이 책은 약 200 page의 어찌보면 이런류의 프로그래밍 책 치고는 얇은 느낌이다.

그러나 이 책의 주제 자체가 R 패키지에 대한 이야기를 집중적으로 다루기에 부족하지는 않다고 생각된다.

R을 어느정도 공부하다보면 이런 생각이 든다.

R패키지를 매번 불러와서 사용만 해봤는데 어떻게 하면 만들 수 있을까?

R패키지처럼 코드를 효율적으로 작성해보고 싶은데 어떻게 하면 좋을까?

등등의 생각들이 드는데, 이러한 호기심을 해결해줄 유용한 책이다.

R도 하나의 컴퓨터 언어이다.

그렇기에 R에 대해 한번쯤 깊이있게 공부하는것이, R을 계속해서 이용하는 사람들에게 큰 도움이 될 것이라 확신한다.

따라서 R을 처음 사용하는 사람들보다는, R을 지속적으로 꾸준히 사용하는 사람들이 읽어보면 큰 도움이 될 것이라 생각된다.

＜번역이 매우 매끄럽고, 책의 목표 또한, 매우 명확하여 관련 주제의 완결성을 보인다.＞

R관련 서적은 통계학자/통계학생 중심의 서적이 대부분이다.

그러나 이 책은 그 쪽은 아니라고 판단된다. [통계쪽 서적 아님]

본인의 생각은 Programmer (Developer)기준의 서적이며, [IT 서적/Programming 서적]

R을 대강 해본 컴싸 기반의 인력이라면 도움이 될것이다. (코딩에 욕심이 있다면 ^^;)

아이러니하게도, 본인 또한 R Package에 대해 생성해보겠다는 욕심보다는,

기존 Programming에 대한 반성과 신기한(?) Coding에 대해 알게 되었다.

1) R Package의 개발/컴파일 들에 대해 소개를 하고 있다.

 이 부분을 소개하며 여타 다른 R서적에는 소개가 잘 안된 부분에 대해 알아 볼 수있다.

 - Style

 - 내부적인 작동 방식

 - git 연계

2) 일반적인 Oreilly 스타일의 IT도서 같다. 이는 우리들에게 큰 장점이다.

3) Test 기법/Coding에 대한 설명이 있다. (Test 자동화)

통계 서적이라기 보다는 R 고급 Coding 서적이라는 생각이 들었다.

펼쳐보면 우리들이 매일 하고 있던 것들이다. (단지 R로 어떻게 하는지 몰랐을 뿐,)

R은 그리 친절한 통계도구는 아니다.

SQL처럼 단순한 구문으로 데이터를 추출하는 것도 아니고,

GUI를 사용하는 것도 아닌..

하지만 굉장히 Powerful한 도구이다.

이미 타 사용자분들께서 개발한 다양한 Package를 통한 타 프로그램과의 연계성 확보

(SAS, SQL 등) 및 다양한 통계, Machine learning 등 분석 방법 제공은 모두가 공감하는

R의 장점일 것이다.

아마도 이러한 장점을 한마디로 표현하자면,

반복이 필요 없는 "자동화(?)가 가능하다는 것이 R의 최대 장점"이 아닐까?

만일 Coding 함수를 일일이 다 타이핑 하면서 분석한다면,

차라리 편한 GUI상용 프로그램을 쓰는 것이 맘편할 테니 말이다.

이러한 장점을 누리는 방법 중 가장 손쉬운 것은 물론 기존에 다른 능력자들께서

만들어 놓은 패키지를 사용하는 것이다.

하지만 패키지들도 예상치 못한 상황에서 Error가 나올 수도 있고

단순한 반복 함수의 경우는 아예 제공하지 않는 경우도 있다.

결국 R을 사용하다 보면 필연적으로 사용자 지정 함수에 대한 갈증이 생기기 마련이라고 본다.

그런 갈증 해소에 큰 도움을 줄 수 있는 것이 

R package를 사용하면 누구나 알게 되는 '해들리 위컴'의 Advanced R과 R Packages일 것이다.

개인적으로 Advanced R은 R에 프로그램적 측정을 강조하고 극대화 하기 위한 저술이다 보니,

굉장히 어렵게 느껴졌다.

우선 Advanced R은 500페이지 정도로, 책을 보면 어휴~ 하는 부담이 생긴다.

반면 R Package는 200페이지의 어찌보면 이런류의 프로그래밍 책 치고는 얇아 우선 접근에 

부담이 덜 했다.

아울러 주제의식이 대단히 명확하다. 자동화할 수 있는 것은 자동화 해야한다는 주제 의식으로

손으로 하는 작접을 함수로 대체하고자 필요한 것을 제시 한다.

따라서 기초부터 순차적으로 패키지 작성 역량 개선에 집중한다.

(그런 면에서 보면 200페이지 남짓하는 페이지는 집중력있게 R Package를 다루는데 충분한

양이다 싶기도 하다.)

사실 R의 패키지 개발까지를 염두에 두고 사용하는 사람은 본인을 포함해 많지 않을 것이다.

그러나 매번 불러오는 패키지를 만들어 보고, 코드에 효율성에 호기심이 있다면 

이러한 호기심을 해결해줄 유용한 첫 단추가 아닐까?

여기에 향후 Advanced R을 소화한다면 컴퓨터 언어인 R의 깊이 있는 사용에 도움이 되지 않을까 한다.

개인적인 사견을 덧 붙이자면,

해들리위컴의 저서 중 국내 번역된 ggplot2, R for Data Science는 R의 Tool로서 사용에

여기서 소개한 R Packages와 Advanced R은 R프로그래밍에 중점을 둔 것으로 생각된다.

이에 ggplot2와 R for Data Science를 통해 R의 유용성과 활용 매력을 느끼고

R Packages와 Advanced R을 이용 R 사용에 깊이를 더한다면,

매력적인 R을 통한 데이터 분석이 가능하지 않을까 한다.