Karrieremöglichkeiten in der Programmiersprache R [Ultimate Guide]

Einführung

R ist eine Programmiersprache, die im Bereich Data Analytics und Data Science immer beliebter wird. Es lässt sich nicht leugnen, dass es in der Datenwissenschaft eine x-te Anzahl von Möglichkeiten gibt, die Sie erkunden können, wenn Sie über die richtigen Fähigkeiten verfügen. Wenn Sie die Sprache R gut beherrschen, können Sie verschiedene Berufsrollen übernehmen, z. B. Datenanalyst, Statistiker und Datenwissenschaftler. Ab heute sind dies die hochbezahlten Jobrollen auf dem Markt. Karriere in R ist eine ausgezeichnete Wahl, selbst für diejenigen, die bereits im Bereich Data Science tätig sind und ihre Karriere auf die nächste Stufe bringen möchten.

Wenn Sie immer noch Zweifel haben, ob sich das Erlernen einer R-Programmiersprache lohnt oder nicht. In diesem Fall hilft Ihnen dieser Artikel dabei, all Ihre Sorgen zu beseitigen, erklärt, wie die R-Sprache in der Branche bahnbrechend war, und gibt Ihnen einen tiefen Einblick in die Notwendigkeit, in R zu lernen und nach Karrieremöglichkeiten zu suchen .

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Warum ist die Sprache R so beliebt?

Wir alle leben in einer Welt, die von Daten und Technologie angetrieben wird. Jeden Tag werden fast 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert. Unternehmen nutzen diesen großen Datenpool, um einen starken Einfluss auf ihr Geschäftswachstum zu erzielen. Daher sind sie immer auf der Suche nach Personen, die über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen, um diese rohen und unstrukturierten Daten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern.

Es ist nicht immer einfach, mit diesen komplexen Datensätzen zu arbeiten, ohne statistische Berechnungen zu kennen. Daher ist ein Tool erforderlich, das Ihnen bei der statistischen Visualisierung helfen kann. R verfügt über die herausragenden Merkmale statistischer Berechnungen und ist eine ausgezeichnete Wahl für solche Datenvisualisierungstools, da es die Analyse großer komplexer Datensätze erleichtert. Wenn Sie eine Hochburg in der Data-Science-Welt werden wollen, müssen Sie in R lernen und Karriere machen .

Im Folgenden sind die Gründe aufgeführt, die erklären, warum Sie bei R lernen und Karriere machen sollten:

· Laut der Umfrage von IEEE Spectrum belegt R den siebten Platz unter den Top-Ten-Programmiersprachen des Jahres 2018.

· Es ist die gesuchteste und beliebteste Programmiersprache, die hauptsächlich in der Datenwissenschafts- und Analysebranche verwendet wird, wodurch Karrieremöglichkeiten in R unzählige werden.

· R ist eine kostenlose Open-Source-Sprache, die einfach aus dem Internet heruntergeladen und auf mehreren Betriebssystemen wie Windows, Linux, Macintosh usw. ausgeführt werden kann.

· R hat eine sehr große und große Community. Sie haben vielleicht viele Seminare und Bootcamps gesehen, die auf der ganzen Welt organisiert werden, um die R-Ausbildung zu erleichtern.

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Wie verändert die Programmiersprache R die Datenwissenschaft?

R ist eine kostenlose Open-Source-Sprache, die von vielen Menschen auf der ganzen Welt über Foren, Seminare, soziale Medien, Konferenzen und Bootcamps beigetragen wird. Die Community wächst kontinuierlich und viele Menschen tragen zur Entwicklung von R bei. Damit sichert sich R einen Platz in der Liste der zehn besten Programmiersprachen. Aufgrund seiner plattformübergreifenden Kompatibilität, Paketvielfalt und herausragenden grafischen Ausgabefunktionen ist es zur ersten Wahl für die Data-Science- und Analytics-Branche geworden.

