Come imparare R da zero nel 2026: guida dell’esperto

Che cos’è R?

R è un linguaggio di programmazione interpretato di alto livello creato da Ross Ihaka e Robert Gentleman. È stato rilasciato per la prima volta nel 1993 come successore del linguaggio S. È progettato con un’enfasi sul calcolo statistico e la grafica, il che lo rende una scelta popolare per l’analisi dei dati, la modellazione statistica e la visualizzazione. R è ampiamente utilizzato in ambito accademico e di ricerca, anche se le sue applicazioni vanno oltre questi campi.

R supporta più paradigmi di programmazione, tra cui quello procedurale, a oggetti e funzionale. In parole più semplici, significa che è flessibile e ti permette di scrivere codice in modi diversi: che sia come dare al computer una lista di cose da fare, creare modelli digitali di oggetti o concetti, oppure trattare il codice come un problema matematico.

Perché R è popolare?

Nel corso degli anni, R ha guadagnato un forte seguito nelle comunità di data science e ricerca grazie alle sue librerie estese, semplicità, versatilità e potenti capacità di visualizzazione dei dati. Questi motivi lo rendono anche un linguaggio molto apprezzato per la data science perché consente ai data scientist di concentrarsi di più sull’interpretazione dei dati invece che sulle complessità del linguaggio.

Vediamo da vicino alcune caratteristiche di R che lo rendono un linguaggio di programmazione così versatile e ampiamente utilizzato:

• Leggibilità: R è noto per la sintassi chiara e leggibile.

• Facile da imparare: la leggibilità di R e la documentazione completa lo rendono relativamente semplice da apprendere per i principianti.

• Versatilità: R non è limitato a un solo tipo di compito. Che tu sia interessato alla modellazione statistica, alla visualizzazione dei dati, alla bioinformatica o al machine learning, R ha gli strumenti per arrivarci.

• Ricco supporto di librerie: R include una grande libreria standard con codice pre-scritto per vari compiti, facendoti risparmiare tempo e fatica. Inoltre, la community di R ha sviluppato migliaia di pacchetti di terze parti, che estendono ulteriormente le funzionalità di R.

• Indipendenza dalla piattaforma: Una delle grandi qualità del linguaggio è che puoi scrivere il codice una volta ed eseguirlo su qualsiasi sistema operativo, ottimo per il lavoro di squadra e la riproducibilità. 

• Linguaggio interpretato: R è un linguaggio interpretato, il che significa che il codice viene eseguito riga per riga. Questo può facilitare il debugging perché puoi testare piccoli pezzi di codice senza dover compilare l’intero programma.

• Open source e gratuito: il codice sorgente di R è liberamente disponibile e può essere distribuito e modificato. Questo ha portato a una grande community di sviluppatori che contribuisce al suo sviluppo e crea un vasto ecosistema di pacchetti R.

• Tipizzazione dinamica: R è tipizzato dinamicamente, il che significa che non devi dichiarare il tipo di dato di una variabile quando la crei. L’interprete R ne deduce il tipo, rendendo il codice più flessibile e facile da usare.

Personalmente, mi piace anche che R sia costruito sopra le librerie di algebra lineare di Fortran, quindi puoi fare cose come la regressione lineare semplice senza dover installare alcun pacchetto.

Perché dovresti imparare R

C’è richiesta di competenze in R

Le aziende di ogni dimensione e settore riconoscono sempre di più il valore dell’analisi dei dati e della modellazione statistica per prendere decisioni informate e ottenere vantaggi. Poiché R è un linguaggio leader per questo scopo, compare in un numero crescente di contesti.

Le organizzazioni usano R per estrarre insight da grandi dataset, costruire modelli predittivi e creare visualizzazioni che guidano decisioni strategiche. C’è un’impennata di opportunità di lavoro per i professionisti esperti di R, in particolare in settori come finanza, sanità e marketing. Università e istituti di ricerca utilizzano ampiamente R anche per l’insegnamento e la ricerca avanzata, alimentando la domanda di docenti e ricercatori con competenze in R.

In pratica, c’è un ciclo di feedback in cui la versatilità e la flessibilità di R ne aumentano la domanda. Gli sviluppatori scrivono codice e creano pacchetti, e il vasto ecosistema di nuovi pacchetti R ne estende ulteriormente le funzionalità. Oggi R copre praticamente ogni applicazione: dal machine learning e data mining all’analisi spaziale e alle previsioni di serie temporali.

