Wprowadzenie do języka programowania R.
Język R jest programem typu open source zarządzanym przez grupę programistów R - grupę programistów-wolontariuszy z całego świata. Język R używany do wykonywania procedur statystycznych i można go uzyskać za pośrednictwem strony R-Project w celu uzyskania danych statystycznych. R jest w rzeczywistości programem obsługiwanym z wiersza poleceń. Osoba dostaje się do poleceń i natychmiast każde polecenie jest wykonywane jeden po drugim. Wiele osób na całym świecie napisało różne ćwiczenia, aby uzyskać analitykę R i udostępnić je za pośrednictwem strony projektu R. Mimo to podstawowa instalacja (dla systemu Linux, Windows lub Mac) ma skuteczne narzędzie z wielu powodów. R może być open source. Dlatego Google z pewnością korzysta z programowania R, ponieważ jest to odpowiedni język. Korzystając z R, możemy tworzyć wszelkiego rodzaju statystyki, a także manipulować danymi. Ponadto możesz go używać w każdej dyscyplinie, która preferuje finanse, marketing, zajęcia sportowe i tak dalej.
Definicja języka programowania R.
Język programowania R jest w rzeczywistości programem do obliczeń statystycznych tradycyjnie używanym między statystykami, przeznaczonym do tworzenia aplikacji statystycznych, a także grafiką, oferuje wiele innych dobrych interfejsów graficznych wysokiego poziomu języka programowania do dodatkowych języków i usług debugowania kodu źródłowego, aby uzyskać wszystkie nasze ekosystemy aplikacji są zwykle napisane głównie przez C, Fortran, a także, R jest zwykle powszechnie dostępny na licencji GNU (General Public License) i wstępnie skompilowanych odmian binarnych, które zostaną przedstawione wielu systemom operacyjnym.
R Instalacja
Musimy wykonać trzy podstawowe kroki w podobny sposób, aby spróbować uruchomić R i R Studio w twoim systemie.
- Najpierw skonfiguruj R.
- Zainstaluj RStudio
- Zainstaluj pakiety R.
- R Statystyki opisowe
R, SAS i SPSS będą trzema językami statystycznymi. Z tych trzech języków statystycznych jeden jest tylko dostępnym źródłem. SAS to ważny prywatny biznes aplikacyjny na całym świecie. SPSS jest obecnie nadzorowany przez IBM. Programy R są rozszerzalne i dlatego zespoły R będą znane dzięki ich dynamicznym wysiłkom. Zawiera dużo R, które można napisać w R jako takie, lub oferty stają się szybsze i mają dobry język kleju.
Funkcje R.
1. R ułatwia programowanie proceduralne dzięki charakterystyce i programom obiektowym o wspólnych cechach. Programy formalne zawierają procesy, pliki, moduły i wywołania metod. Chociaż zorientowany obiektowo język programowania zawiera klasy, obiekty oraz funkcje.
2. Pakiety będą elementem programowania R. Dlatego mogą być przydatne w gromadzeniu jednostek funkcji R w jednym produkcie.
3. Funkcje programistyczne R obejmują typy baz danych, przesyłanie danych, obserwowanie danych, etykiety zmiennych, brak danych i tak dalej. R może być tłumaczonym językiem. Dlatego moglibyśmy przejść dalej, używając interpretera wiersza poleceń. R pomaga arytmetyki macierzy.
W jaki sposób język programowania R sprawia, że praca jest tak łatwa?
Łatwo jest nauczyć się i zrozumieć podstawy programowania R i pomysły, ale aby zdobyć doświadczenie, trzeba będzie dużo wykonać, a następnie wyprodukować projekty z prawdziwego świata. O wiele więcej wykonasz i o wiele więcej odkryjesz i zdobędziesz wiedzę; zwykle znana jest nam tylko rzeczywista składnia i podstawowe funkcje.
