ViOffice ist ein stolzer Teil der Freien-Software-Bewegung. Wir setzen ausschließlich auf Freie, Open Source Software (FOSS) und informieren in unserem Blog regelmäßig über die Vorteile von FOSS. Persönlich haben wir, die Gründer von ViOffice, einen universitären Hintergrund in Statistik, Data Science, bzw. Ökonometrie und verwenden die (statistische) Programmiersprache R fast täglich. Daher dachten wir uns, dass es an der Zeit sei, sowohl R als auch die Statistik aus der nerdigen Nische herauszuholen und einen Blogartikel darüber zu schreiben.
Was ist die Programmiersprache R?
In der Welt der Data Science und Statistik ist R ein Beweis für die Macht der Open-Source-Zusammenarbeit. Entstanden aus dem Bedarf an flexiblen und robusten statistischen Berechnungen, hat sich R zu einer vielseitigen Programmiersprache und -umgebung entwickelt, die Forschenden, Analyst- und Praktiker:innen die Möglichkeit gibt, Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Im Folgenden erläutern wir die Entwicklungsgeschichte von R, dessen zentrale Rolle bei der Open-Source-Innovation und die tiefgreifenden Auswirkungen auf den Bereich Data Science und Statistik.
Die Entstehung von R als Open Source Software
Die Ursprünge von R gehen auf die frühen 1990er Jahre zurück, als zwei Statistiker, Ross Ihaka und Robert Gentleman, an der Universität von Auckland, Neuseeland, mit dessen Entwicklung begannen. Ihre Absicht war es, ein Werkzeug zu entwickeln, das die statistische Analyse demokratisieren und einem breiteren Publikum zugänglich machen sollte. Das Ergebnis war R, ein Open-Source-Projekt, das 1995 unter der GNU General Public License veröffentlicht wurde. Durch diese Lizenzierung wurde nicht nur die freie Verfügbarkeit der Software sichergestellt, sondern auch eine Gemeinschaft von Entwicklern und Nutzern ermutigt, zum Wachstum der Software beizutragen.
Die Essenz von Open Source Kollaboration
Entscheidend für die Entwicklung von R ist der kollaborative Charakter der Open-Source-Gemeinschaft, die sich um das Programm herum entwickelt hat (oft als R-Community bezeichnet). Dieser gemeinschaftsgetriebene Ansatz förderte den Geist des Wissensaustauschs, was dazu führte, dass eine breite Palette von Paketen, Bibliotheken und Erweiterungen entwickelt wurde, um verschiedene analytische Anforderungen zu erfüllen. Diese Beiträge erweiterten nicht nur die Funktionalitäten von R, sondern machten es auch für verschiedene Bereiche jenseits der traditionellen Statistik anpassbar, darunter maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Bioinformatik und mehr.
R’s Flexiblität und Vielfältigkeit
Eines der entscheidenden Merkmale von R ist seine Flexibilität. Im Gegensatz zu proprietärer Software erlaubt es der Open-Source-Charakter von R den Forschenden, die Kernfunktionalitäten entsprechend ihren Anforderungen zu ändern und zu erweitern. Diese Anpassungsfähigkeit ebnete den Weg für die Erstellung spezialisierter Pakete, die auf bestimmte Nischen innerhalb der Data Science und Statistik zugeschnitten waren. Das Comprehensive R Archive Network (CRAN) wurde zu einem zentralen Repository für diese Pakete, das es den Nutzern ermöglichte, einfach auf die für ihre Projekte benötigten Tools zuzugreifen und sie zu integrieren.
Der Aufstieg von R in Data Science
Als der Bereich Data Science an Bedeutung gewann, entwickelte sich R aufgrund seines Schwerpunkts auf Datenmanipulation, -exploration und -visualisierung zu einem leistungsstarken Werkzeug. Sein datenzentrierter Ansatz machte es für Analyst:innen und Datenwissenschaftler:innen besonders attraktiv, da sie innerhalb einer einzigen Umgebung nahtlos von der Datenvorverarbeitung zur Modellerstellung und -bewertung übergehen konnten. Pakete wie „dplyr„, „ggplot2“ und „tidyr“ trugen maßgeblich dazu bei, die Art und Weise der Datenanalyse und -visualisierung neu zu gestalten.
Heute spielt R weiterhin eine zentrale Rolle im Data Science Ökosystem. Seine Integration mit beliebten Programmiersprachen wie Python und seine Interoperabilität mit Big-Data-Frameworks wie Apache Hadoop und Spark haben seine Reichweite weiter erhöht. Da Unternehmen den Wert datengestützter Entscheidungsfindung erkannt haben, ist die Präsenz von R in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, dem E-Commerce und vielen mehr gewachsen.
R Shiny: Brückenschlag zwischen Data Science und Webentwicklung
Während R zunächst im Bereich der statistischen Berechnungen und der Datenanalyse bekannt wurde, hat sich sein Einfluss weit über die Grenzen von Forschung und Analyse hinaus ausgeweitet. Eine bemerkenswerte Manifestation dieser Expansion ist die Entwicklung von R Shiny – ein leistungsstarkes Webanwendungs-Framework, das die Fähigkeiten von R nahtlos mit der Welt der Webentwicklung verbindet.
R Shiny, das vom Posit-Team eingeführt wurde, ermöglicht es Data Scientists und Analyst:innen, interaktive Webanwendungen direkt aus R-Skripten zu erstellen. Diese Innovation überbrückt die Lücke zwischen Data Science und Webentwicklung und ermöglicht es Fachleuten, ihre Erkenntnisse, Modelle und Visualisierungen auf dynamische und benutzerfreundliche Weise mit einem breiteren Publikum zu teilen.
Im Kern nutzt R Shiny die Vielseitigkeit von R, um Daten zu verarbeiten, Berechnungen durchzuführen und Visualisierungen zu erstellen. Das Besondere daran ist, dass diese analytischen Komponenten in interaktive Dashboards und Webanwendungen umgewandelt werden können, ohne dass umfangreiche Kenntnisse der traditionellen Webentwicklungssprachen wie HTML, CSS und JavaScript erforderlich sind.
Fazit
In einer Zeit, in der jeden Tag schätzungsweise 330 Millionen Terabyte an Daten erzeugt werden, kann der Nutzen von Werkzeugen wie R nicht zu gering geschätzt werden. In fast allen Lebens- und Arbeitsbereichen sind heute Kenntnisse in R oder ähnlichen Programmiersprachen hilfreich und zunehmend erforderlich.
Wir würden uns definitiv als R-Enthusiasten bezeichnen. Wir lieben den Open Source Spirit hinter R, die extrem große und hilfsbereite R-Community im Internet und nicht zuletzt die Funktionalität, die über die klassische Statistik hinausgeht, zum Beispiel mit R Shiny. In Zukunft werden wir sicherlich weitere Artikel rund um die fantastische Programmiersprache R veröffentlichen.
Pascal gründete gemeinsam mit Jan im Herbst 2020 ViOffice. Dabei kümmert er sich vor allem um das Marketing, die Finanzen und Sales. Nach seinen Abschlüssen in der Politikwissenschaft, der Volkswirtschaftslehre und der angewandten Statistik ist er weiterhin in der wissenschaftlichen Forschung tätig. Mit ViOffice möchte er für alle den Zugang zu sicherer Software aus Europa ermöglichen und insbesondere gemeinnützige Vereine bei der Digitalisierung unterstützen.