Что такое R: обзор, его приложения и для чего используется R

Поскольку сегодня доступно так много языков программирования, иногда трудно решить, какой из них выбрать. В результате программисты часто сталкиваются с дилеммой слишком большого количества хороших вариантов. Этого достаточно, чтобы остановить людей, парализованных нерешительностью!

Чтобы бороться с этим потенциальным источником умственного тупика, мы представляем анализ языка программирования R. В этой статье рассказывается, что такое язык программирования R, для чего он подходит, его основы и преимущества, а также все остальное, что мы можем добавить, чтобы помочь вам принять обоснованное решение.

Давайте начнем наше путешествие открытий с ответа на вопрос: «Что такое R?».

Что такое Р?

Что может быть лучше, чем сайт R Foundation, чтобы найти хорошее определение языка? В соответствии с Р-Проект.оргR — это «… язык и среда для статистических вычислений и графики». Это язык программирования с открытым исходным кодом, который часто используется в качестве инструмента для анализа данных и статистического программного обеспечения.

Среда R состоит из интегрированного набора программных средств, предназначенных для манипулирования данными, вычислений и графического отображения. Особенности среды:

• Высокопроизводительное средство хранения и обработки данных.
• Набор операторов для вычислений массивов, в основном матриц.
• Обширный, понятный, интегрированный набор промежуточных инструментов, предназначенных для анализа данных.
• Графические средства для анализа и отображения данных, которые работают как на экране, так и в печатном виде.
• Хорошо развитый, простой и эффективный язык программирования, включающий определяемые пользователем рекурсивные функции, циклы, условные выражения, а также средства ввода и вывода.

Синтаксис R состоит из трех пунктов:

• Переменные, в которых хранятся данные
• Комментарии, которые используются для улучшения читаемости кода.
• Ключевые слова, зарезервированные слова, имеющие особое значение для компилятора.

R был разработан в 1993 году Россом Ихакой и Робертом Джентльманом и включает в себя линейную регрессию, алгоритмы машинного обучения, статистический вывод, временные ряды и многое другое.

R — универсальный язык программирования, совместимый с платформами Windows, Macintosh, UNIX и Linux. Его часто называют другой реализацией языка S и среды, и он считается легко расширяемым.

Что такое R и каковы его преимущества?

Язык программирования R имеет много преимуществ. Вот список некоторых из его основных сильных сторон:

• Это с открытым исходным кодом. Никаких сборов или лицензий не требуется, поэтому если вы разрабатываете новую программу, это предприятие с низким уровнем риска.
• Это не зависит от платформы. R работает на всех операционных системах, поэтому разработчикам нужно создать только одну программу, которая сможет работать на конкурирующих системах. Эта независимость — еще одна причина, почему R экономически эффективен!
• У него много пакетов. Например, язык R имеет более 10 000 пакетов, хранящихся в репозитории CRAN, и их число постоянно увеличивается.
• Это отлично подходит для статистики. Статистика сегодня имеет большое значение, и R в этом отношении великолепен. В результате программисты предпочитают его другим языкам для разработки статистических инструментов.
• Он хорошо подходит для машинного обучения. R идеально подходит для операций машинного обучения, таких как регрессия и классификация. Он даже предлагает множество функций и пакетов для разработки искусственных нейронных сетей.
• R позволяет выполнять обработку данных. R предлагает множество пакетов, которые помогают аналитикам данных превращать неструктурированные, беспорядочные данные в структурированный формат.
• R продолжает расти. R продолжает развиваться и расти, постоянно обновляется и совершенствуется благодаря солидному поддерживающему сообществу.

Есть ли у R какие-либо недостатки?

