• 풍부한 자원: R 관련해서 이미 엄청나게 많은 온라인 자료가 있고 계속해서 폭발적으로 증가한다. 대표적인 리소스는 바로 확장 패키지다. 지금 이 시점에서 CRAN(Comprehensive R Archive Network)은 패키지 약 1만 5523개를 제공한다(2020년 3월 30일 기준). CRAN은 전 세계 미러 서버의 네트워크를 의미하며, 동일한 최신 R과 패키지들을 제공받을 수 있다.

다변량 분석, 시계열 분석, 계량경제학, 베이지안 추론, 최적화, 금융, 유전학, 화학계량학, 계산물리학 등 거의 모든 데이터 관련 분야에서 개발자 8832명이 패키지를 제작하고 관리한다. CRAN Task View(https://cran.r-project.org/web/views/)에서 분야별로 정리한 내용을 살펴볼 수 있다.

엄청난 수의 패키지 외에도 정기적으로 개인 블로그를 남기거나 스택 오버플로 질문에 답변을 달고, 자신의 생각이나 경험, 추천할 만한 예제를 공유하는 수많은 저자가 있다. 또 R-bloggers(http://www.r-bloggers.com), RDocumentation(http://www.rdocumentation.org), METACRAN(https://www.r-pkg.org/) 블로그 등 R 전문 웹 사이트도 많이 있다.

• 강력한 커뮤니티: R 커뮤니티에는 단순히 개발자만 있는 것이 아니다. 대다수는 통계, 계량경제학, 금융, 생물정보학, 기계공학, 물리학, 의학 등 다양한 분야에서 R을 사용하는 전문가다.

정말 많은 개발자가 R 언어를 사용하는 오픈 소스 프로젝트나 패키지 개발에 적극적으로 참여한다. 이 커뮤니티는 데이터 분석, 탐색, 시각화를 좀 더 쉽고 재미있게 하는 것이 목표다.

R과 관련한 어떤 문제에 봉착했다면 일단 관련 내용을 검색해 보자. 아마 벌써 그 문제와 관련한 몇 가지 답변을 찾을 수 있을 것이다. 아무런 답변도 찾지 못했다면 스택 오버플로에 질문을 남겨 보자. 아마 곧 누군가 답변을 줄 것이다.

• 최신 기술: R 사용자 중에는 통계학, 계량경제학 혹은 다른 관련 학문의 전문가가 많다. 꽤 많은 논문 저자가 새로운 논문을 발표할 때, 논문에서 다룬 최신 기술이 포함된 새로운 패키지들도 함께 공개한다. 이는 아마도 새로운 통계 검정 방법, 패턴 인식 방법 혹은 더 나은 최적화 알고리즘이 될 수 있다.

그것이 무엇이든 간에 이렇듯 R 커뮤니티에는 다른 사람보다 앞서 최첨단 데이터 기술을 실제 문제에 적용해 보고, 기능을 개선시키며 그 가능성을 보여 줄 수 있는 특권이 주어진 셈이다.