Hier ist eine Liste von Gründen, die R zum Game-Changer machen:

1. Der Open-Source-Charakter der R-Sprache bietet Unternehmen, die Innovationen anstreben, einen Schub. R enthält alle Funktionen, die für Data-Science-Anwendungen wie Visualisierung, Modellierung, Prognose etc. benötigt werden.
2. Früher wurde R in der Wissenschaft ausgiebig zu Forschungszwecken eingesetzt, da es mehrere Analysewerkzeuge bietet. Mit der kontinuierlich steigenden Nachfrage nach Datenanalysen ist R auch für Entwickler in kommerziellen Bereichen zur Priorität geworden.
3. R verfügt über verschiedene integrierte Bibliotheken und Pakete, die das Datenwrangling zu einer einfachen Aufgabe machen. Daher wird es in der Data Science Community bevorzugt.
4. Angesichts der starken Nachfrage und des intensiven Wettbewerbs auf dem Markt stellen Unternehmen, die zuvor auf Legacy-Plattformen für rechnerische und statistische Analysen angewiesen waren, nun auf R um. Bei weitem wurde R von mehr als 2 Millionen Fachleuten auf der ganzen Welt übernommen.

Welche Ausbildung sollte man wählen, um eine Karriere in R Language zu beginnen?

Sie müssen keine spezielle Ausbildung durchlaufen, um R zu lernen. Wenn Sie jedoch die Programmiersprache gut verstehen, wird es einfacher und schneller, R zu lernen, da Sie die Logik schnell verstehen werden. Es ist auch eine gute Idee, mit dem Programmieren mit realen Problemen zu beginnen, damit Sie sich damit identifizieren können. Die folgenden drei Fähigkeiten helfen dir dabei, Dinge schneller zu fangen:

· Statistische und mathematische Kenntnisse

· Verständnis verschiedener Arten von Diagrammen, die zur Datendarstellung verwendet werden

· Grundlegendes Verständnis jeder Programmiersprache

Große Unternehmen, die R verwenden

Hier ist eine Liste einiger großer Unternehmen, die eine R-Programmiersprache für ihre Datenanalyse verwenden und großartige Möglichkeiten für eine Karriere in R schaffen .

· Google : Google verwendet R, um die Rendite von Werbekampagnen zu berechnen und die Effizienz der Online-Werbung zu verbessern.

· Facebook : Facebook verwendet R zum Aktualisieren des Status und des Diagramms des sozialen Netzwerks.

· Microsoft : Microsoft verwendet R auch für sein Azure-Framework für maschinelles Lernen.

· Twitter : Twitter verwendet R für statistische Datenmodellierung.

· John Deere : John Deere verwendet R für Geodatenanalysen.

· Ford Motors : Ford Motors verwendet R für statistische Analysen.

· Mozilla : Mozilla verwendet R, um die Webaktivität des Firefox-Webbrowsers zu visualisieren.

Was sind die Berufsaussichten der Programmiersprache R?

In dieser technologie- und datengesteuerten Welt verändern Datenanalysten das Gesicht von Business Intelligence. Die riesige Menge an verfügbaren Daten hat Datenanalyse- oder Wissenschaftsexperten zu einem entscheidenden Faktor für die Produktentwicklung gemacht. Infolgedessen hat die Einstellung von Data-Science-Experten massiv zugenommen.

Die Programmiersprache R ist die erste Wahl für Fachleute, die sich mit der Datenanalyse beschäftigen, da sie mehrere Vorteile bietet. Sowohl für Anfänger als auch für erfahrene R-Profis gibt es endlose Möglichkeiten zu erkunden. Einige der großen und berühmten Unternehmen wie Facebook, Google, Twitter usw. haben die R-Sprache übernommen, um ihre analytischen Geschäftsziele zu erreichen.

Daher ist es offensichtlich, dass die Programmiersprache R Ihnen eine Chance in einem der beliebtesten Unternehmen in Indien und im Ausland verschaffen kann. Wenn Sie mehr über das Gehalt von R-Profis in Indien erfahren möchten und warum eine Karriere in R eine großartige Option ist, lesen Sie den Artikel R Developer Salary in India: For Freshers & Experienced .

