Wat is R-programmeertaal? - Functies, werken en gebruiken

Inhoudsopgave:

Anonim

Inleiding tot de programmeertaal R

R-taal is een open-sourceprogramma dat wordt beheerd via de R-kernontwikkelingsgroep - een groep vrijwillige programmeurs uit de hele wereld. De R-taal die wordt gebruikt voor het uitvoeren van statistische procedures en is verkrijgbaar via de R-Project-site om statistische gegevens te krijgen. R is eigenlijk een opdrachtregelgestuurd programma. De persoon krijgt opdrachten en onmiddellijk wordt elke opdracht één voor één uitgevoerd. Er zijn verschillende oefeningen geschreven om R-analyse door veel mensen wereldwijd beschikbaar te stellen via de R-projectsite. Toch heeft de fundamentele installatie (voor Linux, Windows of Mac) om vele redenen een effectief hulpmiddel. R kan open-source zijn. Daarom maakt Google zeker gebruik van R-programmering omdat het een geschikte taal is. Door gebruik te maken van R konden we elk type statistiek produceren, evenals gegevensmanipulatie. Verder kun je het gebruiken in elke discipline die de voorkeur geeft aan financiën, marketing, sportactiviteiten enzovoort.

Definitie van R-programmeertaal

De R-programmeertaal is eigenlijk een programma voor statistische berekening dat traditioneel wordt gebruikt tussen statistici die zijn bedoeld voor het produceren van statistische toepassingen, en grafische afbeeldingen biedt veel andere dingen een goede programmeertaal op hoog niveau grafische interfaces voor extra talen en foutopsporingsservices de broncode om te krijgen al onze applicatie-ecosystemen worden meestal hoofdzakelijk geschreven via C, Fortran en R is meestal openlijk beschikbaar onder de GNU (General Public License) en voorgecompileerde binaire variaties die aan tal van besturingssystemen worden gepresenteerd.

R Installatie

We moeten op een vergelijkbare manier voldoen aan drie fundamentele stappen om te proberen R en R Studio op uw systeem te bedienen.

  • Stel eerst R in
  • Installeer RStudio
  • Installeer R-pakketten
  • R Beschrijvende statistieken

R, SAS en SPSS zullen drie statistische talen zijn. Van die drie statistische talen is er slechts een toegankelijke bron. SAS is een vitaal bedrijf voor privéapplicaties wereldwijd. SPSS wordt momenteel gecontroleerd door IBM. R-programma's zijn uitbreidbaar en daarom zullen R-teams bekend zijn vanwege hun dynamische inspanningen. Er is voldoende R inbegrepen dat op zichzelf in R kan worden geschreven of zo, of aanbiedingen worden sneller en een goede lijmtaal.

Kenmerken van R

1. R vergemakkelijkt procedureel programmeren met de kenmerken en objectgeoriënteerde programma's die gemeenschappelijke kenmerken hebben. Formele programma's bevatten processen, bestanden, modules en methodeaanroepen. Hoewel objectgeoriënteerde programmeertaal klassen, objecten en functies bevat.

2. Pakketten worden onderdeel van R-programmering. Daarom kunnen ze nuttig zijn bij het verzamelen van eenheden van R-functies in één product.

3. De programmeerfuncties van R bestaan ​​uit databasetypes, gegevensoverdracht, observatie van gegevens, variabele labels, ontbrekende gegevens, enzovoort. R kan een geïnterpreteerde taal zijn. Daarom kunnen we doorgaan met een opdrachtregelinterpreter. R helpt matrix rekenen.

Hoe maakt R Programming Language werken zo gemakkelijk?

Het is eenvoudig om R-programmeerprincipes en -ideeën te leren en te begrijpen, maar om ervaring op te doen, moet u veel uitvoeren en vervolgens real-world projecten produceren. Veel meer zul je presteren en nog veel meer zul je ontdekken en expertise opdoen; normaal zijn ons alleen de syntaxis en fundamentele kenmerken bekend.

