R Programlama Dili Nedir? R'ye Giriş ve Temelleri

R Yazılımı Nedir?

R Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından 1993 yılında geliştirilen bir programlama dili ve ücretsiz yazılımdır. R, kapsamlı bir istatistiksel ve grafiksel yöntem kataloğuna sahiptir. Makine öğrenimi algoritmaları, doğrusal regresyon, zaman serisi, istatistiksel çıkarım gibi birkaçını içerir. R kütüphanelerinin çoğu R'de yazılmıştır, ancak yoğun hesaplama görevleri için C, C++ ve Fortran kodları tercih edilir.

R yalnızca akademisyenlerin sorumluluğunda değildir, aynı zamanda Uber, Google, Airbnb, Facebook ve benzeri birçok büyük şirket de R programlama dilini kullanmaktadır.

R ile veri analizi bir dizi adımda yapılır; Sonuçları programlamak, dönüştürmek, keşfetmek, modellemek ve iletmek

• Programı: R açık ve erişilebilir bir programlama aracıdır
• Dönüştürmek: R, veri bilimi için özel olarak tasarlanmış bir kütüphane koleksiyonundan oluşur
• Keşfet: Verileri araştırın, hipotezinizi geliştirin ve analiz edin
• Model: R, verileriniz için doğru modeli yakalamak amacıyla geniş bir araç yelpazesi sunar
• İletişim kurmak: R Markdown ile kodları, grafikleri ve çıktıları bir rapora entegre edin veya dünyayla paylaşmak için Shiny uygulamaları oluşturun

R ne için kullanılır?

• İstatiksel sonuç
• Veri analizi
• Makine öğrenimi algoritması

Endüstriye göre R

R kullanımını sektörlere göre ayrıştırırsak ilk sırada akademisyenlerin geldiğini görüyoruz. R istatistik yapmak için kullanılan bir dildir. R, sağlık sektöründe ilk tercihtir, bunu hükümet ve danışmanlık takip etmektedir.

R paketi

R'nin birincil kullanım alanları istatistik, görselleştirme ve makine öğrenimidir ve her zaman da öyle olacaktır. Aşağıdaki resim Stack Overflow'da en çok soruyu hangi R paketinin aldığını göstermektedir. İlk 10'da yer alan bunların çoğu veri bilimcinin iş akışıyla ilgilidir: veri hazırlama ve sonuçların iletilmesi.

R'nin tüm kütüphaneleri (neredeyse 12k) CRAN'da depolanır. CRAN ücretsiz ve açık kaynaktır. gerçekleştirmek için çok sayıda kütüphaneyi indirebilir ve kullanabilirsiniz. Makine öğrenmesi veya zaman serisi analizi.

R ile iletişim kurun

R'nin, bir işaretleme belgesi veya parlak bir uygulama aracılığıyla çalışmayı sunmanın ve paylaşmanın birden fazla yolu vardır. Her şey Rpub, GitHub veya işletmenin web sitesinde barındırılabilir.

Aşağıda, üzerinde barındırılan bir sunumun örneği verilmiştir. Rpub

Rstudio bir belge yazmak için işaretlemeyi kabul eder. Belgeleri farklı formatlarda dışa aktarabilirsiniz:

• Belge :
  • HTML
  • PDF/Lateks
  • Word
• Sunum
  • HTML
  • PDF projektörü

Rstudio, kolayca Uygulama oluşturmak için harika bir araca sahiptir. Aşağıda Dünya Bankası verilerini içeren bir uygulama örneği bulunmaktadır.

Neden R'yi kullanıyorsunuz?

Veri bilimi, şirketlerin işlerini yürütme biçimini şekillendiriyor. Şüphesiz ki Yapay Zeka ve Makineden uzak durmak firmanın başarısız olmasına yol açacaktır. Asıl soru hangi aracı/dili kullanmalısınız?

Veri analizi gerçekleştirmek için piyasada bulunan birçok araç vardır. Yeni bir dil öğrenmek biraz zaman yatırımı gerektirir. Aşağıdaki resim, bir dilin sunduğu iş becerisine kıyasla öğrenme eğrisini göstermektedir. Negatif ilişki bedava öğle yemeğinin olmadığı anlamına gelir. Verilerden en iyi öngörüyü elde etmek istiyorsanız uygun aracı, yani R'yi öğrenmek için biraz zaman harcamanız gerekir.

Grafiğin sol üst kısmında Excel ve PowerBI'yi görebilirsiniz. Bu iki aracın öğrenilmesi kolaydır ancak özellikle modelleme açısından olağanüstü iş yeteneği sunmazlar. Ortada görebilirsiniz Python ve SAS. SAS, iş için istatistiksel analiz yapmaya yönelik özel bir araçtır ancak ücretsiz değildir. SAS bir tıkla ve çalıştır yazılımıdır. Pythonancak monoton bir öğrenme eğrisine sahip bir dildir. Python Makine Öğrenimi ve Yapay Zekayı dağıtmak için harika bir araçtır ancak iletişim özelliklerinden yoksundur. Aynı öğrenme eğrisine sahip R, uygulama ve veri analizi arasında iyi bir dengedir.

