O R-studio simplifica a experiência do R e é especialmente útil para funcionários, pesquisadores ou estudantes iniciantes. Ele converte a experiência tradicional de programação R e a torna mais amigável ao usuário.

Eu gostaria que o software tivesse uma interface visual mais moderna, mas, como é gratuito, não acho que o software tenha receita para suportar essa atualização.

A interface do usuário é amigável o suficiente e fácil de navegar para iniciantes e as ferramentas e recursos são muito satisfatórios para usuários avançados. Portanto, o R-Studio é um ótimo produto para uma ampla gama de usuários.

Eu gostei de cantar R studio no meu projeto de aprendizado de máquina. O R-Studio fornece ótimas representações visuais de dados que eu achei tremendamente úteis. Se você estiver executando uma codificação R pesada, o R Studio é obrigatório. As variáveis ​​são definidas no ambiente e você pode vê-las simplesmente clicando nelas. Existem muitas ótimas bibliotecas para experimentar quando você pega o jeito. O R-Studio pode diminuir a velocidade com grandes dados, mas a grande integração com as tecnologias de computação em nuvem compensa isso. Usei a nuvem do Azure para computação em nuvem com o R-Studio e gostei da integração e do processo ser fácil. Defino a nuvem no R-Studio em menos de cinco minutos.

Algumas bibliotecas não são otimizadas para desempenho. Portanto, pode ser necessário tentar algumas bibliotecas antes de encontrar uma implementação que execute o algoritmo sem problemas para um grande conjunto de dados. Além disso, o programa pode congelar e talvez você não consiga recuperar seu trabalho. É sempre uma boa ideia salvar seu trabalho.

É simples e fácil de usar e o IDE ideal para programar em R.

O botão para impedir a execução de um script R não é muito óbvio, nem é óbvio quando você pressiona que algo está acontecendo.

Facilita muito a programação R, com ótima interface e informações visuais.

Os problemas que eu encontrei usando o R Studio eram principalmente problemas na linguagem de programação R, e não o software RStudio. Então, acho que gosto de quase tudo.

Eu realmente gostei de usar o RStudio. Ajudou-me bastante nos meus projetos de pesquisa e vou recomendá-lo ao meu amigo.

Eu realmente gosto da maneira como as estatísticas parecem realmente fáceis. É fácil de aprender, fácil de usar. Possui muitas dicas de ajuda e solução de problemas disponíveis on-line. Dá tramas ordenadas e claras.

Ele usa muita memória e às vezes trava sem nos informar o erro.

Com o R-Studio, minhas tarefas de análise de dados no trabalho foram facilitadas. Provavelmente é o melhor IDE para R disponível.

Ótima interface / layout, sua fonte aberta, possui o recurso de preenchimento automático por que trabalhar com funções (isso ajuda quando você sabe qual argumento passar na função). Outra grande vantagem é que você pode personalizar a interface para se adequar às suas preferências. A capacidade de ver seu console e o ambiente global na mesma tela é uma grande vantagem.

Ainda não descobri um recurso que não gosto no R-Studio

Não há necessidade de alternar entre as guias, todas as guias em um só lugar. Sugestões no código são realmente úteis

Ainda pode ser mais amigável alterando algumas coisas

O R Studio trabalha de maneira fantástica para fazer pleno uso dos poderosos recursos do idioma.

Sem problemas reais - a curva de aprendizado para R pode ser acentuada, mas vale a pena!

O software é muito útil e é amplamente utilizado para minhas tarefas na faculdade.

O melhor do R Studio é a variedade de funcionalidades oferecidas, especialmente para dados e previsões de séries temporais.

Achei um pouco difícil de entender, em comparação com outros softwares que eu estava usando, como o Stata.

Estou usando este software há mais de 1 ano e posso dizer que possui muitos pacotes úteis, o que facilita tudo em análise de dados e ciência de dados.

Não posso mencionar nenhum problema específico para este software.

Com o RI, na verdade, usei algumas das modelagens preditivas para ajudar a tomar algumas decisões financeiras onde trabalho e isso tem sido muito valioso para nossas necessidades.

