R kalba išsiskiria kaip galingas įrankis šiuolaikinėje statistinio skaičiavimo ir duomenų analizės eroje. Plačiai priimta statistikų, duomenų mokslininkų ir tyrinėtojų, „R Language“ siūlo platų paketų ir bibliotekų rinkinį, pritaikytą duomenų apdorojimui, statistiniam modeliavimui ir vizualizavimui. Šiame straipsnyje nagrinėjame R programavimo kalbos ypatybes, privalumus ir taikomąsias programas, paaiškindami, kodėl ji tapo nepakeičiamu įvairių pramonės šakų duomenimis valdomų specialistų turtu.

R programavimo kalba yra S programavimo kalbos įgyvendinimas. Jis taip pat derinamas su leksine apimties semantika, įkvėpta Scheme. Be to, projektas buvo sumanytas 1992 m., pradinė versija buvo išleista 1995 m., o stabili beta versija 2000 m.

ilgas į eilutę java

R programavimo kalba

Kas yra R programavimo kalba?

R programavimas yra pagrindinis mašininio mokymosi, statistikos ir duomenų analizės įrankis, leidžiantis lengvai kurti objektus, funkcijas ir paketus. Sukurta Rossas Ihaka ir Robertas Gentlemanas iš Oklando universiteto ir sukurta R Development Core Team, R Language yra nepriklausoma nuo platformos ir atvirojo kodo, todėl ją galima naudoti visose operacinėse sistemose be licencijavimo išlaidų. Be savo, kaip statistinio paketo, galimybių, R integruojasi su kitomis kalbomis, tokiomis kaip C ir C++, palengvindama sąveiką su įvairiais duomenų šaltiniais ir statistikos įrankiais. Augant vartotojų bendruomenei ir didelei duomenų mokslo darbo rinkos paklausai, R yra viena paklausiausių programavimo kalbų šiandien. „R“ buvo sukurtas kaip S programavimo kalbos įgyvendinimas su „Schemos“ įtaka, todėl R vystėsi nuo pat sukūrimo 1992 m., o pirmoji stabili beta versija buvo išleista 2000 m.

Kodėl verta naudoti R kalbą?

The R Kalba yra galingas įrankis, plačiai naudojamas duomenų analizei, statistiniam skaičiavimui ir mašininiam mokymuisi. Štai keletas priežasčių, kodėl įvairių sričių profesionalai teikia pirmenybę R:

1. Išsami statistinė analizė:

• R kalba yra specialiai sukurta statistinei analizei ir suteikia daugybę statistinių metodų ir testų, todėl ji idealiai tinka duomenimis pagrįstiems tyrimams.

2. Išsamūs paketai ir bibliotekos:

• „R Language“ gali pasigirti turtinga paketų ir bibliotekų ekosistema, kuri išplečia jos galimybes, todėl vartotojai gali lengvai atlikti pažangias duomenų apdorojimo, vizualizavimo ir mašininio mokymosi užduotis.

3. Puikios duomenų vizualizavimo galimybės:

• R kalba pasižymi duomenų vizualizavimu, siūlydama galingus įrankius, tokius kaip ggplot2 ir plotly, kurie leidžia kurti išsamius ir estetiškai patrauklius grafikus ir brėžinius.

4. Atvirojo kodo ir nemokama:

• Kaip atvirojo kodo kalba, R galima laisvai naudotis, todėl ji yra prieinama visiems – nuo ​​atskirų mokslininkų iki didelių organizacijų, nereikalaujant brangių licencijų.

5. Platformos nepriklausomumas:

• „R Language“ yra nepriklausoma nuo platformos, tai reiškia, kad ji gali veikti įvairiose operacinėse sistemose, įskaitant „Windows“, „MacOS“ ir „Linux“, suteikdama lankstumo kūrimo aplinkoje.

6. Integravimas su kitomis kalbomis:

• R gali lengvai integruotis su kitomis programavimo kalbomis, tokiomis kaip C, C++, Python ir Java, todėl galima sklandžiai sąveikauti su skirtingais duomenų šaltiniais ir statistiniais paketais.

