프로그래밍 언어 R (1)

R 프로그램 언어란?

R은 통계 분석, 데이터 시각화, 데이터 과학, 머신러닝 등에 특화된 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경입니다. 1993년 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로스 이하카(Ross Ihaka)와 로버트 젠틀먼(Robert Gentleman)이 개발하였으며, 현재는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)을 통해 전 세계 커뮤니티가 유지 및 발전시키고 있습니다.

✅ R의 주요 특징

1. 통계 분석에 최적화
   • 회귀분석, 분산분석(ANOVA), 시계열 분석 등 다양한 통계 기법을 지원합니다.
2. 강력한 데이터 시각화 기능
   • ggplot2, plotly 같은 패키지를 사용하여 고품질 그래프와 인터랙티브 시각화가 가능합니다.
3. 방대한 패키지 생태계
   • CRAN에 등록된 수천 개의 패키지를 통해 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
4. 데이터 처리 및 정제 기능 강화
   • dplyr, tidyr 등의 패키지로 대규모 데이터 전처리 및 정제가 용이합니다.
5. 개방형 오픈소스
   • 누구나 무료로 사용할 수 있어 학계, 기업 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

🔍 R의 주요 사용 분야

• 데이터 과학: 대용량 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발
• 금융: 리스크 분석, 포트폴리오 최적화
• 생명과학 및 의료 연구: 유전자 데이터 분석, 임상 실험 데이터 해석
• 소셜 미디어 분석: 트위터, 페이스북 등 SNS 데이터 수집 및 감성 분석
• 정부 및 공공 데이터 분석: 인구통계, 정책 효과 분석

🛠️ R의 기본 문법 예시

# 변수 선언

x <- 10

y <- 5

 

# 산술 연산

sum <- x + y

print(sum)  # 결과: 15

 

# 벡터 생성 및 연산

vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)

mean(vec) # 평균 계산

 

# 간단한 그래프 그리기

plot(vec, type = "o", col = "blue", main = "샘플 그래프")

 

 

📊 R과 다른 언어의 비교

비교 항목	R	Python
주요 용도	통계 분석, 시각화	데이터 과학, 웹 개발 등
시각화	강력한 내장 기능	외부 라이브러리 필요
사용 분야	학계, 연구 중심	산업 전반에 폭넓게 사용
패키지 생태계	CRAN 중심	PyPI 중심

 

🚀 R을 시작하는 방법

1. R 공식 웹사이트(CRAN)에서 R 설치
2. RStudio 다운로드 및 설치 (R을 더 쉽게 사용할 수 있는 통합 개발 환경)
3. 기본 문법 학습 후, ggplot2, dplyr 같은 핵심 패키지 익히기

✅ 결론

R은 통계 분석과 데이터 시각화에 최적화된 언어로, 학계와 산업 현장에서 널리 사용됩니다.

특히, 데이터 과학 분야에 관심이 있거나, 복잡한 데이터 분석과 시각화가 필요하다면 R을 배우는 것이 큰 도움이 될 수 있습니다.

AI 관련된 언어 사용에 많은 비중은 차지 하진 않지만 도움이는 되는 언어임엔 틀림 없는 사실 입니다.