Veri görselleştirme söz konusu olduğunda (VeriViz), muhtemelen Tableau'yu duymuşsunuzdur. Tableau hiç şüphesiz grafikler ve çizelgeler aracılığıyla kalıpları keşfetmek için harika bir araçtır. Üstelik Tableau'yu öğrenmek zaman alıcı değil. Veri görselleştirmeyle ilgili en büyük sorunlardan biri, hiçbir zaman bir model bulamamanız veya yalnızca bir sürü işe yaramaz grafik oluşturmanızdır. Tableau, verilerin veya İş Zekasının hızlı bir şekilde görselleştirilmesi için iyi bir araçtır. İstatistik ve karar verme aracı söz konusu olduğunda R daha uygundur.

Stack Overflow, programlama dilleri için büyük bir topluluktur. Kodlamayla ilgili bir sorununuz varsa veya bir modeli anlamanız gerekiyorsa Stack Overflow size yardımcı olmak için burada. Yıl içinde, diğer dillerle karşılaştırıldığında R için soru görüntüleme yüzdesi keskin bir şekilde arttı. Bu eğilim elbette veri biliminin hızla gelişen çağıyla oldukça ilişkilidir ancak R dilinin veri bilimine olan talebini de yansıtmaktadır.

Veri biliminde birbiriyle yarışan iki araç var. R ve Python muhtemelen veri bilimini tanımlayan programlama dilidir.

R'yi seçmeli misiniz?

Veri bilimcisi iki mükemmel araç kullanabilir: R ve Python. Özellikle veri bilimini öğrenmeye başladıysanız ikisini de öğrenmeye zamanınız olmayabilir. İstatistiksel modelleme ve algoritmayı öğrenme programlama dili öğrenmekten çok daha önemlidir. A Programlama dili keşfinizi hesaplamak ve iletmek için bir araçtır. Veri bilimindeki en önemli görev, verileri ele alma şeklinizdir: içe aktarma, temizleme, hazırlık, özellik mühendisliği, özellik seçimi. Bu sizin birincil odak noktanız olmalıdır. R öğrenmeye çalışıyorsanız ve Python aynı zamanda istatistik konusunda sağlam bir altyapıya sahip olmamak da apaçık aptallıktır. Veri bilimcisi programcı değildir. Görevleri verileri anlamak, manipüle etmek ve en iyi yaklaşımı ortaya çıkarmaktır. Hangi dili öğreneceğimi düşünüyorsanız gelin sizin için en uygun dilin hangisi olduğuna bakalım.

Veri biliminin ana hedef kitlesi iş profesyonelleridir. İş hayatında en büyük anlamlardan biri iletişimdir. İletişim kurmanın birçok yolu vardır: rapor, web uygulaması, kontrol paneli. Tüm bunları bir arada yapan bir araca ihtiyacınız var.

R zor mu?

Yıllar önce R, ustalaşması zor bir dildi. Dil kafa karıştırıcıydı ve diğer programlama araçları kadar yapılandırılmış değildi. Bu büyük sorunun üstesinden gelmek için Hadley Wickham, tidyverse adı verilen bir paket koleksiyonu geliştirdi. Oyunun kuralı iyi yönde değişti. Veri manipülasyonu önemsiz ve sezgisel hale gelir. Grafik oluşturmak artık o kadar da zor değildi.

Makine öğrenimi için en iyi algoritmalar R ile uygulanabilir. Keras ve TensorFlow gibi paketler, üst düzey makine öğrenimi teknikleri oluşturmaya olanak tanır. R ayrıca Kaggle rekabeti için en iyi algoritmalardan biri olan Xgboost'u gerçekleştirecek bir pakete sahiptir.

R diğer dille iletişim kurabilir. aramak mümkün Python, Java, C++ R'de. Büyük veri dünyasına R tarafından da erişilebilir. R'yi aşağıdaki gibi farklı veritabanlarına bağlayabilirsiniz: Spark veya Hadoop'u seçin.

Son olarak R gelişti ve hesaplamayı hızlandırmak için paralelleştirme işlemine izin verdi. Aslında R, aynı anda yalnızca bir CPU kullandığı için eleştirildi. Paralel paket, görevleri makinenin farklı çekirdeklerinde gerçekleştirmenize olanak tanır.

ÖZET

Özetle R, verileri keşfetmek ve araştırmak için harika bir araçtır. Kümeleme, korelasyon ve veri azaltma gibi ayrıntılı analizler R ile yapılır. Bu en önemli kısımdır, iyi bir özellik mühendisliği ve modeli olmadan, makine öğreniminin konuşlandırılması anlamlı sonuçlar vermeyecektir.