7. Auganti bendruomenė ir parama:

• R kalba turi didelę ir aktyvią vartotojų ir kūrėjų bendruomenę, kuri prisideda prie nuolatinio jos tobulinimo ir teikia platų palaikymą per forumus, adresų sąrašus ir internetinius išteklius.

8. Didelė duomenų mokslo paklausa:

• R yra viena iš labiausiai pageidaujamų programavimo kalbų duomenų mokslo darbo rinkoje, todėl tai yra vertingas įgūdis profesionalams, norintiems tobulinti savo karjerą šioje srityje.

R programavimo kalbos ypatybės

The R Kalba yra žinomas dėl savo daugybės funkcijų, dėl kurių jis yra galingas duomenų analizės, statistinio skaičiavimo ir vizualizavimo įrankis. Štai keletas pagrindinių R savybių:

„Apple“ emocijos „Android“.

1. Išsami statistinė analizė:

• R langauge siūlo platų statistinių metodų spektrą, įskaitant tiesinį ir netiesinį modeliavimą, klasikinius statistinius testus, laiko eilučių analizę, klasifikavimą ir grupavimą.

2. Išplėstinė duomenų vizualizacija:

• Naudodamas tokius paketus kaip ggplot2, plotly ir lattice, R puikiai kuria sudėtingas ir estetiškai patrauklias duomenų vizualizacijas, įskaitant brėžinius, grafikus ir diagramas.

3. Išsamūs paketai ir bibliotekos:

• Išsamiame R archyvų tinkle (CRAN) yra tūkstančiai paketų, kurie išplečia R galimybes tokiose srityse kaip mašininis mokymasis, duomenų apdorojimas, bioinformatika ir kt.

4. Atvirojo kodo ir nemokama:

• R galima nemokamai atsisiųsti ir naudoti, todėl jis yra prieinamas visiems. Jo atvirojo kodo pobūdis skatina bendruomenės indėlį ir nuolatinį tobulėjimą.

5. Platformos nepriklausomumas:

• R yra nepriklausomas nuo platformos, veikia įvairiose operacinėse sistemose, įskaitant „Windows“, „MacOS“ ir „Linux“, o tai užtikrina lankstumą ir lengvą naudojimą įvairiose aplinkose.

6. Integravimas su kitomis kalbomis:

• R kalba gali būti integruota su kitomis programavimo kalbomis, tokiomis kaip C, C++, Python, Java ir SQL, todėl galima sklandžiai sąveikauti su įvairiais duomenų šaltiniais ir skaičiavimo procesais.

7. Galingas duomenų tvarkymas ir saugojimas:

• R efektyviai tvarko ir saugo duomenis, palaikydama įvairius duomenų tipus ir struktūras, įskaitant vektorius, matricas, duomenų rėmelius ir sąrašus.

8. Tvirta bendruomenė ir palaikymas:

• R turi gyvybingą ir aktyvią bendruomenę, kuri teikia platų palaikymą per forumus, adresų sąrašus ir internetinius išteklius, prisidėdama prie turtingos paketų ir dokumentų ekosistemos.

9. Interaktyvioji kūrimo aplinka (IDE):

• RStudio, populiariausias R IDE, siūlo patogią sąsają su tokiomis funkcijomis kaip sintaksės paryškinimas, kodo užbaigimas ir integruoti braižymo, istorijos ir derinimo įrankiai.

10. Atkuriami tyrimai:

• R palaiko atkuriamą tyrimų praktiką naudojant tokius įrankius kaip R Markdown ir Knitr, todėl vartotojai gali kurti dinamines ataskaitas, pristatymus ir dokumentus, kuriuose derinamas kodas, tekstas ir vizualizacija.

R kalbos privalumai

• R yra išsamiausias statistinės analizės paketas. Kadangi naujos technologijos ir koncepcijos dažnai pasirodo pirmiausia R.
• Kadangi R programavimo kalba yra atvirojo kodo. Taigi galite paleisti R bet kur ir bet kada.
• R programavimo kalba tinka GNU/Linux ir Windows operacinėms sistemoms.
• R programavimas yra kelių platformų ir veikia bet kurioje operacinėje sistemoje.
• R programoje visi kviečiami pateikti naujus paketus, klaidų pataisymus ir kodo patobulinimus.