Eu realmente gosto de poder fazer modelos preditivos através da R.. Eu uso este software há cerca de 8 meses e sinto que estou olhando para entender o jeito. requer apenas uma boa experiência em codificação, mas os aplicativos para os quais você pode usá-lo são ótimos! Eu aprendi como calcular funções discretas de probabilidade em R e é muito preciso. oh e é grátis!

Minha maior reclamação sobre R é a enorme curva de aprendizado que vem junto com a tentativa de aprendê-la. Devo dizer que fiquei muito frustrado às vezes. Eu não tinha experiência anterior em pequenas quantidades de codificação ou estatística, mas devo dizer que este software é bom quando você pega o jeito.

Estou usando há quase 2 anos e isso me faz gostar muito mais da programação!

É fácil de usar. Facilite o uso da programação R com seus recursos.

Às vezes, não é executado corretamente e precisa ser reiniciado

Uso o R Studio diariamente para interagir com os dados. É o meu software obrigatório sempre que preciso fazer algo grande demais para o Excel ou algo que precise ser repetido.

Um IDE tão fácil de usar. Isso facilita o gerenciamento de todos os meus objetos de dados, visualizações e pacotes ativos.

Ninguém jamais acusará o R ou R Studio de ser o software mais rápido ou mais eficiente em termos de memória.

Usamos isso por vários anos para recuperar arquivos perdidos e sistemas de arquivos perdidos para nossos clientes.

Um dos recursos mais surpreendentes deste software é a capacidade de reconstruir matrizes RAID com falha. Você pode criar imagens das unidades individuais e construir a matriz virtual no software. Uma vez feito, você pode recuperar arquivos da matriz antiga sem que ela esteja intacta. Isso por si só torna este software inestimável, mas também supera rotineiramente quase qualquer outro software com o qual o comparamos.

Ele tem uma ligeira curva de aprendizado e leva um pouco mais do que a maioria das outras opções de software de recuperação. Mas funciona melhor que a maioria, então estamos bem com isso.

Gostei de R, tem sido minha melhor ferramenta de ciência de dados desde então.

Muito boa ferramenta de programação para matemático. Forte para tarefas de ciência de dados e análise. Desde que troquei, não há volta

Algoritmos de codificação como redes neurais podem ser lentos em R, e os usuários precisam estar familiarizados com a matemática para usar sua manipulação de vetores e matrizes

Tem sido ótimo até agora. A codificação no software não tem sido muito difícil de descobrir.

Comecei a usar este programa para ajudar a fazer mapas a partir dos dados que estávamos usando em uma empresa 3PL. Desde então, tenho usado isso para necessidades gerais de visualização de dados.

Demorou um pouco para descobrir quais bibliotecas usar e trazer. O Google é uma maneira muito fácil de descobrir qual funciona para que tipo de problema.

O Rstudio é basicamente o IDE para código R. Período. O que eu mais gosto é a maneira como ele pode lidar com scripts R, descontos, blocos de anotações, outros idiomas também (python, sql etc.) e até sintaxe de látex, se necessário.

As únicas desvantagens que sempre experimentei são: eficiência da memória e o fato de ser bem mais lenta que o "console R". Além disso, falhas repentinas são bastante irritantes.

O R-studio é um programa muito fácil de navegar, que permite executar todas as ações no R, mas com ajuda e instruções extras. Com este software, você também pode ajustar as configurações ao seu gosto para poder trabalhar confortavelmente. Ferramentas muito úteis permitem que as perguntas sejam respondidas rápida e informativamente.

Às vezes, o R-Studio tem muitas coisas acontecendo ao mesmo tempo, às vezes fica difícil navegar e perde onde você está trabalhando.

Esse IDE é ótimo para o desenvolvimento e a ciência de dados em R. É fácil visualizar o ambiente em que você está trabalhando para verificar versões de pacotes e variáveis. Também é o padrão do setor para R, por isso existem muitos recursos on-line.

Eu freqüentemente trabalho em projetos diferentes, portanto, ter que criar constantemente um novo espaço de trabalho para cada novo projeto é tedioso.

Muito bom. Foi fundamental para a implementação de análises nos estágios iniciais.

Ferramenta muito útil para profissionais de análise. É fácil de usar e implementar o trabalho analítico e oferece grande suporte em termos de recursos.