Was sind die Jobrollen in R?

Kenntnisse in R helfen Ihnen nicht nur, einen Job in der IT-Branche zu sichern, sondern öffnen auch die Tür zu mehreren anderen Möglichkeiten, bei denen Daten in großem Umfang verwendet werden, um analysebasierte Lösungen zu erstellen, z. B. im Gesundheitswesen, bei Banken, im Bildungswesen, im Finanzsektor und in Regierungsbehörden , etc. R-Profis sind weltweit sehr gefragt. Hier ist die Liste der Stellenangebote für R-Profis, die die vielfältigen Karrieremöglichkeiten in R belegen .

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler sind die Fachleute, die Daten aus mehreren Quellen extrahieren, sie bereinigen, in ein strukturiertes und lesbares Format umwandeln, sie analysieren und daraus aussagekräftige und nützliche Erkenntnisse ableiten. In der heutigen wettbewerbsorientierten Welt ist dies die anspruchsvollste Jobrolle für R-Profis. Aufgrund fehlender Kenntnisse und der richtigen Expertise bleiben jedes Jahr viele Data Scientist-Stellen unbesetzt.

Daten Analyst

Ein Datenanalyst ist jemand, der ein gutes Verständnis für den Umgang mit komplexen Datensätzen hat und über gute technische und analytische Kenntnisse verfügt. Datenanalysten sind für das Extrahieren und Mining von Datensätzen verantwortlich, um Erkenntnisse zu liefern, die dem Unternehmen bei Geschäftsentscheidungen helfen. R-Statistikbibliotheken helfen sehr dabei, solche Ergebnisse zu erzielen. Daher wird die Nachfrage nach R-Fachkräften boomen. Glaubt man IBM und Burning Glass , wird die Zahl der Stellen für Datenanalysten in den USA bis 2020 auf 2.720.000 steigen.

Business Analyst

Ein Business Analyst ist derjenige, der technische Lösungen für verschiedene Geschäftsprobleme entwickelt. Ihre berufliche Rolle erfordert es, Lösungen zu entwickeln, um die Bemühungen des Unternehmens voranzutreiben und die Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Aufgrund des umfangreichen Pakets von R bietet R verschiedene Tools, die für Business-Intelligence-Lösungen verwendet werden.

Quantitativer Analyst

Ein quantitativer Analyst ist jemand, der in Finanz-, Telekommunikations- und Bankorganisationen positioniert ist. Da R ausgiebig für statistische Berechnungen verwendet wird, eignet es sich ideal für quantitative Analysen.

Analyst für Datenvisualisierung

R's bietet ein ggplot2-Paket, das am bekanntesten für die Datenvisualisierung ist. R hat auch einige andere Pakete (z. B. plotly), die ihren Benutzern optisch ansprechende Grafiken und Diagramme bieten.

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Fazit

In diesem Artikel sind wir auf die Bedeutung von R in der Data-Science-Welt eingegangen und haben Einblicke gegeben, wie das Erlernen der Sprache R Ihnen helfen kann, einen Job in einer der großen Firmen mit einem riesigen Gehalt und hervorragenden Zusatzleistungen zu bekommen. Am Ende kommen wir zu dem Schluss, dass R eine hervorragende Plattform für Fachleute ist, die sich mit statistischer Datenanalyse beschäftigen.

Mit dem Fortschritt im Bereich Data Science und Analyse wird die Popularität einer Karriere in R zunehmen. Unternehmen eröffnen viele neue Stellen für Fachleute, die die Sprache R gut verstehen, und ermutigen ihre Mitarbeiter außerdem, sich am Schulungsprogramm, an Online- oder Präsenzkursen zu beteiligen, um ihr Fachwissen in der Sprache R auszubauen.

Der Mangel an Menschen mit dem richtigen Fachwissen ist ein Zeichen dafür, dass Sie so früh wie möglich mit dem Erlernen von R beginnen sollten, um Ihre glänzende Karriere im Bereich Data Science oder Maschinensprache zu starten.