Introduksjon til R-programmeringsspråk

R-språk er et åpen kildekode-program som styres gjennom R core-development group - en gruppe frivillige programmerere som kommer fra hele verden. R-språket som brukes for å utføre statistiske prosedyrer, og det er tilgjengelig via R-Project-nettstedet for å få statistisk databehandling. R er faktisk et kommandolinjedrevet program. Personen får kommandoer og umiddelbart utføres hver kommando en etter en. Det er skrevet forskjellige øvelser for å få R-analyser av mange mennesker over hele verden for å gjøre åpent tilgjengelig gjennom R-prosjektstedet. Likevel har den grunnleggende installasjonen (for Linux, Windows eller Mac) et effektivt verktøy av mange grunner. R kan være åpen kildekode. Derfor bruker Google absolutt R-programmering siden det er et passende språk. Ved å bruke R kunne vi produsere alle typer statistikker så vel som datamanipulering. Videre kan du bruke det i hvilken som helst disiplin som foretrekker finans, markedsføring, sportsaktiviteter og så videre.

Definisjon av R-programmeringsspråk

R-programmeringsspråket er faktisk et program for statistisk beregning som tradisjonelt brukes mellom statistikere beregnet på å produsere statistisk applikasjon så vel som, grafikk det gir mange andre ting et godt programmeringsspråk grafikkgrensesnitt på høyt nivå til flere språk og feilsøkingstjenester kildekoden å få alle våre applikasjonsøkosystemer er vanligvis skrevet hovedsakelig gjennom C, Fortran og R er vanligvis åpent tilgjengelig under GNU (General Public License) og forhåndskompilerte binære varianter som vil bli presentert for en rekke operativsystemer.

R Installasjon

Vi må overholde tre grunnleggende trinn på en lignende måte for å forsøke å betjene R og R Studio på systemet ditt.

  • Først, sett opp R
  • Installer RStudio
  • Installer R-pakker
  • R Beskrivende statistikk

R, SAS og SPSS vil være tre statistiske språk. Av de tre statistiske språkene er ett bare en tilgjengelig kilde. SAS er en viktig privat applikasjonsvirksomhet over hele verden. SPSS er for tiden overvåket av IBM. R-programmer er utvidbare, og derfor vil R-team være kjent på grunn av sin dynamiske innsats. Det er rikelig med R inkludert som kan skrives i R av seg selv og slik, eller tilbudene blir raskere og et godt limspråk.

Funksjoner av R

1. R letter prosessuell programmering med kjennetegn og objektorienterte programmer som har fellestrekk. Formelle programmer inneholder prosesser, filer, moduler og metodeanrop. Selv om objektorientert programmeringsspråk inneholder klasser, objekter, så vel som, funksjoner.

2. Pakker vil være et element i R-programmering. Derfor kan de være nyttige i å samle enheter av R-funksjoner til ett produkt.

3. Rs programmeringsfunksjoner består av databasetyper, overføring av data, observasjon av data, variable etiketter, manglende data og så videre. R kan være et tolket språk. Derfor kan vi komme videre ved å bruke en kommandolinjetolk. R hjelper matrise aritmetikk.

Hvordan gjør R-programmeringsspråk det å jobbe så enkelt?

Det er enkelt å lære og forstå R-programmeringsfundament og ideer, men for å få erfaring med det må du utføre mye og deretter produsere prosjekter i den virkelige verden. Mye mer du vil prestere og mye mer du vil oppdage og tjene kompetanse; normalt er bare den faktiske syntaks og grunnleggende funksjoner kjent for oss.

  • Det er et språk laget for statistikere av statistikere, og terminologien deres sprer seg over hele språket. Å ha en statistikklasse kan hjelpe veldig.
  • De fleste av tingene du trenger å gjøre, kommer muligens med en tilsynelatende, passende måte det må kreves for språket, eller en person har opprettet en samling for å oppnå for å passe dine behov. Å undersøke muligens kan være vanskelig.
  • Det er et praktisk språk som gjemmer seg i R, og du vil begynne å finne ut av det ved ganske enkelt å endre løkkene med brukerne fra “bruke” familiemedlemmer.

