如何成为一名成功的R程序员？
R是一种开发于1993年的软件编程语言。在新西兰，奥克兰大学的两位教授Ross Ihaka和Robert Gentleman首次构思了R。R的最稳定的beta版本是2000年制作的。统计和图形方法。这些方法包括机器学习算法，时间序列，线性回归，统计推断等等。
R编程是用于统计分析的工具，可创建出版物质量的数据可视化。如今，R已成为许多行业巨头使用的流行语言之一。以下一系列步骤类似，使用R进行数据分析；对结果进行编程，转换，发现，建模和交流。
经过R编程认证的人是R程序员。R语言是一种免费平台，可以在任何操作系统上使用。您可以免费安装R并使用它，而无需购买其许可证。
为什么R程序员对用人单位有大量需求？
现在让我们看一下为什么R编程对于学习如此重要。随着技术不断涌现数据喷发，它席卷了整个行业。下一代技术为这个高度数字化的世界铺平了道路，使设备可以更智能地获取信息。
没有数据科学技术是不可能的。在过去几年中，R编程在最受欢迎的语言中排名第一。程序员之所以喜欢这种语言，是因为：
更多的工作机会：随着数据科学的不断炒作，每天都会有更多的工作机会为数据分析师提供一个将其职业提升到更高水平的机会。因为R是一种流行的编程语言，所以学习可以帮助您提高工作水平。
诱人的薪水：根据进行的调查，R被评为收入最高的技能。
对数据科学很重要：有三个主要原因。让我们了解一下：
在不使用编译器的情况下运行代码 -R是一种易于理解的语言。因此，无需编译器即可运行Code。R将快速解释和开发代码。
向量计算– 向量语言为R，因此可以将任何函数添加到向量中。
统计语言– R是可以执行任何任务的完整转向语言。
趋势：根据著名的排名系统，R自2008年以来一直在稳步攀升人气榜。因此，公司对R程序员的需求很高。
为什么R对工业必不可少？
如前所述，它是一个免费的开源资源，可提供出色的可视化效果。研究人员说，功能远不止其他工具。
对于数据驱动的行业，R编程可用作其平台并招聘受过训练的R程序员。
角色与职责
全面的支持和文档：R的在线资源包括受良好支持和记录在案的留言板。许多R开发人员都参与了有关所设计的软件包和工具的在线讨论。这些软件包有助于创建模型的随机效应回归类型。
对雇主更具吸引力：R是天生的宝贵和有用的技能。对于依赖数据分析的任何行业都非常有用。在企业级别，学习统计软件包的价格很高。因此，雇主雇用了知道R的人，并且在不购买统计软件包的情况下节省了数千美元。
在一处分析，获取和清理数据：使用R，您可以在一处进行数据获取，分析和清理。
使用数据可视化工具：您可以利用R出色的数据可视化工具。
加快速度：您可以轻松学习R和许多社区，甚至是提供在线高质量课程的公司。
最新趋势！
在过去的几十年中，R已成为广泛喜欢的工具。该语言用于全球顶级公司的数据分析。某些组织在那里定期监视并发布有关此数据科学世界中正在进行的趋势的报告。根据2015年的调查，R分析专业人员的需求增加了40％。
R是一种与Python，Hadoop等其他语言一起蓬勃发展的语言。现在，大约有200万人使用R。在这个编程职业中，有人工智能和机器学习。在商业智能中，R还具有优势。要想走这条道路，需要一定数量的数学知识，编程经验和财务分析能力。
如果您想到数据科学领域的职业，2018年将提供大量获利的机会。R编程的职业可以使您成为以下人员：
R程序员
数据科学家
数据分析师
数据可视化分析师
数据分析师
数据库管理员
谁可以成为R程序员？
R编程更适合对机器学习，统计分析和数据挖掘感兴趣的人员。不建议任何有志成为数据科学家的普通程序员。
技能要求
编程语言
数据科学家必须精通R，SAS，Python，Hadoop等任何一种语言。这不仅涉及编写代码，还需要适应使用各种编程环境来分析数据。在数据科学领域，世界范围内对业务产生了空前的价值和兴趣。
了解统计数据
概率，假设检验，推论和描述统计是数据科学中必须学习的必要知识。需要直观的理解来解释业务的统计输出。
机器学习
在对大型非结构化数据进行分类和计算时，机器表现最好。他们不能独自做到这一点，但是他们可以确定数据科学家不清楚的趋势或模式。它们必须受到监督，因此您必须具备这些技能，以帮助计算机从数据中学习以获取见解并带来实用的解决方案。
可视化技巧
借助诸如QlikView，Tableau，Sisense或Plotly等数据可视化工具的知识，可以确保您有信心向技术和非技术领域的读者展示见解，以说服他们获得商业价值见解。
通讯
R程序员必须是最好的交流者。他们必须与许多专业人士和利益相关者一起解决现实生活中的问题。此外，他们必须了解其工作所在的数据和领域。
1