但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。
我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。
R 语言是过去十年中发展最快的编程语言之一。
事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。
所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。
为此，中国直播网，我想解释为什么我对 R 语言的长期前景非常乐观，以及为什么我认为这也许是今天可以学习的最好的数据科学语言。
R 语言始终是最好的语言之一
我想让你们明白的一件事情是：目前 R 语言是存在的最受尊敬、排名最高、增长最快的语言之一。
在很多方面，R 语言就代表了数据语言。在数据科学领域，这是一个仍处于顶端的语言(只有 1 到 2 个真正的竞争者)。
为什么这么说呢?让我们看看几个重要的调查和编程语言排名的结果，看看 R 语言排在哪里。
IEEE：R 语言排名第 5
世界上最大的技术专业协会 IEEE 在几年前已经创建了一个编程语言排名。
这个 IEEE 的排名系统使用一组 12 个指标，包括比如谷歌的搜索量、谷歌的趋势、Twitter 的点击次数、GitHub 的库、Hacker News 的帖子等等。
使用这种方法，他们将几十种编程语言进行排名和分类。
在他们对 2016 年顶级编程语言的回顾中，R 语言已经攀升到了第 5
IEEE 的方法是非常全面的，所以这对于 R 相对于其他语言的力量和学习的相对价值是一个很好的指示。
TIOBE：R的排名高，且具有连续的上升趋势
另一个排名系统，TIOBE 索引，为各种编程语言创建了相似的分数和排名。
如果我们看看 R 语言在 TIOBE 索引上的表现，我们可以看到近十年以来一个稳定的上升趋势。
请记住，TIOBE 索引的结构是「编程语言受欢迎程度的指示」。索引每个月更新一次，评分是基于世界范围内的精尖工程师、课程和第三方供应商的使用量。像谷歌、Bing、雅虎、维基百科、亚马逊、油管和百度等热门搜索引擎则用来计算排名。
到 2016 年 12 月，R 语言的总排名是 17(在所有编程语言中)。它的最高排名是 2015 年 5 月的第 12 名。
这表明，如果你想学习数据科学，目前学习 R 语言仍然是一个很好的选择。(要清楚，Python 在 TIOBE 索引上的排名较高，但是很难从 Python 相关使用的严格数据中分离出网络和软件开发的使用情况，因此这可能不是一个公平的比较)。
Redmonk:R语言排名12
另一个经常选择的语言排名系统是 Redmonk 编程语言排名，它是从 GitHub(代码行数)和 Stack Overflow(标签数量)上的流行度衍生出来的。
截至 2016 年 11 月，R 语言在所有编程语言中排名第 13 位。
此外，R 语言几年来一直呈上升趋势
在前 20 种语言的后半部分中，随着时间的推移，R 语言显示出最一致的上升趋势。从 2012 年的第 17 位开始，它随着时间的推移稳步上升，但似乎在 13 这个位置上停留了连续三个季度。然而这一次，R 语言代替了排名 12 位的 Perl，使其跌落到 13 位。虽然仍然有大量的 Perl 语言在流通，但是更加专业的 R 语言已经夺取了这个一度被认为是网络粘结剂的 Perl 语言的位置。当然这与 R 语言的支持者们无关。R 语言相对独特的前 20 路径是值得它们的粉丝所欢呼的。
O’Reilly：R语言可以说是最常见的数据编程语言
最后，媒体 O'Reilly 在过去的几年里进行了一次数据科学调查，他们使用调查数据来分析数据科学的趋势。除了其他的之外，它们分析工具的使用情况来确定哪些工具是数据科学家最常使用的。
在 2016 年的调查报告中，R 语言是最常用的编程语言(如果我们排除 SQL，这不是我在这里所指的编程语言)。57% 的受访者使用 R 语言(相比之下，使用 Python 的有 54%)
(另外，有 70% 的受访者使用 SQL。如果你正在寻找 R 之后的另一个语言去学习，我会推荐 SQL)
他们还调查了人们去识别数据可视化的工具。他们发现 ggplot2 是最常见的可视化工具。我会在一篇即将发布的博客中解释为什么我喜欢 ggplot2，但如果我们只跟踪人气，O'reilly 的调查表明 ggplot2 时最常被使用的工具之一，甚至可能就是最常被使用的。
R 语言是学习数据科学的极佳语言
R 语言成为一门极佳的数据科学语言，在普遍性之外，另一大原因是：它是一门非常好的学习数据科学的语言。
R 语言是真正的「数据语言」
R 语言之所以如此适合数据科学的原因部分跟它本身的语言特性有关。自 R 语言发明之初，数据及统计的观念便融入其中。R-Project 形容其为「为统计计算而准备的编程语言及环境」。也就是说，R 语言的 DNA 中就含有统计及数据的基因。
如此说来，R 语言在众多编程语言中可谓独树一帜。它是一门为统计而生的语言，是一门为(处理)数据而设计的语言。当你在学习数据科学的时候，这将带来很大的优势——因为几乎所有的统计测试或方法都能够在 R 语言及其拓展库中找到。
最好的书籍和资源都使用了 R 语言
俨然，R 语言已是一门「统计计算」语言。与之相关的是，许多很好的书籍及学习资源都采用了 R 语言。
这非常重要。如果你是一名初学者，在数据科学领域才刚刚起步，那么你将需要学习很多知识。要真正掌握数据科学，你需要学习包括概率论、统计学、数据可视化、数据处理及机器学习在内的诸多子领域。所有这些领域都包含了理论基础(也就是你需要学习的内容)，同时你也需要通过编写程序实际使用它们。
也就是说，你需要这样一种语言：
能够在这些领域都能够发挥作用(如数据可视化、数据处理、机器学习(也叫做统计学习))。
这门编程语言在这些领域内还有高质量的学习、训练素材。
尽管市面上有很多关于数据科学的书籍与课程，但其中最好的大多都是基于 R 语言的。
使用 R 语言学习概率论
以概率论为例，两本关于概率论的优秀书籍都是用 R 语言来编写书上的上手案例的。这两本书分别是：
《Probability with Applications and R》。这本书语言朴实、通俗易懂、条理清晰。
《Introduction to Probability》。这本书基于哈佛著名的统计学课程编写。
这只是两个简单的例子。如果你进一步发掘的话，你会发现几乎所有的关于概率论的书籍都使用了 R 语言。
使用 R 语言学习频率论统计学(frequentist statistics)
对于统计学方面的书籍也是如此。
因为统计学已经深入 R 语言的骨髓，所以许多统计学课本使用 R 语言作为其学习工具。
《Statistics: an Introduction using R》是一本介绍频率论统计学的优秀书籍。
一样的，如果你在亚马逊上快速搜索一下，中国直播网，你找到的大部分统计学入门的教材都使用了 R 语言作为它们的学习工具。
使用 R 语言学习贝叶斯统计学
当你正在寻找一本关于贝叶斯统计学的入门书籍时，这种趋势变得更为明显。
几乎所有的关于贝叶斯统计及推断的书籍都是用了 R 语言。尽管有些例外(有些书使用了 C 语言或者 Python)，但主导的仍然是 R 语言。
如果你对贝叶斯统计学感兴趣，你可以查看这几本书：
Introduction to Bayesian Statistics
Statistical Rethinking
Doing Bayesian Data Analysis
如果你对贝叶斯方法感兴趣的话，这些书是你最棒的选择了，并且它们都使用了 R 语言。
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