瞭解啥會是前沿。
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前言 以下5種語言 NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪個在2014年的應用前景會更好？ 我毫不猶豫的選擇R。R不僅是2014年，也是以後更長一段時間的主角。 目錄
1. 我的編程背景 本人程序員、架構師，從編程入門到今天，一直深信着Java是改變世界的語言，Java已經做到了，而且一直很輝煌。但當Java的世界越來越大，變得無所不能的時候，反而不夠專業，給了其他語言發展的機會。 本次要比較要5種編程語言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)，這些都是非常優秀的，在特定領域發展壯大的語言。 我已使用Java語言 11年，R語言 3年，Node 1年，對於本次問題 “哪個語言在2014年的應用前景會更好？”，我選擇R語言。 2. 爲什麼我會選擇R？ 我會從下面的幾個方面，來說明我選擇R的原因。
1). R的基因 R是統計學家發明的語言，天生具有統計的基因。 從我開始學習R語言，我就開始了知識的跨界思考。統計基於概率論，概率論又基於數學，用計算機的方式編程，解決某個領域的實際問題。簡單一算，4個學科知識的交集，決定着我們解決問題的能力。統計的基因，讓R語言與衆不同！ 2). R的發展 R一直在小衆領域成長着，最早也只有統計學家在用，主要用R來代替SAS做統計計算。時代在進步，隨着大數據的爆發，R終於在這一波浪潮中，被工業 界所發現。然後，有越來越多的工程背景的人加入到這個圈子，對R計算引擎，R的性能，R的各種程序包進行改進和升級，讓R獲得了新生。 我們現在用到的R語言軟件，已經越來越接近工業軟件的標準了。由工程師推動的R的發展速度，遠遠地超過了由統計學家推動的步伐。隨着人們對數據分析要求的進一步增加，R會以更快的腳步繼續發展，將成爲免費的、開源的、數據分析軟件的代名詞。 3). R的社區和資源 R的發展，離不開R的社區支持。當然，我不得不承認R的官方社區，從Web頁上看起來太簡陋了，稍微調整一下CSS樣式表，都會比現在好看很多。也許這種簡單、無修飾也是統計學家的基因吧。 在R的社區中，我們可以下載到R語言軟件，R的第三方軟件包，和R的其他支持軟件。可以找到開發者論壇，R-Journal列表，軟件包列表，R語言圖書列表，R用戶組等的信息，同其他語言的社區資源一樣豐富。 R是自由軟件，開發者可以開發自己的軟件包，封裝自己的功能，然後在CRAN上面發佈。截止到2014年2月，共有5236個R包在CRAN上面發佈。 可能很多人會說只有5236個包，數量太少了。這是因爲CRAN是需要提交申請的，R語言小組審覈，檢查後再會發布的出來。而且審覈非常嚴格的，高 質量是發佈一個新的R包基本要求。由於CRAN過於嚴格的審查，讓很多的開發者選擇在RForge上發佈，還有些R包是基於Github發佈的，我也在 github上面發佈了自己的R包：https://github.com/bsspirit/chinaWeather。
4). R的哲學 每種語言都有自己的設計理念和哲學，而我體會的R的哲學，就是“靜下心做事情”。 R不需要很長的代碼，R也不需要設計模式。一個函數調用，傳幾個參數，就能實現一個複雜的統計模型。我們需要思考，用什麼模型，傳什麼參數，而不是怎麼進行程序設計。 我們可能會用R實現 “從一個數學公式，變成一個統計模型” 的過程，我們也可能會考慮 “如何讓一個分類器結果更準確”，但我們不會思考 “時間複雜度是多少，空間複雜度是多少”。 R的哲學，可以讓你把數學和統計學的知識，變成計算模型，這也是R的基因所決定的。 5). R的使用者 R語言早期主要是學術界統計學家在用，在各種不同的領域，包括統計分析，應用數學，計量經濟，金融分析，財經分析，人文科學，數據挖掘，人工智能，生物信息學，生物製藥，全球地理科學，數據可視化等等。 近些年來，由互聯網引發的大數據革命，才讓工業界的人，開始認識R，加入R。當越來越多的有工程背景的人，加入到R語言使用者的隊伍後，R纔開始像着全領域發展，逐步實現工業化的要求。
