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在大数据时代
各大企业争相抢夺数据人才
掌握Python、SQL、R语言成了
数据岗招人的硬指标
然而，比起火遍全网的Python，
“R语言”却常常被人忽略
其实R语言早已
在金融等行业崭露头角，拥有强大的
数据分析、数据可视化功能
亚马逊，谷歌等公司也曾宣布
要让R语言成为数据行业通用语言
今天，索沃内推就来带大家了解一下
R语言有多厉害！
什么是R语言
R语言是由来自新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka共同开发的一款面向对象的编程语言，因为他们俩的名字都以R字母开头，所以命名为R语言。
R语言首先是一门计算机编程语言，同时其因在统计学方面的优势，而十分擅长于数据分析、统计建模、数据可视化等方面的应用。
我们一起来感受一下R语言的强大功能：
1. 物美价廉——作图颜值高，且完全免费
R语言有卓越的作图功能。点图线图柱状图直方图，R语言样样精通，而且设计感满满。
2. 兼收并蓄——算法覆盖广，易扩展
作为统计分析工具，它几乎覆盖整个统计领域的前沿算法。从神经网络到基础回归，你能从数千个R包、上万种算法里找到可直接调用的函数实现。
3. 软件易扩展
作为一款软件系统，它有极方便的扩展性。文本文件、数据库管理系统、统计软件、专门的数据仓库都可兼容。
同时它还可以与各种语言完成互调，比如大数据系统Hadoop，商业软件SPSS、SPSSModeler、python等等，都可无缝对接。
4. 集千万力量于一身——强大的社区支持
作为开源软件，R背后有强大的社区和大量的开放源码支持，获取帮助非常容易。
比如国外比较活跃的社区有GitHub和 Stack Overflow等，通常R包的开发者会先将代码放到GitHub，接受世界各地的使用者提出问题，修改代码等操作，等代码成熟后再放到CRAN上发布；
总结下来，R语言的优势包括：
R是 科学计算的强大工具包。
R主要擅长 统计分析方面的工作。
R具有顶尖的 绘图功能。
R的 交互式数据分析功能强大且灵活。
R可以轻松地从多个数据源导入数据。
金融领域数据统计与计算的强大工具。
数据挖掘和 机器学习领域的必备工具。
R语言是帮助金融从业者走的更远的一双翅膀。它在金融领域的应用包括时间序列、模拟预测、最优化、制图等。
以时间序列为例，在金融市场里，最重要的一个维度就是时间。一切交易和价格随着时间一点一滴地被记录下来。R语言里的时间序列，是专门用来做带有时间属性的数据分析的。
此外，R语言被长期应用在量化金融分析领域，“量化金融”指通过电脑运算，自动判断未来价格走势，自动择股的一种方式。
R语言专门的量化投资包能够满足投资者量化投资的需要。其强大的数据处理能力，可以帮助使用者高效地处理抓取的数据。
在知乎上，诸多网友分享了“学习 R 语言对金融工作的重要性”：
任坤@知乎：
目前在R上做统计套利交易策略，如果对R对象的操作比较熟悉，对数据库比较熟悉，操作全市场数据还是比较方便的，这是用简单的软件难以操作的。
匿名网友@知乎：
我觉得R的金融业应用的一个优势是它在时间序列方面的package非常前沿！相较之下，SAS时间序列方面的包就很少。
比如分数阶差分的arfima模型，在R的forecast包中直接有这个function，就我所知，这个模型在SAS中好像还不能实现。
在路上@知乎：
作为一种免费开源的统计分析软件和编程语言，R对于有些计算机知识， 并且有金融投资经验的个人投资者而言，惠而不费并且功能强大！
同时数据挖掘目前在各个领域方兴未艾，前景广阔，这样一种工具，难道不值得努力学习应用么？
戴星宇@知乎：
R是非常优秀的统计软件，金融工程、金融数学或是一般的金融学都和统计分不开，尤其是时间序列分析或波动建模（garch，SV）分不开。所以R的很多功能在这一方面很有优势。
除了金融领域，R语言还广泛应用于咨询、互联网、四大等各行各业，是数据分析岗位的必备技能。
如果你立志成为一名优秀的数据分析师，除了R语言，还需要储备哪些能力呢？
除了R语言，还需要学习
哪些必备技能？
从学习的角度来讲，成为数据专业人才（这里不仅包括数据分析师，还涉及数据科学家、数据架构师等岗位）所需要的技能不外乎是以下三点：
1 、程序设计语言
编程这样的硬功夫是数据人才安身立命之本。
- 查询语言（Querying Language）: SQL, Hive
- 脚本编程语言（Scripting Language）: Python, Matlab
- 统计语言（Statistical Language）: R, SAS, SPSS
- 企业开发语言（Development Language）：Scala / Java之类
2 、可视化
并不是所有的人都能看懂复杂的数据和图表，而更愿意接受可视化的数据报告。所以数据专业人士不光要把数据做出来，还要有创造性。
3 、软实力
除了处理数据的硬功夫之外，数据专业人士也需要具备一些出色的软实力。
例如，强烈的好奇心，积极挖掘隐藏在数据内的真相。对于每一次运算的结果都多问一个“为什么”，这样才能做出一个完整的分析，弄清楚什么样的原因会导致什么样的结果。
数据分析师还要具备很强的逻辑思维能力，能够根据需求分析出需要的数据类型、使用什么算法和分析方法，得出数
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