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내가 R 이라는 언어를 처음 접한 때는 2015년 1월 경 coursera 의 R Programming 이라는 수업에서였다. 통계에서 쓰는 언어는 SPSS, SAS 를 많이 들어봤고 공부도 해본 적이 있었지만 R 은 그때 처음으로 제대로 공부해 보았다. python 을 연상하게 하는 간결한 문법과 직관적인 사용법, 다양한 라이브러리와 오픈 소스 개발이 인상적이었지만 아쉽게도 그 당시에는 우리말로 된 교재를 찾아보기 힘들었다. 정확히 말하자면 대학교재들은 있었지만 일반인이 알기 쉽게 쓰인 책은 거의 없었다고 생각한다.거의 4년이 지난 지금 우리말로 된 R 교재는 번역서와 국내 저자가 쓴 것을 합쳐 100여 권에 이를 정도로 많다. 짧은 시간에 이렇게 많은 책이 나온 데는 기계학습과 빅 데이터의 발전으로 R이 업계에서 차지하는 위치가 이전과는 비교할 수 없을 정도로 높아진 것이 한몫할 것이다. Stackoverflow 의 2018년도 개발자 설문조사에서 R 은 세계에서 19번째로 가장 많이 쓰이는 언어였다. 또 r4stats.com 의 2017년 Job Report 에서 R 은 SAS 를 제치고 Data science 분야에서 5번째로 사랑받는 언어가 되었다(SAS 는 7위, SPSS 는 14위).R에 대해서 많은 책이 나와 있기 때문에 R 에 관심이 생겨서 당장 뭐라도 해보고 싶은 사람들은 교재의 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 나같은 경우 한 분야에 입문하기 위해서는 두꺼운 책보다는 얇은 책을 선호하고, 튜토리얼이 세세하게 느껴질 정도로 꼼꼼하게 되어 있는 책을 좋아한다. 이 책은 그런 조건에 부합하고 있다. 풀컬러이며, 책의 시작 부분인 R과 RStudio 의 설치 안내 부분도 빨간색 박스로 눌러야 할 버튼을 강조해가면서 길을 헤매지 않도록 친절하게 안내해주고 있다. github 과 출판사 홈페이지에서 소스코드도 제공하고 있다. 사실 입문서이니만큼 소스코드의 양은 많지 않지만 여기서 쓰는 데이터를 받기 위해 소스코드를 받아야 했다.정리하면 이 책은 초급자와 R을 처음 접하는 사람에게 좋은 입문서이다. 반대로 더 자세하고 많은 내용을 기대하는 중급 이상의 사용자들에게는 권하고 싶지 않은 책이다. 그런 분들에게는 시중에 이미 우리말로 되어 있는 두껍고 다양한 책들을 권하고 싶다.