  • Het is een taal gemaakt voor statistici door statistici, en hun terminologie verspreidt zich door de taal. Het hebben van een statistiekklasse kan heel veel helpen.
  • Het merendeel van de dingen die u moet doen, komt mogelijk met een duidelijke, geschikte manier waarop het voor de taal moet worden vereist, of een persoon heeft een verzameling samengesteld die aan uw behoeften voldoet. Onderzoek kan mogelijk moeilijk zijn.
  • Er is een praktische taal verstopt in R, en je begint het uit te zoeken door eenvoudig de loops te veranderen met de gebruikers van de "pas toe" familieleden.

Werken met R-programmeertaal

R is een betere taal voor het instellen van deze categorie software. Dus daar zijn R het meest effectief voor. Toch is dit gewoon niet de grenzen van wat R uitvoert. Als u rijke softwareprogramma's met gebruikersinterfaces (of zelfs internet, mobiele toepassingen) wilt bouwen, zijn er bibliotheken aanwezig om R-coders bij deze taak te helpen.

1. Automatisering van de analyse van bedrijfsproducten

Het is gebruikelijk om te ontdekken dat bedrijven veel van hun analyses blijven uitvoeren met spreadsheets. Daar is absoluut niets mis mee, maar sommige bereiken vaak hun analytische mogelijkheden niet, omdat ze geen tools zoals R. toepassen. In dit geval laten we zien hoe u informatie voor elke hypothetische organisatie kunt simuleren, analyseren, visualiseren en presenteren.

2. Geautomatiseerde validatieoplossingen

Doorlopend door de database zoekend om imperfecte en onjuiste gegevens, uitbijters, specifieke "zorgwekkende" patronen te krijgen, die mogelijke zwendel suggereren. Het kan bijvoorbeeld eenvoudig worden gepland door eenvoudig CRON.

3. Cryptocurrency Property Tracker

Omdat de R-communitytraditie nog steeds bestaat uit mensen zonder speciale ervaring in informatica of algemene ontwikkeling, observeer ik het R-programma vaak zonder veel gebruik van object-georiënteerd programmeren (OOP) of zonder correcte optimalisatie, behalve als het voor professionele gebruik. Door dit vorige geval laten we zien hoe een OOP-programma voor cryptocurrency-eigenschappen en hun prijsklassen kan worden ontwikkeld. Vervolgens zal ik demonstreren hoe je de berekening van Simple Moving Averages (SMA) kunt verbeteren, en hoe je een dashboard kunt produceren dat op hen van toepassing is door sparkly te gebruiken.

4. Wat kunt u doen met de programmeertaal R?

R is een verbazingwekkend uitgebreide statistische bundel. Hoewel u gewoon de normale R-circulatie kunt overwegen (zowel de basis als de voorgestelde pakketten), zijn zowat alles wat u nodig hebt voor gegevensbehandeling, het maken en statistische analyse. Evenals al het andere, er zijn veel meer dan 5K-pakketten op CRAN en verschillende repositories, evenals het potentieel van big data voor Trend R Business.

Het is daarom een ​​moeilijke taak om een ​​lijst te maken van alle dingen die R kan doen. Maar we hebben een poging gedaan met deze set van R Language, die een heel nieuw gedeelte rond de website Innovation Analytics bevat. Het kan worden opgesplitst in vier primaire secties (analyse, grafische weergave en visualisatie, R-applicaties en plug-ins en programmeertaalfuncties), elk met behulp van hun persoonlijke subsecties:

Voordelen van R-programmeertaal

1. R is een open-source applicatie. Daarom kan elk individu het gebruiken en wijzigen.

2. R is een van de meest uitgebreide statistische analysebundels, omdat het zowel een nieuwe technologie is als een suggestie die vaak aanvankelijk voorkomt in R.

