Summary  
This chapter introduces R as a programming language optimized for statistical computing, data manipulation, and visualization, highlighting its extensible package ecosystem and open-source nature.

General domain of usage  
Data analysis

На початку вивчення аналізу даних вибір правильного інструменту є ключовим. **R** вирізняється як одна з найпотужніших і найпоширеніших мов для статистики та візуалізації, що робить її цінною навичкою для кожного майбутнього спеціаліста з даних.

**R** — це мова програмування та середовище для статистичних обчислень і графіки, широко використовується в науці про дані для **аналізу** та **візуалізації**. Поєднує статистичну глибину з практичними інструментами, що робить її одним із найпопулярніших виборів серед аналітиків і дослідників.

Визначення

## Основні можливості R
- **Статистична потужність**: розроблена для статистиків, R містить методи моделювання, перевірки гіпотез, класифікації, кластеризації, аналізу часових рядів тощо;
- **Безкоштовна та з відкритим кодом**: R є безкоштовною у використанні, підтримується глобальною спільнотою та доповнюється тисячами пакетів;
- **Висока розширюваність**: понад 20 000 пакетів на CRAN дозволяють адаптувати R до різноманітних завдань у статистиці, графіці та машинному навчанні;
- **Маніпулювання та очищення даних**: R надає інтуїтивні інструменти для трансформації, організації та підготовки наборів даних до аналізу;
- **Візуалізація даних**: R відома створенням насичених, гнучких і професійних візуалізацій з мінімальною кількістю коду.

Що робить R особливо придатною для аналізу даних?

Отримайте ґрунтовне розуміння R — однієї з найпоширеніших мов для аналізу даних. Вивчайте базові типи даних та одновимірні значення, а потім переходьте до багатовимірних структур, зокрема матриць, датафреймів і списків. Формуйте навички, необхідні для ефективного застосування R у статистичному аналізі та прийнятті рішень на основі даних.

Вивчення основ синтаксису R, таких як арифметика, змінні, функції виведення та коментарі. Поглиблення розуміння обчислювальної логіки за допомогою вправ.

Дослідження типів даних у R та розуміння їхньої ролі в обробці даних. Формування навичок роботи з векторами як основними структурами для організації та аналізу інформації.

Розвиток навичок ефективного керування категоріальними даними. Ознайомлення зі структуризацією, групуванням і тлумаченням значень шляхом перетворення сирих даних у чіткі категорії.

Ознайомлення з представленням і роботою зі структурованими двовимірними даними. Формування впевненості у трансформації, маркуванні та застосуванні операцій до матриць для аналітичних завдань.

Опанування найпоширенішої структури даних у R для табличної інформації. Вивчення організації, трансформації та отримання висновків із наборів даних для підтримки прийняття рішень на основі даних.

Дізнайтеся, як списки виходять за межі векторів, зберігаючи елементи різних типів і довжин. Розвивайте навички створення, доступу та модифікації списків для організації складних структур даних.

Чому R?

Основні можливості R