У сучасну епоху статистичних обчислень і аналізу даних мова R є потужним інструментом. Широко популярна серед статистиків, дослідників даних і дослідників, мова R пропонує широкий набір пакетів і бібліотек, призначених для обробки даних, статистичного моделювання та візуалізації. У цій статті ми досліджуємо функції, переваги та застосування мови програмування R, проливаючи світло на те, чому вона стала незамінним надбанням для професіоналів, що керуються даними, у різних галузях.

Мова програмування R є реалізацією мови програмування S. Він також поєднується з семантикою лексичного огляду, натхненною Scheme. Крім того, проект був задуманий у 1992 році, початкова версія була випущена в 1995 році, а стабільна бета-версія — у 2000 році.

шрифт gimp

Мова програмування R

Що таке мова програмування R?

Програмування на R є провідним інструментом для машинного навчання, статистики та аналізу даних, що дозволяє легко створювати об’єкти, функції та пакети. Розроблена Россом Іхакою та Робертом Джентльменом з Університету Окленда та розроблена основною командою розробки R, мова R не залежить від платформи та має відкритий код, що робить її доступною для використання в усіх операційних системах без витрат на ліцензування. Крім можливостей статистичного пакета, R інтегрується з іншими мовами, такими як C і C++, полегшуючи взаємодію з різними джерелами даних і статистичними інструментами. Завдяки зростаючій спільноті користувачів і високому попиту на ринку праці Data Science, R є однією з найбільш затребуваних мов програмування сьогодні. Виникнувши як реалізація мови програмування S із впливом Scheme, R розвивався з моменту створення в 1992 році, а його перша стабільна бета-версія була випущена в 2000 році.

Навіщо використовувати мову R?

The Мова R це потужний інструмент, який широко використовується для аналізу даних, статистичних обчислень і машинного навчання. Ось кілька причин, чому професіонали в різних галузях віддають перевагу R:

1. Комплексний статистичний аналіз:

• Мова R розроблена спеціально для статистичного аналізу та надає широкий набір статистичних методів і тестів, що робить її ідеальною для досліджень, керованих даними.

2. Великі пакети та бібліотеки:

• Мова R може похвалитися багатою екосистемою пакетів і бібліотек, які розширюють її можливості, дозволяючи користувачам з легкістю виконувати передові задачі обробки даних, візуалізації та машинного навчання.

3. Сильні можливості візуалізації даних:

• Мова R чудово підходить для візуалізації даних, пропонуючи такі потужні інструменти, як ggplot2 і plotly, які дозволяють створювати детальні та естетично привабливі графіки та графіки.

4. Відкритий і безкоштовний:

• Як мова з відкритим вихідним кодом, R є безкоштовним для використання, що робить його доступним для всіх, від окремих дослідників до великих організацій, без необхідності отримання дорогих ліцензій.

5. Незалежність від платформи:

• Мова R не залежить від платформи, тобто може працювати в різних операційних системах, включаючи Windows, macOS і Linux, забезпечуючи гнучкість середовищ розробки.

6. Інтеграція з іншими мовами:

• R можна легко інтегрувати з іншими мовами програмування, такими як C, C++, Python і Java, що забезпечує безперебійну взаємодію з різними джерелами даних і статистичними пакетами.

7. Зростаюча спільнота та підтримка:

• Мова R має велику й активну спільноту користувачів і розробників, які роблять внесок у її постійне вдосконалення та надають широку підтримку через форуми, списки розсилки та онлайн-ресурси.

8. Високий попит на Data Science:

• R є однією з найбільш затребуваних мов програмування на ринку праці Data Science, що робить її цінним навиком для професіоналів, які прагнуть просунути свою кар’єру в цій галузі.

Особливості мови програмування R

The Мова R відомий своїми широкими функціями, які роблять його потужним інструментом для аналізу даних, статистичних обчислень і візуалізації. Ось деякі з ключових особливостей R:

1. Комплексний статистичний аналіз:

• R langauge надає широкий спектр статистичних методів, включаючи лінійне та нелінійне моделювання, класичні статистичні тести, аналіз часових рядів, класифікацію та кластеризацію.

2. Розширена візуалізація даних:

• Завдяки таким пакетам, як ggplot2, plotly і lattice, R чудово справляється зі створенням складних і естетично привабливих візуалізацій даних, зокрема графіків, графіків і діаграм.

3. Великі пакети та бібліотеки:

• Comprehensive R Archive Network (CRAN) містить тисячі пакетів, які розширюють можливості R у таких сферах, як машинне навчання, маніпулювання даними, біоінформатика тощо.

4. Відкритий і безкоштовний:

• R можна безкоштовно завантажити та використовувати, що робить його доступним для всіх. Його природа з відкритим кодом заохочує внески спільноти та постійне вдосконалення.

5. Незалежність від платформи:

• R не залежить від платформи, працює на різних операційних системах, включаючи Windows, macOS і Linux, що забезпечує гнучкість і простоту використання в різних середовищах.

