R Project 3.3.3

Projeto R: um sistema gráfico e de computação estatística abrangente

Se você está procurando um poderoso sistema gráfico e de computação estatística, o R Project é a solução perfeita para você. Desenvolvido por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia, o R é um software de código aberto que ganhou imensa popularidade entre estatísticos, analistas de dados, pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo.

R fornece uma linguagem mais um ambiente de tempo de execução com gráficos, um depurador, acesso a certas funções do sistema e a capacidade de executar programas armazenados em arquivos de script. O design do software foi fortemente influenciado por duas linguagens existentes: Becker, Chambers & Wilks' S (consulte O que é S?) e Sussman's Scheme. Considerando que a linguagem resultante é muito semelhante em aparência a S, a implementação subjacente e a semântica são derivadas de Scheme.

O núcleo do R é uma linguagem de computador interpretada que permite ramificações e loops, bem como programação modular usando funções. A maioria das funções visíveis ao usuário em R são escritas no próprio R. É possível que os usuários interajam com procedimentos escritos em linguagens C/C++ ou FORTRAN para maior eficiência.

R oferece uma ampla gama de procedimentos estatísticos que podem ser usados ​​para análise de dados, como modelos de regressão linear (LM), modelos lineares generalizados (GLM), modelos de efeitos mistos (MEM), análise de séries temporais (TSA), análise de sobrevivência (SA ) entre outros. Além disso, também fornece recursos gráficos que incluem gráficos de dispersão, gráficos de linha, gráficos de barras, histogramas, etc.

Uma das vantagens mais significativas de usar o R ​​Project em relação a outros pacotes de software estatístico como SAS ou SPSS é sua flexibilidade. Os usuários podem personalizar facilmente suas análises de acordo com suas necessidades específicas, escrevendo seu próprio código ou instalando pacotes adicionais do CRAN - Comprehensive R Archive Network - que contém milhares de pacotes de contribuições de usuários que abrangem vários campos, como finanças, biologia, ciências sociais, etc.

Outra vantagem de usar o R ​​Project em relação a outros pacotes de software comercial como SAS ou SPSS é o custo-benefício. Como é um software de código aberto, qualquer pessoa pode baixá-lo gratuitamente, sem nenhuma taxa de licenciamento, ao contrário dos softwares comerciais, nos quais é preciso pagar grandes quantias apenas para usá-los.

Além disso, como é de código aberto, sempre há espaço para melhorias por meio de contribuições da comunidade. Isso significa que os usuários podem contribuir com melhorias de código ou correções de bugs de volta ao projeto, tornando-o melhor com o tempo.

Além de ser econômico, flexível, personalizável  e melhorar constantemente por meio de contribuições da comunidade; outra vantagem oferecida por essa ferramenta está em sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência. Com quantidades crescentes de dados sendo gerados todos os dias em vários setores, desde saúde até finanças; lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente torna-se crucial. E é aqui que ferramentas como o Hadoop entram em jogo, mas mesmo assim exigem conhecimento especializado, enquanto com ferramentas como R não é necessário nenhum conhecimento especializado, tornando-o acessível mesmo para iniciantes.

Além disso, como a maioria das organizações já investiu pesadamente em bancos de dados como Oracle SQL Server MySQL etc; integrar esses bancos de dados com ferramentas como Hadoop torna-se difícil, enquanto integrá-los com ferramentas como R torna-se mais fácil devido à sua compatibilidade com esses bancos de dados, tornando a extração de dados mais fácil do que nunca.

Concluindo, se você está procurando uma ferramenta de computação estatística abrangente que ofereça flexibilidade, personalização, custo-benefício, melhoria constante por meio de contribuições da comunidade, manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados, compatibilidade com bancos de dados populares, não procure mais, "R Project"!