3. Is absoluut gratis. We kunnen er op elke plek en op elk moment mee werken en het promoten onder voorwaarden met de licentie.

4. R is nuttig voor GNU / Linux en Microsoft Windows. R kan platformoverschrijdend zijn en werkt meestal op verschillende besturingssystemen.

5. Bugreparaties, programma-verbeteringen en innovatieve pakketten zijn beschikbaar via R.

Waarom zouden we de R-programmeertaal gebruiken?

Het wordt gebruikt in bijna alle velden die u zich kunt voorstellen. Toch bestaan ​​de populaire soorten uit: Financiën, Bio-technologie, Supply chain, Sportactiviteiten, Detailhandel, Reclame en Productie.

1. Meerdere berekeningen uitvoeren met vectoren

R is eigenlijk een op vectoren gebaseerde taal. Vectoren zijn lijstachtige structuren die items van hetzelfde gegevenstype bevatten. U kunt zich een vectorachtige rij of kolom voorstellen die te maken heeft met figuren of tekst. De checklist met getallen (1, 2, 3, 4, 5, ) kan vector zijn. In tegenstelling tot andere programmeertalen, kunt u met R binnen een procedure gebruikmaken van functies voor de hele vector zonder dat een expliciete lus nodig is.

U moet vectoren tonen met een paar actuele R-programma's. Wijs eerst de waarden 2: 5 toe aan een vector die bekend staat als x:

Voeg vervolgens de waarde 5 toe met elk element in vector x:

Je kunt ook een vector aan een andere toevoegen. Als u elementaire waarden van 8:10 wilt toevoegen, kunt u de onderstaande voorbeelden gebruiken:

Om dit in veel verschillende programmeertalen te bereiken, is mogelijk een expliciete lus nodig om elke waarde van x uit te voeren. Dus R is gemaakt om verschillende bewerkingen in één stap uit te voeren. Deze functie is een van de aanbiedingen die R zo nuttig - en effectief - maken voor data-analyse

2. Werkcode zonder compiler

R is een geïnterpreteerde taal, zodat - in tegenstelling tot gecompileerde talen de voorkeur geven aan C en Java - u niet wilt dat een compiler in eerste instantie een programma via uw code produceert voordat u het toepast. R interpreteert de code die u rechtstreeks aanbiedt en verandert deze in oproepen van een lager niveau in vooraf gecompileerde code / functies.

In feite geeft dit aan dat u gewoon uw code schrijft en naar R verzendt, evenals de code wordt uitgevoerd, wat de ontwikkelingsroutine handig maakt. Deze eenvoud van ontwikkeling levert de prijs van de snelheid van de programmaprestaties, zelfs zo. Het nadeel van de geïnterpreteerde taal is dat het programma over het algemeen langzamer werkt in vergelijking met het vergelijkende gecompileerde programma.

Wie is het juiste publiek om R-programmeertaal te leren?

Laten we eens kijken wie in aanmerking komt om R-programmeertaal te leren.

1. Gegevensanalist

R zou de beslissing zijn wanneer u klaar bent om een ​​beroep in Data Analytics te ontwikkelen en de open-source codeertaal wilt opnemen die is gemaakt door de Statistici die zijn bedoeld voor de Statistieken.
De Machine Learning-modellen die in de afgelopen jaren zijn gemaakt, bieden de grootste hoeveelheid machine learning-bibliotheken. Een van de meest bekwame Data-onderzoekers op de markt heeft R gebruikt vanwege hun eerste keuze, daarom krijgen nieuwe algoritmen vaak al hun eerste implementaties in R.

2. Gegevenswetenschapper

R codering voor data science

  • Gegevens laden uit het document of eenvoudig uit een database.
  • Gegevens zoeken net als samenvatting, spreidingsplots, boxplots enzovoort.
  • Gegevens verwerken geeft de voorkeur aan het repareren van ontbrekende gegevens.
  • Gegevens scheiden in de onderwijs- en testset.
  • Een model gecentreerd maken en voorspellen.
  • De resultaten valideren.
  • Data visualisatie

Al het bovenstaande kan worden bereikt door eenvoudig populaire programmeertalen zoals Java en C ++, maar zal lastig zijn, maar met R kan al het bovenstaande binnen een fractie van seconden worden uitgevoerd, omdat al deze functies via R worden uitgevoerd.

