentazione visuale dei dati.
Essendo un software open source, R è gratuito da utilizzare e può essere personalizzato in base alle esigenze specifiche degli utenti.
A cosa serve R
R è spesso utilizzato per l’analisi statistica di dati, permettendo agli utenti di effettuare test ipotesi, analisi di regressione, e molto altro ancora. Inoltre, grazie alle sue librerie, questo linguaggio può essere utilizzato per visualizzare dati in modo intuitivo, da semplici grafici a torta a complesse mappe di calore. Infine, con pacchetti come dplyr e tidyr, R offre strumenti potenti per la pulizia, la trasformazione e la manipolazione dei dati, rendendolo uno strumento completo per tutto il ciclo di vita dei dati.
Chi usa il linguaggio R
Le figure professionali dell’IT che tipicamente utilizzano questo linguaggio sono:
- Statistici. Sono probabilmente i primi utenti a cui si pensa quando si parla di questo linguaggio. Utilizzano questo linguaggio per tutto, dall’analisi descrittiva all’inferenza statistica.
- Data Analyst. Questi professionisti utilizzano R per raccogliere, analizzare e interpretare dati complessi, per aiutare le aziende a prendere decisioni informate.
- Data scientist. Oltre all’analisi dei dati, i data scientist utilizzano questo linguaggio per il machine learning, la previsione e la visualizzazione dei dati.
- Machine Learning Engineer. Anche se Python rimane più popolare in questo campo, R è ancora utilizzato per sviluppare algoritmi di apprendimento automatico, specialmente per analisi e modellazione predittiva.
- Business Analyst. Utilizzano questo linguaggio per generare insight che possono guidare decisioni di business, spesso attraverso la creazione di dashboard e report.