R ha una varietà di applicazioni

Ecco alcune aree chiave in cui R è ampiamente utilizzato. Naturalmente, non è un elenco esaustivo.

• Ricerca scientifica: R è ampiamente usato negli studi scientifici per l’analisi dei dati e la modellazione statistica. I ricercatori utilizzano R per analizzare dati sperimentali, eseguire simulazioni e pubblicare ricerche riproducibili.
• Sanità e bioinformatica: Nella sanità, R viene utilizzato per analizzare i dati degli studi clinici, le cartelle dei pazienti e i dati genomici. I bioinformatici usano R per l’analisi di sequenze, gli studi di espressione genica e la biologia computazionale.
• Finanza ed economia: Analisti finanziari ed econometrici usano R per l’analisi quantitativa, la gestione del rischio e le previsioni economiche. 
• Marketing e customer analytics: R aiuta gli analisti di marketing a comprendere il comportamento dei clienti, segmentare i mercati e ottimizzare le campagne. 
• Scienze ambientali: Gli scienziati ambientali usano R per analizzare dati ecologici, modellare i cambiamenti climatici e studiare la biodiversità.
• Scienze sociali: Nelle scienze sociali, R viene usato per l’analisi di sondaggi, la psicometria e l’analisi delle reti sociali. 
• Ingegneria: Gli ingegneri usano R per il controllo qualità, l’ottimizzazione dei processi e la manutenzione predittiva. 

Molti lavori popolari richiedono R

Ora, colleghiamo le applicazioni di R ai ruoli lavorativi in modo più specifico:

Entrare in uno dei lavori sopra elencati è molto allettante. Con dedizione, apprendimento costante e un approccio proattivo, puoi ottenere il lavoro dei tuoi sogni che utilizza R. Ecco alcune linee guida che spero ti aiutino:

Continua a informarti sul settore

Rimani aggiornato sugli ultimi sviluppi in R nello specifico e in data science e AI in generale. Un’ottima risorsa è il podcast DataFramed di DataCamp, con episodi come Election Forecasting and Polling con il Professor Andrew Gelman della Columbia, noto e appassionato utente di R, o questo altro episodio su Data Science, Epidemiology and Public Health, che è un’altra ottima scelta per gli utenti R perché R è il linguaggio di programmazione principale in epidemiologia e sanità pubblica. Un altro episodio recente che consiglio: Increasing Diverse Representation in Data Science con Nikisha Alcindor, Presidente e Fondatrice dello STEM Educational Institute (SEI).

Ottieni una certificazione per mostrare le tue competenze

Un modo efficace per dimostrare la tua esperienza in R è ottenere una certificazione da DataCamp, molto apprezzata nel settore. Queste certificazioni non solo convalidano le tue competenze, ma dimostrano anche il tuo impegno nell’apprendimento continuo e nello sviluppo professionale. Dai un’occhiata alla nostra Data Analyst Certification e alla Data Scientist Certification. 

Sviluppa un portfolio

Costruire un portfolio solido che dimostri le tue competenze e i progetti completati è un modo per distinguerti dagli altri candidati. È importante mostrare progetti in cui hai applicato R per affrontare sfide reali: può lasciare un’impressione duratura ai responsabili delle assunzioni. Il tuo portfolio dovrebbe essere una vetrina varia di progetti che riflettano la tua esperienza con R e le sue diverse applicazioni. A questo scopo dovresti usare DataLab, che è un IDE online che ti permette di scrivere codice, analizzare dati in modo collaborativo e condividere i tuoi insight. 

Crea un CV efficace

Avere un ottimo CV aiuta sempre. Per fortuna, abbiamo un’ottima risorsa di supporto: How to Create a Data Analyst Resume (with Templates and Examples). Dagli un’occhiata perché ci sono molte sottigliezze. La prima cosa che mi viene in mente è che, oggi, il tuo CV deve colpire non solo i recruiter in carne e ossa, ma anche gli Applicant Tracking Systems (ATS), software automatizzati usati da molte aziende per vagliare i CV ed eliminare quelli che non soddisfano criteri specifici. 

