专题课程
本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。
本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)，这些都是非常优秀的，在特定领域发展壮大的语言。
我已使用Java语言 11年，R语言 3年，Node 1年，对于本次问题 “哪个语言在2014年的应用前景会更好？”，我选择R语言。
2为什么我会选择R？
我会从下面的几个方面，来说明我选择R的原因。
R的基因
R的发展
R的社区和资源
R的哲学
R的使用者
R的语法
R的思维模式
R解决的问题
R的不足
1） R的基因
R是统计学家发明的语言，天生具有统计的基因。
从我开始学习R语言，我就开始了知识的跨界思考。统计基于概率论，概率论又基于数学，用计算机的方式编程，解决某个领域的实际问题。简单一算，4个学科知识的交集，决定着我们解决问题的能力。统计的基因，让R语言与众不同！
2）R的发展
R一直在小众领域成长着，最早也只有统计学家在用，主要用R来代替SAS做统计计算。时代在进步，随着大数据的爆发，R终于在这一波浪潮中，被工业界所发现。然后，有越来越多的工程背景的人加入到这个圈子，对R计算引擎，R的性能，R的各种程序包进行改进和升级，让R获得了新生。
我们现在用到的R语言软件，已经越来越接近工业软件的标准了。由工程师推动的R的发展速度，远远地超过了由统计学家推动的步伐。随着人们对数据分析要求的进一步增加，R会以更快的脚步继续发展，将成为免费的、开源的、数据分析软件的代名词。
3） R的社区和资源
R的发展，离不开R的社区支持。当然，我不得不承认R的官方社区，从Web页上看起来太简陋了，稍微调整一下CSS样式表，都会比现在好看很多。也许这种简单、无修饰也是统计学家的基因吧。
在R的社区中，我们可以下载到R语言软件，R的第三方软件包，和R的其他支持软件。可以找到开发者论坛，R-Journal列表，软件包列表，R语言图书列表，R用户组等的信息，同其他语言的社区资源一样丰富。
R是自由软件，开发者可以开发自己的软件包，封装自己的功能，然后在CRAN上面发布。截止到2014年2月，共有5236个R包在CRAN上面发布。
可能很多人会说只有5236个包，数量太少了。这是因为CRAN是需要提交申请的，R语言小组审核，检查后再会发布的出来。而且审核非常严格的，高质量是发布一个新的R包基本要求。由于CRAN过于严格的审查，让很多的开发者选择在RForge上发布，还有些R包是基于Github发布的，我也在github上面发布了自己的R包：https://github.com/bsspirit/chinaWeather。
R官方地址：http://www.r-project.org/
R开发者论坛：http://r.789695.n4.nabble.com/
CRAN：http://cran.rstudio.com/
RForge:https://r-forge.r-project.org/
4）R的哲学
每种语言都有自己的设计理念和哲学，而我体会的R的哲学，就是“静下心做事情”。
R不需要很长的代码，R也不需要设计模式。一个函数调用，传几个参数，就能实现一个复杂的统计模型。我们需要思考，用什么模型，传什么参数，而不是怎么进行程序设计。
我们可能会用R实现 “从一个数学公式，变成一个统计模型” 的过程，我们也可能会考虑 “如何让一个分类器结果更准确”，但我们不会思考 “时间复杂度是多少，空间复杂度是多少”。
R的哲学，可以让你把数学和统计学的知识，变成计算模型，这也是R的基因所决定的。
5）R的使用者
R语言早期主要是学术界统计学家在用，在各种不同的领域，包括统计分析，应用数学，计量经济，金融分析，财经分析，人文科学，数据挖掘，人工智能，生物信息学，生物制药，全球地理科学，数据可视化等等。
近些年来，由互联网引发的大数据革命，才让工业界的人，开始认识R，加入R。当越来越多的有工程背景的人，加入到R语言使用者的队伍后，R才开始像着全领域发展，逐步实现工业化的要求。
RevolutionAnalytics公司的RHadoop产品，让R可以直接调用Hadoop集群资源
RStudio公司的RStudio产品，给了我们对于编辑软件新的认识
RMySQL, ROracle, RJDBC 打通了R和数据库访问通道
rmongodb, rredis, RHive, rhbase, RCassandra 打通过R和NoSQL的访问通道
Rmpi, snow 打通了单机多核并行计算的通道
Rserve,rwebsocket 打通了R语言的跨平台通信的通道
R不仅是学术界的语言，更将成为工业界必备的语言。
6）R的语法
R是面向对象语言，语法如同Python。但R的语法很自由，很多函数的名字，看起来都是那么随意，这也是R的哲学的一部分吧！
看到这样的赋值语法，有其他语言基础的程序员，肯定会崩溃的。
> a<-c(1,2,3,4)->b > a [1] 1 2 3 4 > b [1] 1 2 3 4
随机取正态分布N(0,1)的10个数，又是这么的简单。
> rnorm(10) [1] -0.694541401 1.877780959 -0.178608091 0.004362026 [5] 0.836891967 1.794961298 0.115284187 0.155175219 [9] 0.464028612 -0.842569561
用R画鸢尾花的数据集的散点图，非常好的可视化效果
> data(iris) #加载数据集 > head(iris) #查看前6行数据集 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
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