- Jest to język stworzony dla statystyk przez statystów, a ich terminologia rozprzestrzenia się w całym języku. Posiadanie klasy statystyki może bardzo pomóc.
- Większość rzeczy, które musisz zrobić, może pochodzić z widocznego, odpowiedniego sposobu, który musi być wymagany dla języka, lub osoba utworzyła kolekcję, aby spełnić twoje potrzeby. Badanie może być trudne.
- W języku R jest ukryty praktyczny język, a zaczniesz go rozwiązywać, po prostu zmieniając pętle z użytkownikami z członków rodziny „zastosuj”.
Praca z językiem programowania R.
R jest lepszym językiem do ustanowienia tej kategorii oprogramowania. To jest to, na co R jest najbardziej skuteczny. Mimo to nie jest to po prostu granica tego, co wykonuje R. Jeśli chcesz zbudować bogate oprogramowanie z interfejsami użytkownika (a nawet internetem, aplikacjami mobilnymi), biblioteki są dostępne, aby pomóc koderom R w tym zadaniu.
1. Automatyzacja analizy sprzedaży produktów biznesowych
Często zdarza się, że firmy nadal wykonują wiele analiz za pomocą arkuszy kalkulacyjnych. Absolutnie nie ma w tym nic złego, jednak niektórzy często nie osiągają swoich możliwości analitycznych, ponieważ nie stosują narzędzi takich jak R. W tym przypadku pokazujemy, jak można symulować, analizować, wizualizować i prezentować informacje dla dowolnej hipotetycznej organizacji.
2. Rozwiązania do automatycznej walidacji
Ciągłe przeszukiwanie bazy danych w celu uzyskania niedoskonałych i niepoprawnych danych, wartości odstających, konkretnych „niepokojących” wzorców, sugerujących potencjalne oszustwa. Można to łatwo zaplanować, na przykład, po prostu CRON.
3. Śledzenie właściwości kryptowaluty
Ponieważ tradycję społeczności R nadal tworzą ludzie bez specjalnego doświadczenia w informatyce lub ogólnie rozwoju, często obserwuję program R bez wielkiego zastosowania programowania obiektowego (OOP) lub bez właściwej optymalizacji, z wyjątkiem sytuacji, gdy jest on przeznaczony dla profesjonalistów posługiwać się. W tym poprzednim przypadku pokazujemy, jak opracować program OOP do własności kryptowaluty i ich przedziałów cenowych. Następnie zademonstruję, w jaki sposób możesz ulepszyć obliczenia prostych średnich kroczących (SMA), a także jak stworzyć pulpit nawigacyjny, który się do nich zastosuje, używając lśniącego.
4. Co możesz zrobić z językiem programowania R?
R to niezwykle obszerny pakiet statystyk. Chociaż możesz po prostu wziąć pod uwagę regularny obieg R (zarówno podstawowy, jak i sugerowane pakiety), to prawie wszystko, czego potrzebujesz do przetwarzania danych, tworzenia i analizy statystycznej. Oprócz wszystkiego, w CRAN i różnych repozytoriach znajduje się o wiele więcej niż 5 000 pakietów, a także potencjał Trend R Business dla dużych zbiorów danych.
Dlatego trudnym zadaniem jest zaplanowanie listy wszystkich rzeczy, które R. może zrobić. Ale stworzyliśmy próbę tego zestawu języka R, który obejmuje zupełnie nową sekcję wokół witryny Innovation Analytics. Można go podzielić na cztery podstawowe sekcje (analityka, grafika i wizualizacja, aplikacje R i wtyczki oraz funkcje języka programowania), z których każda korzysta z osobistych podsekcji:
Zalety języka programowania R.
1. R jest aplikacją typu open source. Dlatego każda osoba może go używać i zmieniać.
2. R jest jednym z najbardziej obszernych pakietów analizy statystycznej, ponieważ jest to nowa technologia, a także sugestia, która często pojawia się początkowo w R.