Este produto não é escalável e, portanto, não é uma escolha muito boa quando se trata de análise de Bigdata. Também está perdendo brilho com o tempo, à medida que mais empresas estão colocando o foco em python.

Obrigado por fornecer o R-Studio.

Estou usando o software R há cerca de um ano. É uma das melhores linguagens de programação. Qualquer pessoa que queira trabalhar como engenheiro de dados, analisador de dados ou cientista de dados deve conhecer a R. Fornece pacotes eficientes para resolver vários problemas. É fácil de usar e fácil de aprender. Quando comecei a aprender R, pensei que levaria muito tempo. Mas depois de um tempo, eu dominei o uso do R. Ele tem vários recursos que facilitam o uso do R em vez de utilizar outro software.

É um software confiável e eficiente. Não posso dizer muito sobre seus contras. Como experiência pessoal, não gosto dos gráficos e do ambiente do software. Eu acho que pode ser melhorado.

Uma interface de usuário útil para programação R, que pode ajudar muito especialmente para programadores iniciantes.

Sinceramente, gosto do Rstudio por fornecer análises estatísticas e suas visualizações. Se você é um pouco novo em programação, o Rstudio, em vez de R, pode reduzir sua confusão inicial.

Às vezes, interromper a execução do seu código não é possível, o que é especialmente vital quando você encontra um código que acaba sendo executado para sempre. Às vezes, o botão de parada projetado para esses casos não funciona.

Uma experiência muito boa que é incomum, mas se acontecer, precisa ser feita. É um tipo de manutenção corretiva de certa forma.

É uma ferramenta de recuperação de dados muito simples que pode ter um bom desempenho para exclusão de dados ou discos danificados. Só o usei uma vez para recuperar dados importantes armazenados em um iPod Classic (no modo de disco) que começou a falhar. O processo foi impecável e rápido.

Dada a natureza das unidades de disco e como os dados tendem a ser reescritos após algum tempo nos espaços liberados pelo sumário, é mais útil quando a recuperação ocorre quase imediatamente após o evento, o que limita o poder de recuperação de dados antigos reais.

Ótimo software que facilitou o uso do R para estatísticas.

Eu gosto que torne a linguagem R um pouco mais intuitiva, pois possui funcionalidades internas que operam nessa linguagem, tornando-a mais acessível.

Eu gostaria que tivesse mais processos internos, para facilitar o uso do R em todos os aspectos. Às vezes, acho difícil encontrar qual código usar.

O R studio é o padrão-ouro para a solução de codificação moderna. eu simplesmente amo isso

A interface do usuário pode ser melhor, scripts longos de código começam a ficar confusos devido à sua interface do usuário não tão boa

Trabalhar com o R Studio é ótimo, é fácil escolher para iniciantes e também é um IDE poderoso para usuários avançados. O código escrito no RStudio pode ser publicado e compartilhado com facilidade.

O uso do RStudio permite que o usuário aproveite ao máximo o R. É muito fácil instalar e usar pacotes. Novos pacotes podem ser aprendidos e entendidos muito rapidamente com a função de ajuda e os exemplos que eles fornecem. Imagens e gráficos podem ser exibidos, redimensionados e exportados conforme o usuário precisar.

Alguns dos padrões podem ser difíceis de trabalhar. Dependendo do que o usuário planeja usar R para determinados padrões, pode haver maneiras ruins de exibir informações, como quando usar notação científica. Além disso, é possível executar ações que causam loops infinitos ou podem ser executadas por dias se ininterruptas.

R é uma ótima ferramenta. A quantidade de pacotes oferecidos é incompreensível e todos eles têm inúmeras capacidades. Eu uso um chamado "psych" para fazer cálculos estatísticos diferentes sobre os dados. É incrivel.

Os únicos contras na minha opinião até agora é que pode ser um desafio aprender. A sintaxe difere entre pacotes, então é algo que você precisa se acostumar. A única vantagem é que o Google muitas vezes pode ajudá-lo a descobrir o que você está tentando fazer.

