Vabatarkvaralisi tooteid on mu töölauale sattunud üsna mitmeid ning ei saa küll kuidagi väita, et nad olulisel määral, kui üldse kommertslikest vendadest õnnetumad oleksid. Vastupidi, mõnel juhul on tegemist isegi omajagu paremate toodetega. Näituseks tooksin siinkohal viimatise leiu, programmi nimega R. R on ühelt poolt tegelikult programmeerimise keel, kuid samas ka tarkvaraline keskkond, kus on võimalik antud keeles jooksutada skripte, mis enamasti põhinevad matemaatilistel ning kitsamalt öeldes statistilistel funktsioonidel ning algoritmidel ja teisalt võimaldab keskkond väljutada ka korralikku infograafikat.
Esialgsest kitsalt statistikutele mõeldud tarkvarast on ajapikku koos üleilmse andmete kaevandamise ning analüüsi võidukäiguga välja kujunenud põhimõtteliselt standard, tähendusega, et R on üks populaarsemaid töövahendeid antud valdkonnas, mida näitavad ka erinevad uuringud (Rexer's Annual Data Miner Survey). Võrreldes kahe tuntuma kommertstarkvaraga nagu SAS või IBM SPSS PASW Modeller on R kindlasti paindlikum ning üldiselt ka laiemate võimalustega, kuna võimaldab kogukonnal valmis kirjutada tarkvarapakette, mis on tasuta saadaval. Eriti kasulikud on viimased just infograafika lahenduste jaoks. Kus R ehk tagasihoidlikum on kasutajaliides ning teisalt nõuab ta ikkagi R keele algtasemel omandamist, et osata vähemalt võrgus saadaval olevaid skripte lugeda ning enda vajadustega kohandada, samas on keel piisavalt intuitiivne inimesele, kes nii ehk naa tegeleb andmeanalüüsiga.
Veel üks aspekt, mis seletab R-i populaarsust on suundumus, et ka ülikoolides võetakse aina enam kasutusele R-i, mis omakorda tähendab, et kui tudengid kooliajal või pärast kooli tööturue jõuavad on neil R-i praktika olemas ning nad eelistavad ka oma töös kasutada vastavat tarkvara.
Sõnaga, isikliku kogemuse põhjal julgen öelda, et hetkel on vabatarkvaraline R omajagu samme ees oma kommertstarkvaralistest konkurentidest ja keeruline on näha ka lähituleviku vaates, et olukord kuidagi muutuks, pigem vastupidi.
Esialgsest kitsalt statistikutele mõeldud tarkvarast on ajapikku koos üleilmse andmete kaevandamise ning analüüsi võidukäiguga välja kujunenud põhimõtteliselt standard, tähendusega, et R on üks populaarsemaid töövahendeid antud valdkonnas, mida näitavad ka erinevad uuringud (Rexer's Annual Data Miner Survey). Võrreldes kahe tuntuma kommertstarkvaraga nagu SAS või IBM SPSS PASW Modeller on R kindlasti paindlikum ning üldiselt ka laiemate võimalustega, kuna võimaldab kogukonnal valmis kirjutada tarkvarapakette, mis on tasuta saadaval. Eriti kasulikud on viimased just infograafika lahenduste jaoks. Kus R ehk tagasihoidlikum on kasutajaliides ning teisalt nõuab ta ikkagi R keele algtasemel omandamist, et osata vähemalt võrgus saadaval olevaid skripte lugeda ning enda vajadustega kohandada, samas on keel piisavalt intuitiivne inimesele, kes nii ehk naa tegeleb andmeanalüüsiga.
Veel üks aspekt, mis seletab R-i populaarsust on suundumus, et ka ülikoolides võetakse aina enam kasutusele R-i, mis omakorda tähendab, et kui tudengid kooliajal või pärast kooli tööturue jõuavad on neil R-i praktika olemas ning nad eelistavad ka oma töös kasutada vastavat tarkvara.
Sõnaga, isikliku kogemuse põhjal julgen öelda, et hetkel on vabatarkvaraline R omajagu samme ees oma kommertstarkvaralistest konkurentidest ja keeruline on näha ka lähituleviku vaates, et olukord kuidagi muutuks, pigem vastupidi.
Kommentaare ei ole:
Postita kommentaar