6). R的語法 R是面嚮對象語言，語法如同Python。但R的語法很自由，很多函數的名字，看起來都是那麼隨意，這也是R的哲學的一部分吧！
看到這樣的賦值語法，有其他語言基礎的程序員，肯定會崩潰的。
隨機取正態分佈N(0,1)的10個數，又是這麼的簡單。
用R畫鳶尾花的數據集的散點圖，非常好的可視化效果
正是因爲R自由哲學，讓R的語法獨特而簡潔，我已經喜歡上這種哲學了。 7). R的思維模式 R語言讓我跳出了原有思維定式。使用R語言，我們應該從統計學的角度想問題，而不是計算機的思維模式。 R語言是直接面向數據的語言。在我們的日常生活中，無論做什麼事情都會產生數據，上網有瀏覽數據，買東西有消費數據，就算什麼都不幹，也會受大氣PM2.5的影響。利用R語言，我可以直接分析這些數據。 面向什麼業務，就分析什麼數據，不需要從產品經理向程序員的角色轉換，不需要考慮有什麼功能，更不需要考慮程序設計的事。 跳出程序員的思維模式，你所能認知的東西會更多，找到更適合自己的定位。
8). R解決的問題 當數據成爲生產資料的時候，R就是爲人們能運用生產資料創造價值的生產工具，R語言主要解決的是數據的問題。 在很長期的歷史時期，人類產生的數據都沒有自互聯網誕生以來產生的數據多；當Hadoop幫助人們解決了大數據存儲的問題後，如何發現數據的價值，成爲當前最火的話題。R語言的統計分析能力，就是數據分析最好的工具。 所以，R要解決的問題，就是大數據時代的問題，是時代賦予的任務。 9). R的不足 前面說了太多R的優點了，R也有很多不足之處。
R的這些不足，都是可以克服的。當有更多的工程背景的人加入的時候，R語言會比現在更強大，幫助使用者創造更多的價值。 3. R的應用前景 R可以做所有SAS做的事情。 R應用最熱門的領域：
我在博客中已經寫了很多篇關於R語言應用的文章，包括上面所列出的除生物以外的熱門領域。R有着非常廣闊的應用前景，而且R也將成爲新一代的最有能力創造價值的工具。 4. 時代賦予R的任務 R語言是在大數據時代被工業界瞭解和認識的語言，R語言被時代賦予了，挖掘數據價值，發現數據規律，創造數據財富的任務。 R語言也是幫助人們發揮智慧和創造力的最好的生產工具，我們不僅要學好R語言，還要用好R語言，爲社會注入更多的創新的生產力。 所以，通過上面的幾節內容所有的文字描述，我認爲“R是最值得學習的編程語言”。不論你還在讀書，還是已經工作，掌握R語言這個工具，找最適合自己的位置，前途將無限量。 最後總結：在這5種語言中，R是最特殊的，R被賦予了與其他語言不同的使命。R的基因決定了，R將成爲2014年，也可能是以後更長一段時間的主角。 5. 作者介紹 張丹，程序員、架構師，創業者。我的博客: http://blog.fens.me 從程序員開始，到架構師一路走來，經歷過太多的系統和應用。做過手機遊戲，寫過編程工具；做過大型Web應用系統，寫過公司內部CRM；做過SOA 的系統集成，寫過基於Hadoop的大數據工具；做過外包，做過電商，做過團購，做過支付，做過SNS，也做過移動SNS。以前只用Java，然後學了 PHP，現在用R和Node。最後跳出IT圈，進入金融圈，研發量化交易軟件。 注：我正在寫一本關於R語言的圖書，本篇文章會作爲圖書的開篇文章。
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