Hoe deze technologie u helpt bij de groei van uw carrière?

R wordt momenteel beschouwd als het beroemdste analytische hulpmiddel ter wereld. R heeft het vermogen om meerdere punten. Als je gelooft in R zoals een domeinspecifieke codeertaal, die de statistische verwerking van het domein wordt, kun je beginnen aan te nemen wat een carrière precies mogelijk is.

Carrières die kunnen werken met R bestaan ​​uit een data-analist, data-wetenschapper, business-analist, wetenschappelijk onderzoeker en meer.

Toplijst van bedrijven die R gebruiken voor Analytics

  • Accenture
  • De New York Times
  • Facebook
  • Genpact
  • Google
  • Mozilla

Bijvoorbeeld

  • Google gebruikt R om de ROI van promotie-initiatieven te berekenen.
  • Ford gebruikt R om het ontwerp van hun auto's te verbeteren.
  • Twitter gebruikt R om de gebruikerservaring te observeren.
  • De Amerikaanse National Weather Service gebruikt R om ernstige overstromingen te voorspellen.
  • De Human Rights Data Analysis Organisation gebruikt R om het effect van de strijd te evalueren.
  • R is door The New York Times gebruikt om infographics te ontwikkelen.

R-carrières worden niet alleen gezien door IT-bedrijven, maar allerlei bedrijven huren hoogbetaalde R-sollicitanten in, waaronder:

  • Financiële bedrijven
  • Retail organisaties
  • Banks
  • Gezondheidszorgorganisaties enzovoort.

Een carrière in R-programmering biedt mooie baanperspectieven voor elke datawetenschapper - beginner of ervaren.

Indiase bedrijven kijken geleidelijk naar R. TCS, Genpact, Accenture en Wipro motiveren al hun medewerkers om ervaring op te doen met zowel R als verbonden systemen.

Tegelijkertijd verwachten bedrijven dat de meeste nieuwe medewerkers al begrip hebben voor R. Ze moeten op de hoogte zijn van de R-tool en weten hoe deze moet worden gebruikt voor gegevensanalyse.

Conclusie

R is een gratis en open-source programmeertaal, waarmee iedereen toegang heeft tot statistische evaluatiehulpmiddelen van wereldklasse. Het kan uitgebreid worden toegepast in zowel de academische wereld als de particuliere sector en het is tegenwoordig de meest bekende programmeertaal voor statistische analyse. Het is niet handig om de concepten van R te begrijpen. Of dat inderdaad zo was, datawetenschappers zouden dit soort populariteit niet aannemen. Toch is er geen tekort aan uitstaande activa die u misschien begrijpt en de verplichting hebt om R in gebruik te nemen.

Het is essentieel om te begrijpen dat het een leercurve vereist, evenals tijd voor hen om de fundamentele syntaxis van elke vorm van programmeertaal voor data science te onthouden, en je zult slechts een paar punten elke keer leren.

U kunt klaarstaan ​​om harder te werken aan een programmeertaal (gegeven de waarheid, het kan u helpen bij uw professionele ontwikkeling en het oplossen van real-time complicaties). Met de uitgebreide evaluatie hierboven, is het mogelijk om de beste te vinden die aan uw eisen en wensen voldoet.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor Wat is R-programmeertaal ?. Hier bespreken we het concept, carrière, leren, gebruik, voordelen en functies van R-programmering. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

  1. Hoe een database te verbinden met MySQL?
  2. Carrières in R Programmering
  3. Is MySQL programmeertaal?
  4. R tegen Python
  5. Lijst met R-pakketten