3. R jest zdecydowanie darmowy. Możemy pracować z nim w dowolnym miejscu i czasie, a także promować go na warunkach licencji.
4. R jest użyteczny w systemach GNU / Linux i Microsoft Windows. R może być wieloplatformowy, który zwykle działa w różnych systemach operacyjnych.
5. Naprawy błędów, ulepszenia programów i innowacyjne pakiety są dostępne za pośrednictwem R.
Dlaczego powinniśmy używać języka programowania R?
Jest wykorzystywany w prawie wszystkich dziedzinach, jakie możesz sobie wyobrazić. Mimo to popularne są: finanse, biotechnologia, łańcuch dostaw, zajęcia sportowe, handel detaliczny, reklama i produkcja.
1. Wykonywanie wielu obliczeń za pomocą wektorów
R jest w rzeczywistości językiem wektorowym. Wektory są strukturami podobnymi do list, które zawierają elementy tego samego typu danych. Możesz wyobrazić sobie wiersz lub kolumnę przypominającą wektor, który ma związek z cyframi lub tekstem. Lista kontrolna liczb (1, 2, 3, 4, 5, ) może być wektorem. W przeciwieństwie do innych języków programowania, R umożliwia korzystanie z funkcji w stosunku do całego wektora w ramach procedury bez potrzeby uzyskiwania wyraźnej pętli.
Musisz pokazać wektory za pomocą kilku rzeczywistych programów R. Najpierw przypisz wartości 2: 5 do wektora znanego jako x:
Następnie dodaj wartość 5 do każdego elementu w wektorze x:
Możesz także dodać jeden wektor do innego. Jeśli chcesz dodać wartości elementarne 8:10, możesz skorzystać z poniższych przykładów:
Aby to osiągnąć w wielu różnych językach programowania, może być potrzebna wyraźna pętla do wykonania dla każdej wartości x. Tak więc R jest przeznaczony do wykonywania różnych operacji w jednym kroku. Ta funkcja należy do ofert, które sprawiają, że R jest tak korzystne - i skuteczne - do analizy danych
2. Kod roboczy bez kompilatora
R jest językiem interpretowanym, więc - w przeciwieństwie do języków kompilowanych preferujących C i Javę - nie chcesz, aby kompilator początkowo tworzył program za pomocą twojego kodu, zanim go zastosujesz. R interpretuje kod, który zaoferujesz prosto, i zamienia go w wywołania niższego poziomu do wstępnie skompilowanego kodu / funkcji.
W rzeczywistości oznacza to, że po prostu piszesz swój kod i wysyłasz do R, a także kod działa, co sprawia, że procedura programowania jest wygodna. Ta prostota rozwoju zapewnia cenę szybkości działania programu, mimo to. Minusem interpretowanego języka byłoby to, że program działa ogólnie wolniej w porównaniu do kompilowanego programu porównawczego.
Kto jest odpowiedni do nauki języka programowania R?
Dowiedzmy się, kto jest uprawniony do nauki języka programowania R.
1. Analityk danych
R byłaby decyzją, kiedy będziesz gotowy do rozwijania zawodu w dziedzinie analizy danych i chcesz przyswoić język kodowania open source opracowany przez statystyk dla statystyki.
Modele uczenia maszynowego utworzone w ciągu ostatnich lat stały się największą biblioteką uczenia maszynowego. Jeden z najbardziej wykwalifikowanych badaczy danych na rynku użył R ze względu na swój pierwszy wybór, dlatego nowe algorytmy często otrzymują wszystkie swoje początkowe implementacje w R.
2. Data Scientist
Kodowanie R dla nauki danych
- Ładowanie danych z dokumentu lub po prostu z bazy danych.
- Wyszukiwanie danych podobnie jak podsumowanie, wykresy rozrzutu, wykresy pudełkowe i tak dalej.
- Przetwarzanie danych woli naprawić brakujące dane.
