R 언어는 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로버트 젠틀맨과 로스 이하카에 의해 시작되었습니다.

벨 연구소에서 만든 S 프로그래밍 언어를 참고하여 누구나 사용할 수 있도록 만든 것이 현재의 R입니다. 처음에는 일부 통계학자들만 사용하는 언어였는데, 빅데이터 시대가 도래한 이후 구글, 페이스북, 야후, 아마존 등에서 데이터 기본 분석 플랫폼으로 널리 사용하면서 주목 받게 되었습니다.

데이터 분석에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어가 R만 있는 것은 아닙니다. 요즘 대중적으로 사용되는 파이썬 역시 많은 사람이 데이터 분석에 활용하고 있습니다.

다만 파이썬은 범용 프로그래밍 언어이므로 프로그래밍을 배운 적 없는 사람들은 데이터 분석 방법보다 언어를 익히는 데 더 많은 시간을 할애할 수도 있습니다. 그러므로 프로그래밍에 익숙하지 않고 데이터 분석에 처음 도전하는 사용자라면 통계 분석과 그래프 형태의 시각화가 강점인 R로 데이터 분석을 시작하는 것을 추천합니다.

첫째, 통계 계산 등에 활용할 수 있는 패키지 수가 많습니다.
패키지란 R의 편리한 사용을 위해 만들어 놓은 함수들의 묶음으로 설치만 하면 다양한 기능을 편리하게 사용할 수 있습니다.

둘째, 사용자 간에 다양한 정보를 공유할 수 있습니다.

• R Tutorial: www.r-tutor.com
• R-bloggers: www.r-bloggers.com
• R-statistics: www.r-statistics.com
• Quick-R: www.statmethods.net
• R Korea: www.facebook.com/groups/KoreaRUsers

셋째, R은 무료입니다.
데이터 분석에 흔히 사용하는 SPSS나 SAS는 유료이지만, R은 무료로 이용할 수 있습니다

넷째, 다양한 운영체제에서 동작합니다.
윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 운영체제에서 동작하며, 설치와 사용 환경 구축이 쉽습니다.

컴퓨터를 사용할 수 있다면 별도의 선행 지식은 필요하지 않습니다.

초보자도 쉽게 이해하고 스스로 R 언어를 입력해볼 수 있도록 상세하게 설명되어있습니다. 책에서 설명하고 있는 프로그래밍 코드를 차근차근 따라 하면서 데이터 분석과 시각화를 할 수 있습니다. R 언어 역시 프로그래밍 언어이나, 다양한 사용자들을 위해 오픈 소스로 개발되었기 때문에 어렵지 않습니다.

R 언어로 기본적인 데이터 분석을 알 수 있습니다. 또한 <혼자 공부하는 R 데이터 분석>은 입문자가 스스로 학습해 가는 방법을 익힐 수 있도록 도와주는 책입니다.

R 언어는 통계 분 석을 위한 언어라고 흔히들 알고 있지만, 데이터 시각화에도 강점이 있는 언어이므로 데이터 분석 보고서를 위한 대시보드도 만들 수도 있습니다. R 마크다운 기능을 활용하면 여러분의 기술 블로그를 작성해볼 수도 있습니다. 또한 최근에 주목받고 있는 인공지능에도 흥미가 있다면 데이터마이닝이나 머신러닝 등 패키지를 활용하여 더 공부해볼 수도 있습니다.