Gosto que você possa baixar e instalar vários pacotes com funções poderosas para ajudar a analisar e visualizar dados. Qualquer pessoa pode usar ou contribuir com seus próprios pacotes.

Quando a quantidade de dados é enorme, o R studio tende a desacelerar ou levar muito tempo para processar. Talvez o Python seja melhor nesse caso.

Trabalhando como epidemiologista freelancer e consultor de pesquisa, é essencial que eu tenha acesso a um programa no qual possa analisar grandes quantidades de dados e compartilhar os resultados facilmente. O R-Studio me permite fazer isso. Uma vez entendida a interface do R-Studio, é fácil navegar e permite que vários procedimentos analíticos sejam realizados.

O R-Studio é gratuito e permite que os usuários analisem grandes conjuntos de dados com facilidade e rapidez.

Eu realmente sinto que não há contras no uso do R e R-Studio.

Uma ferramenta tradicional, mas com grande utilidade

Usei isso para um projeto da escola e oferece uma excelente funcionalidade de previsão para que possamos realizar nosso trabalho. Suas funcionalidades se estendem além daquilo que estou aprendendo atualmente.

A interface pode ser melhorada. Às vezes, pode ser confuso, especialmente entre executar seus comandos.

É fácil de usar, para facilitar as estatísticas para todas as pessoas. e é de código aberto! Ótimo. interface é boa.

É difícil entender algumas funções e pacotes que ainda preciso verificá-los on-line, embora tenha uma breve explicação.

O R-studio é o principal ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R e é muito bom.

O R-studio permite um uso muito mais fácil do R. Ele integra quatro telas básicas (script, console e 2 telas de suporte para ajuda, meio ambiente, etc.) e recursos como descontos.

Fácil de usar, o R-studio ainda precisa que você saiba como usar a linguagem R, o que pode ter uma curva de aprendizado acentuada para alguns.

É uma ferramenta muito rápida e direta para analisar dados sem usar o Excel ou ArcGIS. Se você souber codificar, o R-Studio é uma ferramenta conveniente em comparação com o R ou o Python se você se concentrar na análise. O programa é muito leve.

Uma ferramenta muito rápida que você pode manipular e utilizar os dados sem usar ferramentas como ArcGIS ou Excel. É de uso gratuito e pode analisar os dados com codificação, e a velocidade da análise é mais rápida do que outras ferramentas como Python, pois o R-studio se concentra mais na análise de dados. Comparado ao R, é mais simples e fácil de usar para novos usuários.

O menu de ajuda é um pouco difícil de entender, mesmo que você entre no menu de ajuda. Quanto à maioria dos programas de codificação, é melhor usar o Stack Overflow.

Eu sempre gosto de trabalhar no R-studio; é confiável, eficiente e muito útil!

É a melhor interface disponível para usar o R, especialmente para estatísticas. Isso simplifica muitas das coisas que você teria que fazer com os comandos na R. simples.

A seção 'ajuda' é a mesma que em R, para que possa ser melhorada.

Um excelente IDE para quem está familiarizado com R.

Quando você abre muitas guias de script, os limites de memória ou alguns problemas internos, ela trava. Nesse caso, usar R (sem IDE como o R-Studio) é a melhor maneira.

Ótima ferramenta !! Definitivamente recomendado.

1. Código aberto

1. Funcionalidades embutidas podem ser adicionadas para oferecer recursos internos

No geral, é um produto A +, eu recomendo.

Quase tudo sobre isso é bom, a documentação, sintaxe, integração do github, pacotes para aplicativos de ML e muito mais.

Às vezes, pode ser um pouco lento e com falhas, mas na maioria das vezes não decepciona.

Eu usei o R Studio para uma aula de estatísticas inicial. Eu tenho fundo de codificação, então descobri com bastante facilidade. Outros da minha turma realmente tiveram dificuldades, porque até os sites de ajuda estão esgotados com o código. Antes de usar o R ​​studio, não deixe de fazer uma aula de codificação.

O R studio é bastante fácil de usar se você tiver algum conhecimento sobre codificação. Foi muito fácil encontrar ajuda para a maioria das minhas perguntas na web.

Alguns dos pacotes não são estáveis. Se você é iniciante, este pode não ser o software de estatísticas para você.