Non scoraggiarti

Ricorda, costruire una carriera in un campo che usa R richiede perseveranza, apprendimento continuo e pazienza. Ma seguendo questi passaggi, sei già sulla strada giusta per il successo.

Consigli top per imparare R

A questo punto probabilmente sei pronto per iniziare a imparare R. Prima, lascia che ti dia alcuni consigli che possono dare una spinta al tuo apprendimento.

1. Abbraccia il tidyverse

Il tidyverse è una collezione di pacchetti R progettati per la data science. Include ggplot2 per la visualizzazione, dplyr per la manipolazione dei dati e tidyr per mettere in ordine i dati, tra gli altri. Inizia imparando i pacchetti core del tidyverse. La loro sintassi coerente renderà l’apprendimento ancora più semplice. Segui il nostro corso Introduction to the Tidyverse e capirai cosa intendo. 

2. Padroneggia R Markdown per i report

R Markdown ti permette di integrare codice R, output e testo narrativo in un unico documento rifinito. Supporta vari output come HTML, PDF e Word. Puoi usare R Markdown per report, presentazioni e documentazione. I capi adorano R Markdown, quindi ricorda di seguire il nostro corso Reporting with R Markdown.

3. Usa DataLab

DataLab offre una piattaforma interattiva per esercitare il coding in R e le competenze di data science. Fornisce progetti guidati ed esercizi per migliorare l’esperienza di apprendimento in un ambiente strutturato. L’approccio pratico e il feedback in tempo reale ti aiuteranno a consolidare la comprensione di R.

4. Sfrutta risorse e community online

La community R è attiva e solidale, e condivide volentieri risorse per studenti di ogni livello. Unisciti a forum come Stack Overflow, RStudio Community e r/rstats su Reddit. Segui blog, canali YouTube e profili social dedicati alla programmazione in R.

5. Rimani aggiornato sull’ecosistema di R

R è in continua evoluzione, con nuovi pacchetti e aggiornamenti rilasciati regolarmente. Tieni d’occhio gli ultimi sviluppi nell’ecosistema R. Segui le note di rilascio dei pacchetti, partecipa a webinar e leggi blog su R per rimanere aggiornato su nuove funzionalità e best practice.

6. Guarda i code-along su R

DataCamp ha ottimi insegnanti. Impara A/B Testing in R con Arne Warnke, come funziona ggplot2 guardando Visualizing Video Game Sales Data with ggplot2 in R con Richie Cotton, Exploratory Data Analysis in R for Absolute Beginners con Ishmael Rico, e Analyzing Credit Scores with tidymodels in R con Matt Pickard. 

7. Tieni a portata di mano una cheat-sheet su R

R per i business user

Molti professionisti imparano R direttamente sul lavoro. Ha perfettamente senso per le aziende, perché migliorare le competenze della forza lavoro è un ottimo modo per aumentare la retention. DataCamp non offre solo molte risorse per chi impara individualmente, ma può anche fare upskilling di interi team in una volta sola, quindi DataCamp for Business offre una soluzione completa che scala insieme alla tua organizzazione. 

Ecco solo un paio dei tanti vantaggi: 

1. Percorsi personalizzati: possiamo creare percorsi di apprendimento su misura per le esigenze specifiche dell’azienda.
2. Esercitazioni pratiche: forniamo esercizi interattivi e progetti reali perché ci sta a cuore la comprensione.
3. Scalabilità e flessibilità: le nostre soluzioni si adattano alle esigenze di team piccoli e grandi, e lo teniamo presente mentre costruiamo un progetto.
4. Docenti esperti: i corsi sono progettati da esperti del settore. Le nostre tecnologie sono le più aggiornate e gli esercizi sono radicati in casi aziendali reali.

Considerazioni finali

Imparare R è un percorso gratificante che può aprire molte opportunità di carriera. Spero che tu non solo abbia una nuova apprezzamento per il linguaggio R, ma anche la fiducia di essere sulla strada verso la padronanza.

Ricorda, la chiave per imparare R è la costanza e la pratica. Non correre attraverso i concetti. Prenditi il tempo per capire ciascuno e applicarlo in progetti pratici. Iscriviti al corso di R su DataCamp più adatto al tuo livello. Unisciti alle community R, partecipa a coding challenge e non smettere mai di imparare.