Какой язык этого не делает? При ответе на вопрос «Что такое R?» нам также следует рассмотреть некоторые не очень хорошие аспекты R:

• Это сложный язык. R имеет крутую кривую обучения. Этот язык лучше всего подходит для людей, имеющих опыт программирования.
• Это не так безопасно. R не имеет базовых мер безопасности. Следовательно, это не лучший выбор для создания веб-безопасных приложений. Кроме того, R нельзя встроить в веб-браузеры.
• Это медленно. R медленнее, чем другие языки программирования, такие как Python или MATLAB.
• Это занимает много памяти. Управление памятью не является одной из сильных сторон R. Данные R должны храниться в физической памяти. Однако растущее использование облачной памяти может в конечном итоге сделать этот недостаток спорным.
• У него нет постоянного качества документации/пакета. Документы и пакеты могут быть неоднородными, непоследовательными или неполными. Это цена, которую вы платите за язык, который не имеет официальной специализированной поддержки и вместо этого поддерживается и добавляется сообществом.

Для чего используется R?

Хотя R — популярный язык, используемый многими программистами, он особенно эффективен при использовании для

R предлагает широкий выбор библиотек, связанных со статистикой, и обеспечивает благоприятную среду для статистических вычислений и проектирования. Кроме того, многие специалисты по количественному анализу используют язык программирования R в качестве инструмента программирования, поскольку он полезен для импорта и очистки данных.

По состоянию на август 2021 года R является одним из пять лучших языков программирования годапоэтому он популярен среди аналитиков данных и программистов-исследователей. Он также используется в качестве фундаментального инструмента финансов, который в значительной степени зависит от статистических данных.

Популярность R по отраслям

Благодаря своей универсальности язык программирования R используется во многих различных отраслях. Вот список отраслей/дисциплин, которые используют язык программирования R:

• Финтех-компании (финансовые услуги)
• Академические исследования
• Правительство (FDA, Национальная метеорологическая служба)
• Розничная торговля
• Социальные сети
• Журналистика данных
• Производство
• Здравоохранение

Этот график, предоставленный Stackoverflow, дает вам лучшее представление об использовании языка программирования R в новейшей истории. Учитывая его сильные стороны в статистике, неудивительно, что R широко используется в академических кругах, как показано на диаграмме.

Если вам интересна конкретика, вот десять крупных компаний или организаций, использующих R, представленных в произвольном порядке.

• Эйрбнб
• Майкрософт
• Убер
• Фейсбук
• Форд
• Google
• Твиттер
• ИБМ
• Американ Экспресс
• HP

Какие пакеты R наиболее популярны?

Пакеты R определяются как коллекции функций R, выборочных данных, документации и скомпилированного кода. Эти элементы хранятся в каталоге под названием «библиотека» в среде R и устанавливаются по умолчанию во время установки.

Пакеты R повышают мощь R за счет улучшения существующих функций, собирая наборы функций R в один блок. Кроме того, пакет R — это ресурс многократного использования, что значительно облегчает жизнь программисту.

Вот диаграмма, иллюстрирующая наиболее популярные пакеты R на основе заданных вопросов, снова предоставленная Stackoverflow.

Что такое R и какие популярные книги по R

Несмотря на огромную популярность интернет-статей (кхм!), печатное слово не умерло. Следовательно, вы можете найти множество отличных книг, которые исключительно хорошо описывают язык программирования R. Вот список отличных ресурсов по «печатному слову», которые помогут улучшить ваши навыки языка R и понять, что такое R.