Ótima ferramenta para codificação e possui pacotes incríveis, incluindo a biblioteca ggplot

Para automação, essa ferramenta não possui alguns dos recursos presentes no python.

Embora seja difícil começar como novo usuário, depois de ter experiência com ele, o software é maravilhoso.

Adoro a capacidade de trazer e analisar dados e gerar vários recursos visuais / gráficos para comunicar as descobertas.

Minha coisa menos favorita sobre esse software R-studio seria a dificuldade de personalização para usuários mais novos.

Nós o usamos para fins de teste e para analisar nossos exames em detalhes e, até o momento, ele forneceu dados valiosos.

Ele fornece a análise de cada pergunta e distrator em detalhes, por isso é ótimo ver os resultados e tentar otimizar os itens de avaliação.

Não há nada que possa ser considerado um golpe.

Primeiro de tudo, R é grátis. Você pode baixar o R ​​and R studio gratuitamente. É amplamente utilizado nas aulas de estatística e ciência de dados. É bom para organizar conjuntos de dados e visualizar dados. Também é bom realizar testes estatísticos com muitos pacotes internos.

Não é bom para loops. Vai demorar um pouco para ser executado. É um pouco mais lento para aprender coisas de máquina. Prefiro usar Python, pois é mais rápido.

Eu amo esse IDE, estou aprendendo R hoje em dia e estou gostando muito do Rstudio

Facilidade de uso, função de escolher pacotes, definir diretório de trabalho e visualizar gráficos enquanto trabalha no R

Às vezes é muito lento carregar um código para um enredo, fica travado e difícil de matar essa sessão, eu gostaria que fosse mais rápido

Uso o R-Studio regularmente no escritório para análise de dados e estatística e também visualização de dados.

O layout e a facilidade de uso são excelentes, existem funções para praticamente qualquer operação estatística que você precisa executar no R Studio. O recurso de preenchimento automático no R-Studio IDE é notável, completa a função para você e também fornece dicas sobre quais argumentos devem ser inseridos nas funções.

Ainda não descobri nenhum recurso que ainda não goste no R, por enquanto, é notável para análise e visualização estatística.

O valor deste software é que ele permite que basicamente qualquer pessoa acesse e analise facilmente grandes conjuntos de dados. Tornou-se imperativo na ciência biomédica agora acomodar dados de sequenciamento e, mesmo sem nenhuma experiência em programação, o R studio facilitou o início da R. É um item obrigatório para quem quer fazer algo, desde mover uma coluna até gerar mapas de calor e também pode calcular estatísticas para você. Tudo o que você precisa fazer é conhecer os comandos corretos e como usá-los, o que eu achei desafiador - exige que você tenha um tempo dedicado para aprender ou conheça alguém que já esteja familiarizado com o ambiente de programação.

Como não tenho muitos conhecimentos de informática, hesitei muito em usar o R-studio, mas na verdade era muito mais fácil do que eu esperava. É uma ferramenta poderosa para fazer tudo, desde cálculos e comandos simples de uma linha até scripts completos que você pode desenvolver e executar para analisar e gerar grandes conjuntos de dados. Descobri que é inestimável na avaliação de dados de seqüenciamento e facilita a manipulação de grandes grupos de dados que o Excel congelaria se você tentasse fazê-lo manualmente.

É realmente difícil ensinar a si mesmo como usar este software. No começo, fiquei até confuso sobre qual painel digitar, pois parecia haver dois. No entanto, após uma introdução inicial de dez minutos por outro membro da equipe que usava R com freqüência, pude entender facilmente como usar o R ​​studio para desenvolver scripts e comandos em R. Você realmente precisa que alguém lhe ensine as diferentes comandos para fazer pleno uso do R.

trabalhe eficientemente para análise de dados em larga escala. ajuda na execução de programas escritos em R.

simplifica a execução dos programas codificados para rodar com melhor interface do usuário. R. mais simples e mais eficiente que o normal tem registros para verificar e voltar em caso de erros.

a interface do usuário pode ser melhor com opções mais intuitivas, tornando-a mais útil para pessoas que não estão conhecendo a codificação.

Eu fiz um classificador de imagem em ambos, Python e R.

