데이터 과학자들과 분석가들 사이에서 R은 오랫동안 Python과의 전쟁에서 최고의 분석 프로그래밍 언어를 결정하기 논쟁을 해 왔습니다. 통계학자 및 수치에 능통한 학자들은 전형적으로 R 에서 Python을 선호했기 때문에 상아탑 내부와 다양한 산업 분야에서 수많은 R&D가 R에서 수행됩니다.

 

R의 인기는 활발한 개발자 커뮤니티가 제공하는 현란한 패키지 패키지에서 비롯됩니다. 2018년 5 월 현재, 다운로드 할 수있는 12,500 여개의 R 패키지가 있으며 이는 여러 산업 분야에서 널리 채택되고 있음을 증명하는 획기적인 사건입니다.

그럼에도 불구하고 R은 모든 유연성을 위해 통계 프로그래밍 언어로서 뿌리를 내리고 있습니다. Stack Overflow의 2017 년 설문 조사에 따르면 조사에 참여한 모든 업계에서 R이 성장하고 있지만 학계, 보건 및 정부와 같이 통계에 많이 의존하는 부문에서 R이 가장 빠르게 증가하고 있습니다. (참조: it’s growing fastest in sectors that lean heavily on statistics)

영향력있는 사람들간의 트위터에서의 대화를 듣는 것은 데이터 과학 분야에서 R에 익숙하지 않거나 이미 활동적인 패키지 작성자 또는 분석가 이건 관계없이 데이터에 대한 R에 대한 가장 관련성 높은 뉴스를 신속하게 찾을 수있는 좋은 방법입니다.

여기 R 데이터 과학 커뮤니티에서 팔로우 해야 할 가장 영향력이 있는 7명의 데이터 과학자 목록을 작성했습니다,

 


1) Hadley Wickham

RStudio의 수석 데이터 과학자이자. ggplot2plyrdplyr, 및 reshape2를 포함한 tidyverse 패키지 작성자 및 R for Data Science  (Garrett Grolemund 와 공동)의 저자.

 

 

2) Mara Averick

RStudio에서 Tidyverse 개발 대변자. 오픈 소스 공헌자이자 시민 기술 옹호자.

3) Roger Peng

존스 홉킨스 (Johns Hopkins) 대학 생물 통계학과 교수. R Programming for Data Science  저자.Simply Statistics의 공동 편집인.

사실, 저는 이 분이 개설한 코세라에서 가장 유명한 강좌중 하나인 Data Science Specialization 을 통해 데이터 과학을 입문하기도 했습니다. ^^

 

 

 

4) Hilary Parker

Stitch Fi의 데이터 과학자. Not So Standard Deviations 팟캐스의 공동 주최자.

 

5) Gabriela de Queiroz

RLadies (@RLadiesGlobal) 의 설립자. 데이터 과학자, 스승 및 어드바이저.

 

6) David Robinson

DataCamp의 수석 데이터 과학자. tidytext 및 Text Mining with R 의 공동 저자. broomgganimate, 및 fuzzyjoin 패키지 개발

 

7) Julia Silge

StackOverflow의 데이터 과학 및 시각화. tidytext 및 Text Mining with R 공동 작성자


 

출처: 7 R Data Science Influencers to Follow