• Первый курс статистического программирования с Р. Брауном, В. и Мердоком, Д. (2007). Кембридж, Массачусетс: Издательство Кембриджского университета.
• R для науки о данных: импорт, упорядочение, преобразование, визуализация и моделирование данных. Уикхэм, Х. (автор), Гролемунд, Г. (2017). О'Рейли Медиа.
• Программирование с данными: Руководство по языку S. Чемберс, Дж. М. (1998). Мюррей Хилл, Нью-Джерси: Bell Laboratories.
• Вводная статистика с R (2-е издание). Далгаард, П. (2008). Нью-Йорк: Спрингер.
• Справочник по статистическому анализу с использованием Р. Эверитта Б. и Хоторна Т. (2006). Бока-Ратон, Флорида: Chapman & Hall/CRC.
• Изучение R: пошаговое руководство по анализу данных. Коттон, Р. (2013). О'Рейли Медиа.
• R для всех: расширенная аналитика и графика. Ландер, Дж. (2017). Аддисон-Уэсли Профессионал; 2-е издание.
• Линейные модели с Р. Фарауэем, Дж. Дж. (2005). Бока-Ратон, Флорида: Chapman & Hall/CRC.
• Расширение линейной модели с помощью R: модели обобщенной линейной регрессии, смешанных эффектов и непараметрической регрессии. Далеко, Джей-Джей (2006). Бока-Ратон, Флорида: Chapman & Hall/CRC.
• Дополнение R и S-Plus к прикладной регрессии. Фокс, Дж. (2002). Таузенд-Оукс, Калифорния: Публикации Sage.
• R для пользователей SAS и SPSS. Серия Спрингера по статистике и вычислениям. Мюнхен, РА (2009). Нью-Йорк: Спрингер.
• Поваренная книга R: проверенные рецепты для анализа данных, статистики и графики. Лонг, Дж. Д. и Титор, П. (2019). О'Рейли Медиа; 2-е издание.
• Р Графика. Мюррелл, П. (2005). Бока-Ратон, Флорида: Chapman & Hall/CRC.
• Модели со смешанными эффектами в S и S-Plus. Пиньейру, Дж. К. и Бейтс, DM (2004). Нью-Йорк: Спрингер.
• Манипулирование данными с Р. Спектором, П. (2000). Нью-Йорк: Спрингер.
• Современная прикладная статистика совместно с С. Венейблсом, В.Н., и Рипли, Б.Д. (2002). Четвертое издание. Нью-Йорк: Спрингер.

Что такое R и какой язык лучше: Python или R?

В соответствии с СтатистикаВремя, C — лучший язык программирования по состоянию на август 2021 года (R находится на четвертом месте в списке). Но и Python, и R популярны и имеют свою долю приверженцев. Но какой из них лучший?

Как и следовало ожидать, ответ не так уж однозначен. Есть факторы, которые следует учитывать. Итак, обдумывая варианты и выбирая язык, который лучше всего (для вас!), задайте себе следующие вопросы:

• Какой у меня опыт программирования? Python прост в освоении и идеально подходит для новичков. Расширенные и сложные функциональные возможности R делают его более подходящим для опытных программистов.
• Чего я хочу, чтобы язык достиг? Python лучше всего подходит для машинного обучения и крупномасштабных операций, таких как анализ данных в веб-приложениях. R блистает в статистическом обучении.
• Имеют ли для меня значение диаграммы и графики? Приложения R отлично подходят для использования привлекательной графики для визуализации данных, а приложения Python лучше всего подходят для интеграции в инженерную среду.
• Чем пользуются окружающие меня люди? Python — это производственно-ориентированный язык, который лучше всего подходит для множества различных инженерных, исследовательских и промышленных рабочих процессов. R лучше всего подходит в качестве статистического инструмента, идеально подходящего для ученых, ученых и инженеров.

Выберите правильную программу

Хотите построить карьеру в захватывающей области науки о данных? Наши курсы по науке о данных созданы для того, чтобы предоставить вам навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстрорастущей отрасли. Наши опытные инструкторы проведут вас через практические проекты, реальные сценарии и тематические исследования, предоставив вам практический опыт, необходимый для достижения успеха. На наших курсах вы научитесь анализировать данные, создавать подробные отчеты и принимать решения на основе данных, которые помогут добиться успеха в бизнесе.

Хотели бы вы стать специалистом по данным?

Сегодняшний бизнес ищет больше специалистов по данным. Могли бы вы быть одним из них? Сертификационный курс Simplilearn по науке о данных с R охватывает исследование данных, визуализацию данных, прогнозную аналитику и методы описательной аналитики с использованием языка R. Вы узнаете о пакетах R, о том, как импортировать и экспортировать данные в R, о структурах данных в R, различных статистических концепциях, кластерном анализе и прогнозировании.

Glassdoor показывает, что специалист по данным в США может зарабатывать в среднем 117 212 долларов США в год. В Индии, по данным Payscale, ученые, работающие с данными, потенциально могут зарабатывать в среднем 824 844 фунтов стерлингов в год.

Не откладывайте. Позвольте Simplilearn дать вам фору в захватывающей карьере в области науки о данных! Посетите наши курсы сегодня!