Trabalho em conjuntos de dados enquanto prossegue minha ambição de fazer parte da Ciência de Dados. O primeiro e mais importante passo é processar os dados fornecidos. Anteriormente, eu costumava usar o Pycharm em todo o meu trabalho, mas o R-Studio é a única ferramenta que perdi. Eu percebi isso ultimamente. Ele já incorporou bibliotecas que reduzem o código e, portanto, a carga de trabalho pela metade. Tudo o que você precisa fazer é chamar a biblioteca fornecida.

Não consegui encontrar nenhuma falha como tal. Mesmo se você trabalha com Python ou R, seu código deve estar correto. Tenha cuidado com a indexação, pois é diferente em ambos. Além disso, às vezes o python ajuda na análise detalhada.

Estamos usando o R-studio para uma variedade de análises de dados, principalmente com aplicativos projetados para o R-studio com Shiny. Usaremos esses aplicativos em publicações futuras.

O R-studio é extremamente poderoso em termos de análise de dados, incluindo aplicativos, geração de gráficos, estatísticas, etc.

As mensagens de erro nem sempre são claras, e diferentes versões do R-studio podem ser executadas de maneira diferente, ou de modo algum, com alguns pacotes de biblioteca.

Estou analisando uma pesquisa feita para investigar a situação trabalhista de engenheiros civis em Honduras. Estou preparando todas as análises com R

O que eu mais gosto é que é grátis. Ele também possui uma interface mais amigável do que outros programas de software como pyhton ou matlab. Estou usando agora para meu aprendizado na área de ciência de dados e é muito útil quando você tem uma grande quantidade de dados

É mais fácil usar o Excel para organizar e limpar dados. No entanto, depende, se a quantidade de dados for muito grande, o Excel não teria capacidade para executar. Por enquanto, estou bem limpando e solicitando dados no excel e, em seguida, faça minha análise de dados em R

Uso R desde 2013 no R Studio após testar uma variedade de IDEs. É o melhor para o trabalho e continua a melhorar com o tempo.

O R Studio é o melhor IDE geral para R. O preço é correto e é extensível como o inferno. Se você tiver um problema de dados, é possível resolvê-lo no R Studio muito mais rapidamente do que qualquer outro R IDE.

Nada. Ele literalmente faz tudo o que eu peço - e se não suportar algo nativamente, quase sempre há uma solução alternativa.

Excelente para análise de dados para grandes arquivos de dados.

Comunidade gratuita, de código aberto e incrivelmente rica de usuários on-line, aparentemente há um pacote para qualquer tipo de trabalho que você está tentando fazer.

Curva de aprendizado um tanto íngreme, alguns pacotes não funcionam em servidores governamentais, sintaxe direta geral, mas alguns desafios.

Consegui restaurar dados para usuários que não têm backup e têm milhares de fotos e dados vitais.

A capacidade de criar imagens de discos rígidos aparentemente mortos e restaurar dados é poderosa. Além disso, a capacidade de conectar-se a sistemas remotos é outro ótimo recurso.

Atualmente, ele se dá bem com o objetivo pretendido. Não tive nenhum problema que consideraria um engodo.

Realmente ótima ferramenta e o tempo de execução é bastante baixo!

Não há nada que eu não goste no R-Studio.

Que é de código aberto e super poderoso.

Você precisa de algum tempo para se acostumar e é mais difícil de usar em comparação com outras alternativas (pagas).

Analisando dados de mídia estatisticamente para prever vendas futuras

Existem muitas fontes para encontrar os códigos que você precisa, como o GitHub, para que você não precise ser um código mestre para usar o R-Studio. A análise estatística é incomparável e você obtém insights sobre seus dados com facilidade. Você pode executar regressões complexas e testes estatísticos facilmente com algumas linhas de códigos

Não é fácil para iniciantes, muitas terminologias para se acostumar. Mas existem vários tutoriais no YouTube e uma grande comunidade para ajudá-lo sempre que você ficar preso

O R Studio é gratuito, existem muitos gráficos e funcionalidades de análise estatística, gráficos e muito mais. Fácil de criar R Notebooks e manter seu código organizado e apresentável.