R kalbos trūkumai

• R programavimo kalba kai kurių paketų standartas nėra tobulas.
• Nors R komandos daro nedidelį spaudimą atminties valdymui. Taigi R programavimo kalba gali sunaudoti visą turimą atmintį.
• R iš esmės niekas negali skųstis, jei kažkas neveikia.
• R programavimo kalba yra daug lėtesnė nei kitos programavimo kalbos, tokios kaip Python ir MATLAB.

R kalbos taikymai

• Mes naudojame R duomenų mokslui. Tai suteikia mums daug įvairių su statistika susijusių bibliotekų. Ji taip pat suteikia statistinio skaičiavimo ir projektavimo aplinką.
• Daugelis kiekybinių analitikų naudoja R kaip savo programavimo įrankį. Taigi tai padeda importuoti ir išvalyti duomenis.
• R yra labiausiai paplitusi kalba. Tiek daug duomenų analitikų ir tyrimų programuotojų tai naudoja. Todėl jis naudojamas kaip pagrindinė finansavimo priemonė.
• Technologijų milžinai, tokie kaip Google, Facebook, Bing, Twitter, Accenture, Wipro ir daugelis kitų, šiais laikais naudoja R.

Išvada

Apibendrinant, R programavimo kalba išsiskiria kaip esminė duomenų analizės, statistinio skaičiavimo ir vizualizavimo priemonė. Dėl plataus statistinių metodų asortimento, pažangių duomenų vizualizavimo galimybių ir plačios paketų ekosistemos jis yra tinkamiausias duomenų mokslininkų, statistikų ir tyrinėtojų pasirinkimas. Kaip atvirojo kodo, nuo platformos nepriklausoma kalba, R suteikia prieinamumą ir lankstumą, o galimybė integruoti su kitomis programavimo kalbomis padidina jos universalumą. Tvirtas augančios bendruomenės palaikymas dar labiau praturtina jos naudingumą, todėl R yra vertingas turtas duomenų mokslo srityje. Apkabindamas R programavimo kalba suteikia profesionalams galimybę efektyviai panaudoti duomenis, priimant pagrįstus sprendimus ir skatinant naujoves įvairiose srityse.

R programavimo kalba – DUK

Kam naudojama R programavimo kalba?

The R programavimo kalba naudojamas statistinei analizei, duomenų vizualizavimui ir duomenų mokslui. Jis populiarus tarp tyrėjų, duomenų mokslininkų ir statistikų dėl savo galingų įrankių ir paketų.

Kaip įdiegti R ir RStudio?

Įdiekite R iš CRAN svetainės, pasirinkdami tinkamą savo OS versiją, tada atsisiųskite ir įdiekite RStudio iš oficialios svetainės, kad gautumėte patogią IDE, skirtą R.

Kokie yra pagrindiniai R paketai?

Essential R paketai apima ggplot2 vizualizacijai, dplyr manipuliuoti duomenimis, laiko kaina duomenų sutvarkymui, caret mašininiam mokymuisi ir blizgantis interaktyvioms žiniatinklio programoms kurti.

Kaip galiu efektyviai išmokti programuoti R?

Išmokite R per internetinius kursus („Coursera“, „edX“, „DataCamp“), mokyklas ir praktinę praktiką su realaus pasaulio projektais. Norėdami gauti papildomų patarimų, naudokite nemokamus išteklius, pvz., tinklaraščius, forumus ir „YouTube“.

žemėlapio java iteratorius

Kokie yra R naudojimo pranašumai, palyginti su kitomis programavimo kalbomis?

R specializuojasi statistikos ir duomenų vizualizavime, siūlo didžiulę paketų ekosistemą, yra atvirojo kodo ir nemokama, veikia įvairiose OS platformose ir turi stiprų bendruomenės palaikymą.