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파이썬, SAS, SPSS, R언어등 이 모두 통계 분석에 사용되는 프로그래밍 언어이다. 최근 다른 언어와의 이식성등의 문제로 파이썬이 주목받고 있지만, 여전히 통계학에서는 R을 이용하고 있다. 이러한 R언어를 확실하고 고급지게 배우기 위해서는 이 책이 필요하다  
그렇다면, 이 책은 누구를 위한 책일까? ▶ R에 대한 조금 더 깊은 이해와 다양한 문제를 해결하는 새로운 전략을 원하는 중급의 R 프로그래머 이 책은 R언어를 다루고에 충분히 방대한 중급서이자 레퍼런스로도 사용할 수 있을 만큼 꼼꼼하게 구성돼 있다.  데이터 프레임은 내부적으로 동일한 길이를 가진 벡터로 된 리스트이다 R의 데이터 프레임은 R뿐만 아니라 파이썬과 같은 언어에서도 활발히 사용되는 데이터 구조이므로 쉽게 사용할 수 있다. 파트1까지는 R언어에 대한 기본적인 부분을 다루고 있다. 데이터 구조, 서브세팅, 스타일 가이드, 함수, 객체지향 필드 가이드, 환경, 디버깅등 R언어의 기초적인 내용을 알차게 담고 있다.  S3는 R의 가장 단순한 객체 지향 시스템이다  흔히 R언어 기본서에서는 찾아보기 힘든 스타일 가이드에 대한 내용도 담고 있어 매우 유용하다.  "객체는 함수로 된 데이터이고, 클로저는 데이터로 된 함수다"  LaTex만큼 수식을 맛깔나고 빠르게 적을 수 있는 언어는 없을 것이다 논문을 주로 쓰는 연구자들에게는 LaTex을 R에 이용해 작업 시간을 단축 시킬 수 있다.  역시나 R을 기피하는 이유는 속도이다. R언어를 사용한다면 이 부분에 꼭 관심을 가지자. R언어는 고급 언어이다. 따라서 저급 언어에 비해 그 속도가 느릴 수 밖에 없다. GNU R을 컴파일러로 사용하기 때문에 근본적 제약으로 속도가 느릴 수 밖에 없다. 하지만 이 책에서는 R의 속도를 높일 수 있는 방법을 자세히 알려주고 있다. 대부분의 R언어를 사용하는 사람은 통계학자로 컴퓨터학자와는 달리 프로그래밍 언어를 깊게 알지 못하다. 따라서 코드 프로파일링, 리팩토링, 디버깅등 프로그래밍 언어가 거쳐가야할 과정을 올바르게 하지 않고 단순히 코드만 작성하는 경우가 허다하다. R언어를 사용한다면 프로그래밍 언어라는 측면에서 이해해 속도에도 관심을 가져야 된다.  각 절을 마무리하면 마지막에 연습문제가 등장한다. 그때 그때 배운 내용을 바로 확인해보자. |