Como o R Studio é gratuito e pode fazer quase o mesmo tipo de material pago pelo MATLAB, acho que não há nada a reclamar.

Minha experiência geral com o R-Studio tem sido positiva. Eu realmente tenho a invenção do R-Studio Cloud.

O software realiza análise estatística em um nível robusto e o inventário do R Studio Cloud tornou a geração de relatórios rápida e fácil.

O que eu menos gosto nesse software é a maneira como os pacotes são normalmente instalados e quanto tempo leva para instalar um pacote.

Projeções usando R ggplots são uma grande ajuda, essencial para analistas de dados

Instalação conveniente e facilmente disponível, um ativo para análise e visualização, software livre.

Tempo necessário para se familiarizar com a sintaxe, a ferramenta de Ajuda é menos amigável (? Não é fácil de entender), às vezes a instalação de várias ferramentas e pacotes fica confusa

O R-Studio é ótimo para ciência de dados. Muitos pacotes para usar, gráficos, funções e muitos outros que o tornam amigável e fácil de usar, mas difícil de dominar.

É fácil de configurar, poderoso, difícil de dominar. Ele pode fazer MUITAS coisas em relação à ciência de dados. Existem também muitos pacotes para usar que facilitam sua vida.

É difícil de entender. A linguagem não é universal.

Como o R-Studio é uma opção para os nossos negócios, não apenas podemos usar o DDI Disk Imager para recuperação de dados, mas também o R-Studio. Às vezes, a unidade não falha, mas os arquivos acabam de ser excluídos e o R-Studio é o responsável pela tarefa de recuperar os arquivos excluídos.

R-Studio é confiável, pode recuperar arquivos excluídos, fácil de usar. Usamos o R-Studio com frequência na empresa de recuperação de dados "Total Access Data Recovery".

O único problema é o custo do programa, mas o custo da recuperação de dados é muito maior, por isso se pagou.

R é conhecido pela flexibilidade super alta - permitindo que você personalize cálculos, escreva códigos que atendam às suas metas de análise, etc. Sem restrições - o que você acha que pode fazer acontecer em R.

Talvez seja necessário aprender sobre a linguagem R, o que pode ser doloroso no começo, mas vale a pena!

Isso me ajudou a concluir a lição de casa da minha turma, permitindo executar regressões econômicas e avaliar dados estatísticos.

Foi muito difícil de usar, pois nunca codifiquei antes e tive erros que me impediram por horas. Para não codificadores, pode ser muito difícil de usar.

Passei muito tempo tentando não usar o R-Studio porque gosto de lutar contra a norma. Descobri que não existem outros IDE's competitivos para R. Se você gastar tempo para aprender as teclas de atalho e aprimoramentos no R-Studio (como as melhorias de remarcação e GitHub), não será necessário usar outros IDEs para R.

A princípio, o produto parece desajeitado até que os atalhos sejam aprendidos. Eu deveria ter assistido a um vídeo quando o usei pela primeira vez.

No geral, este software é ótimo e facilita muito meu dia-a-dia. Não há muitos problemas para reclamar.

Eu gosto de praticamente tudo sobre este software. Isso torna minhas tarefas de escrita de código muito mais fáceis e agradáveis. Eu realmente gosto da integração com o Bash e o Python. É bom poder escrever código em vários idiomas no mesmo documento. Eu gosto de poder ver meu código, console, ambiente global e outras janelas, tudo ao mesmo tempo, o que é feito com delicadeza neste software. Ter uma janela de "ajuda" de fácil acesso e pesquisável economiza muito tempo.

Existem alguns bugs que encontro de vez em quando. Por exemplo, eu tinha um código que não funcionaria como o esperado. A função que eu estava usando estava dando uma saída estranha. Após a solução de problemas por uma hora, fechei o R-Studio, voltei e a função estava funcionando como deveria. Também encontrei outros problemas semelhantes, nos quais um simples "fechar" e "reabrir" corrige problemas.

Ótima plataforma para análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

Gosto da facilidade e versatilidade de seus recursos no processamento de dados. É uma ferramenta muito útil ao lidar com big data, deve ser mais rápida que o excel.

