스마트 정보 기술의 발전과 더불어 생활 패턴의 변화로 분석이 필요한 데이터량이 급격하게 증가하고, 데이터 유형도 매우 다양해지면서 기존의 도구만으로 통계적 분석과 확률론적 개념을 이해하는 데 어려움이 있었으나, R과 같은 해석적 프로그램 언어가 적합한 해결책이 되어 다행스럽게 생각한다. 더욱이, 최근에 엄청나게 인기를 끌고 있는 R은 오픈 소스 컴퓨팅 패키지이기 때문에, 쉽게 구할 수 있으며 사용하기에 매우 경제적이라는 점이 매력적이다. 게다가 사용자가 보다 쉽게 직관적으로 R 프로그래밍 언어을 활용할 수 있는 통합개발환경(Integrated Development Environment)을 제공하는 RStudio를 활용하면 마크다운(Markdown), 샤이니(Shiny) 등 다양한 부가 기능들을 실현할 수 있는 장점이있다.

RStudio의 부가기능 마크다운을 이용해서 의료 데이터 분석을 통한 재현가능연구(Reproducible Research)에 관심이 많은 역자는 R 프로그래밍을 위한 통합개발환경 RStudio의 매력에 빠져 독자들에게 이 책을 소개할 목적으로 번역을 기획하게 되었다. 이 책은 꾸준히 인기를 누리고 있는 RStudio를 이용해서 데이터 분석의 다양한 확장성을 보여주고 있다. R 언어를 처음 접하는 초보자 또는 어떠한 프로그래밍 경험이나 데이터 분석 지식을 갖지 못한 독자를 대상으로 하며, 독자가 딥러닝 또는 머신러닝을 구현하는 데이터 과학자가 되고자 할 때 훌륭한 안내서가 될 것이다. 1장부터 4장에서는 RStudio를 설치한 다음 인터페이스를 파악하며, 프로젝트 생성을 통하여 기초적인 프로그램을 작성할 수 있는 능력을 터득한다. 그리고 재현가능한 분석(5장), 필수 R 패키지(6장), 데이터 시각화(7장), R 마크다운(8장), 샤이니 R 대시보드(9장)를 배우며, 10장에서 사용자가 R 패키지를 제작하는 방법, 11장에서 Git 같은 코드 도구를 이용해서 소스를 관리하는 방법, 그리고 12장에서 R 프로그래밍을 배우게 된다.