6. Інтеграція з іншими мовами:

• Мова R може інтегруватися з іншими мовами програмування, такими як C, C++, Python, Java і SQL, забезпечуючи бездоганну взаємодію з різними джерелами даних і обчислювальними процесами.

7. Потужна обробка та зберігання даних:

• R ефективно обробляє та зберігає дані, підтримуючи різні типи даних і структури, включаючи вектори, матриці, кадри даних і списки.

8. Надійна спільнота та підтримка:

• R має динамічну й активну спільноту, яка надає широку підтримку через форуми, списки розсилки та онлайн-ресурси, сприяючи його багатій екосистемі пакетів і документації.

9. Інтерактивне середовище розробки (IDE):

• RStudio, найпопулярніша IDE для R, пропонує зручний інтерфейс із такими функціями, як підсвічування синтаксису, автозавершення коду та інтегровані інструменти для графіків, історії та налагодження.

10. Відтворювані дослідження:

• R підтримує відтворювані методи дослідження за допомогою таких інструментів, як R Markdown і Knitr, що дозволяє користувачам створювати динамічні звіти, презентації та документи, які поєднують код, текст і візуалізацію.

Переваги мови R

• R — найповніший пакет статистичного аналізу. Оскільки нові технології та концепції часто спочатку з’являються в R.
• Оскільки мова програмування R є відкритим кодом. Таким чином, ви можете запускати R будь-де та будь-коли.
• Мова програмування R підходить для операційних систем GNU/Linux і Windows.
• Програмування R є кросплатформним і працює на будь-якій операційній системі.
• У R кожен може надавати нові пакети, виправляти помилки та покращувати код.

Недоліки мови R

• У мові програмування R стандарт деяких пакетів є менш ніж ідеальним.
• Хоча команди R мало впливають на керування пам’яттю. Таким чином, мова програмування R може споживати всю доступну пам’ять.
• В основному в R нікому скаржитися, якщо щось не працює.
• Мова програмування R набагато повільніша за інші мови програмування, такі як Python і MATLAB.

Застосування мови R

• Ми використовуємо R для Data Science. Це надає нам широкий вибір бібліотек, пов’язаних із статистикою. Він також забезпечує середовище для статистичних обчислень і проектування.
• R використовується багатьма кількісними аналітиками як інструмент програмування. Таким чином, це допомагає в імпорті та очищенні даних.
• R є найпоширенішою мовою. Так багато аналітиків даних і програмістів-дослідників використовують його. Отже, він використовується як фундаментальний інструмент для фінансів.
• Сьогодні такі технічні гіганти, як Google, Facebook, Bing, Twitter, Accenture, Wipro та багато інших, використовують R.

Висновок

На закінчення, Мова програмування R виділяється як важливий інструмент для аналізу даних, статистичних обчислень і візуалізації. Його повний набір статистичних методів, розширені можливості візуалізації даних і обширна екосистема пакетів роблять його кращим вибором для спеціалістів із обробки даних, статистиків і дослідників. Як мова з відкритим вихідним кодом, незалежна від платформи, R забезпечує доступність і гнучкість, а його здатність інтегруватися з іншими мовами програмування підвищує його універсальність. Надійна підтримка з боку його зростаючої спільноти ще більше збагачує його корисність, роблячи R цінним активом у ландшафті науки про дані. Обіймаючи Мова програмування R дає професіоналам можливість ефективно використовувати дані, приймати обґрунтовані рішення та сприяти інноваціям у різних сферах.

Мова програмування R – поширені запитання

Для чого використовується мова програмування R?

The Мова програмування R використовується для статистичного аналізу, візуалізації даних і науки про дані. Він популярний серед дослідників, спеціалістів із обробки даних і статистиків завдяки своїм потужним інструментам і пакетам.

Як інсталювати R і RStudio?

Встановіть R з веб-сайту CRAN, вибравши відповідну версію для вашої ОС, а потім завантажте та інсталюйте RStudio з офіційного веб-сайту, щоб отримати зручне IDE для R.

Які основні пакети є в R?

Основні пакети R включають ggplot2 для візуалізації, dplyr для маніпулювання даними, ціна часу для впорядкування даних, вставка для машинного навчання та блискучий для створення інтерактивних веб-додатків.

Як я можу ефективно навчитися програмуванню R?

Вивчайте R за допомогою онлайн-курсів (Coursera, edX, DataCamp), навчальних посібників і практичної практики з реальними проектами. Використовуйте безкоштовні ресурси, такі як блоги, форуми та YouTube, щоб отримати додаткові вказівки.

Які переваги використання R перед іншими мовами програмування?

R спеціалізується на статистиці та візуалізації даних, пропонує широку екосистему пакетів, є відкритим і безкоштовним, працює на різних платформах ОС і має сильну підтримку спільноти