- Segregowanie danych do zestawu do nauczania i testowania.
- Tworzenie modelu wyśrodkowanego i prognozowanie.
- Sprawdzanie poprawności wyników.
- Wizualizacja danych
Wszystkie powyższe można osiągnąć za pomocą popularnych języków programowania, takich jak Java i C ++, ale będą kłopotliwe, ale w przypadku R wszystkie powyższe czynności można wykonać w ułamku sekundy, ponieważ wszystkie te funkcje są wykonane w R.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
R jest obecnie uważany za najbardziej znane narzędzie analityczne na świecie. R ma zdolność do wielu punktów. Jeśli wierzysz w R jak język kodowania specyficzny dla domeny, stając się przetwarzaniem statystycznym domen, możesz zacząć zakładać, jakie dokładnie kariery będą możliwe.
Kariery, które mogą współpracować z R, obejmują analityka danych, analityka danych, analityka biznesowego, badacza naukowego i nie tylko.
Top Lista firm korzystających z R dla Analytics
- Accenture
- The New York Times
- Genpact
- Mozilla
Na przykład
- Google używa R do obliczania ROI inicjatyw promocyjnych.
- Ford wykorzystuje R do ulepszenia konstrukcji swoich samochodów.
- Twitter używa R do obserwowania doświadczenia użytkownika.
- US National Weather Service używa R do prognozowania poważnych powodzi.
- Organizacja zajmująca się analizą danych dotyczących praw człowieka wykorzystuje R do oceny skutków bitwy.
- R został wykorzystany przez The New York Times do opracowania infografiki.
Kariery w R są postrzegane nie tylko przez firmy IT, ale wszystkie firmy zatrudniają wysoko opłacanych kandydatów na R, w tym:
- Firmy finansowe
- Organizacje detaliczne
- Banki
- Organizacje opieki zdrowotnej i tak dalej.
Kariera w programowaniu R zapewnia błyszczące perspektywy pracy dla każdego naukowca danych - początkującego lub wykwalifikowanego.
Indyjskie firmy stopniowo przyglądają się R. TCS, Genpact, Accenture i Wipro motywują wszystkich swoich pracowników do zdobywania doświadczenia w zakresie systemów R i systemów połączonych.
Jednocześnie firmy oczekują, że większość nowych pracowników dostarczy już zrozumienie R. Potrzebują oni wiedzy o narzędziu R, a także o tym, jak wykorzystać go do analizy danych.
Wniosek
R to darmowy i otwarty język programowania, umożliwiający każdemu dostęp do światowej klasy narzędzi oceny statystycznej. Może być szeroko stosowany w środowisku akademickim, a także w sektorze prywatnym i jest obecnie najbardziej znanym językiem programowania do analizy statystycznej. Zrozumienie pojęć R nie jest wygodne. Niezależnie od tego, czy rzeczywiście tak było, badacze danych nie przyjęliby tego rodzaju popularności. Mimo to nie brakuje zaległych aktywów, które możesz zrozumieć i zobowiązać się do oddania R.
Ważne jest, aby zrozumieć, że wymaga to również krzywej uczenia się, a także czasu, aby zapamiętali podstawową składnię każdego rodzaju języka programowania dla nauki danych, a za każdym razem nauczysz się kilku punktów.
Możesz być gotowy do cięższej pracy nad językiem programowania (biorąc pod uwagę prawdę, może ci to pomóc w rozwoju zawodowym i rozwiązywaniu problemów w czasie rzeczywistym). Dzięki powyższej kompleksowej ocenie można znaleźć najlepszą, która odpowiada Twoim wymaganiom i pragnieniom.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po języku programowania R ?. Tutaj omawiamy koncepcję, karierę, naukę, zastosowania, zalety i cechy programowania R. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Jak podłączyć bazę danych do MySQL?
- Kariera w programowaniu R.
- Czy język programowania MySQL?
- R vs Python
- Lista pakietów R.