Pode ser necessário algum treinamento em fundamentos de programação, se você não tiver nenhuma experiência em programação.

R-studio é perfeito.

Possui rastreamento que pode ajudar a encontrar onde está o erro.

Às vezes, ao atualizar, os pacotes desaparecem!

É um software livre que pode fazer cálculos matemáticos pesados, análise de dados / programação e pode usar complementos como o Latex para definir símbolos matemáticos.

Existe uma curva de aprendizado e não é fácil no começo, mas vale a pena aprender!

O R studio é um alívio para quem precisa lidar com mais dados. Ao dar comandos, podemos lidar com eles com facilidade. Se precisarmos obter uma média de 5000 dados, podemos encontrá-los dando alguns comandos apropriados.

Vai levar algum tempo para os iniciantes se familiarizarem.

Ele possui uma interface amigável e é muito mais fácil usar o R-studio do que um console R. É uma ótima ferramenta para estatísticas e análise de dados.

Se você estiver trabalhando em uma área de otimização, esta ferramenta não oferece muitas opções.

R é incrivelmente simples e permite fácil manipulação e análise de dados. É uma ferramenta que lida com qualquer coisa, desde manipulação básica de dados até aplicativos complexos de aprendizado de máquina.

O R-Studio é ótimo para fazer qualquer forma de análise estatística. R é muito fácil de aprender e tudo parece fluir quando você aprende o básico. Há um número incontável de pacotes que você pode usar para facilitar sua análise e manipulação de dados. Existem até pacotes para permitir o uso de bibliotecas e ferramentas python.

Sem grandes queixas. Às vezes é difícil encontrar os pacotes (e sua documentação) facilmente. Costumo encontrar coisas no Google em vez de usar a função de ajuda incorporada.

A experiência geral até agora é boa conforme meus usos.

Sou apenas um iniciante desta ferramenta e acho muito útil agora. É de código aberto e a versão pro também está disponível. Muitos pacotes estão disponíveis e podem ser facilmente utilizados. O repositório Git pode ser facilmente acessível.

Na verdade, é direto. Outros softwares também estão disponíveis no mercado, que são muito mais rápidos que o R studio.

R studio - IDE é facilitado a codificação em R. Este software se destaca de outros IDEs em diferentes plataformas de programação devido à sua facilidade de instalação (não enfrentará problemas relacionados à variável / caminho do ambiente com a mesma frequência de outras ferramentas) e aos recursos - o bloco de notas / console / biblioteca etc. estão disponíveis em outros, mas essa ferramenta permite que você analise as variáveis ​​/ conjunto de dados - classifique e filtre interativamente sem precisar codificar todas as etapas. O R studio também está disponível na versão em nuvem - portanto, não precisamos instalá-lo em todos os computadores, caso desejemos usá-lo em qualquer lugar.

Eu gosto de tudo sobre esta ferramenta, eu recomendaria definitivamente a todos os programadores de R

No geral, um excelente IDE para a linguagem R. Não é tão suave e livre de erros quanto poderia ser.

Um excelente IDE R para iniciantes e especialistas. Vários recursos úteis que tornam o uso do R extremamente fácil, como preenchimento automático, navegador de documentação, funcionalidade R Notebooks, visualizador de dados, ferramentas de depuração e criação, integração com GitHub e muito mais. Não faz mal que pareça bom também, com os temas disponíveis.

Pode ser um pouco lento e às vezes glitchy. Por exemplo, o visualizador de dados geralmente não pode entregar grandes amostras de dados. Às vezes, falha sem motivo específico. A funcionalidade de notebooks R, embora ainda seja muito útil, atualmente está com erros e faltam recursos óbvios - poderia ser muito melhor!

Ótima experiência, desenvolvi e implantei muitos scripts.

Plataforma muito bem integrada para desenvolver scripts em R. Muitos módulos pré-instalados realmente ajudam a automatizar o trabalho repetitivo que é propenso a erros humanos. Uma vez que é a duplicação de código aberto, é bastante fácil. Mais amigável que o python.

Não muito bem integrado em comparação com plataformas baseadas em python.

Análise estatística

Para o desenvolvimento de modelos estatísticos

Pode ser feito mais amigável e com boa interface do usuário