Jobber med R-programmeringsspråk

R er et bedre språk for å etablere denne kategorien programvare. Så det er tingene R er mest effektive for. Likevel er dette rett og slett ikke grensene for hva R utfører. Hvis du ønsker å bygge rike programmer med brukergrensesnitt (eller til og med nettet, mobile applikasjoner), er biblioteker til stede for å hjelpe R-kodere med denne oppgaven.

1. Automatisering av salg av forretningsprodukter

Det er vanlig å oppdage at firmaer fortsetter å utføre mange av sine analyser med regneark. Absolutt ingenting er galt med det, men noen oppnår ofte ikke sine analytiske muligheter, ettersom de ikke bruker verktøy som R. I dette tilfellet viser vi hvordan du kan simulere, analysere, visualisere og presentere informasjon for enhver hypotetisk organisasjon.

2. Automatiserte valideringsløsninger

Søker kontinuerlig gjennom databasen for å få ufullkomne og uriktige data, outliers, spesifikke "bekymringsfulle" mønstre, noe som antyder potensielle svindel. Det kan enkelt planlegges av CRON, for eksempel.

3. Cryptocurrency Property Tracker

Fordi R-fellesskapstradisjonen fortsatt består av mennesker uten spesiell erfaring innen informatikk eller generelt utvikling, observerer jeg ofte R-programmet uten stor bruk av objektorientert programmering (OOP) eller uten riktig optimalisering, bortsett fra om det er for profesjonell bruk. Gjennom dette forrige tilfellet viser vi hvordan du utvikler et OOP-program til cryptocurrency eiendommer og deres prisklasser. Så vil jeg demonstrere hvordan du kan forbedre beregningen av Simple Moving A gjennomsnitt (SMA), samt hvordan du kan produsere et dashbord som bruker dem ved å bruke sparkly.

4. Hva kan du gjøre med R-programmeringsspråket?

R er en utrolig omfattende statistikkbunt. Selv om du ganske enkelt kan vurdere den vanlige R-sirkulasjonen (basen så vel som foreslåtte pakker), er omtrent alt du trenger for databehandling, oppretting og statistisk analyse. I tillegg til alt annet, er det mye mer enn 5K-pakker på CRAN og forskjellige depoter, i tillegg til big data-potensialet til Trend R Business.

Det er derfor en vanskelig oppgave å planlegge en liste over alle tingene R kan gjøre. Men vi har produsert et forsøk fra dette settet med R Language som inkluderer en helt ny seksjon rundt Innovation Analytics-nettstedet. Den kan deles opp i fire primære seksjoner (analyse, grafikk og visualisering, R-applikasjoner og plugins, og programmeringsspråkfunksjoner), hver ved å bruke sine personlige underavsnitt:

Fordeler med R-programmeringsspråk

1. R er et program med åpen kildekode. Derfor kan ethvert individ bruke og endre det.

2. R er blant de mest omfattende statistiske analysebuntene siden det er en ny teknologi i tillegg, et forslag som ofte vises innledende i R.

3. R ​​er definitivt gratis. Vi kunne jobbe med det når som helst og når som helst, samt promotere det under betingelser med lisensen.

4. R er nyttig for GNU / Linux og Microsoft Windows. R kan være plattform som vanligvis opererer på forskjellige operativsystemer.

5. Feilreparasjoner, programforbedringer og innovative pakker er tilgjengelige gjennom R.

Hvorfor skal vi bruke R-programmeringsspråket?

Det brukes i nesten alle felt du kan forestille deg. Likevel består de populære typene av: Finans, bioteknologi, forsyningskjede, sportsaktiviteter, detaljhandel, reklame og produksjon.

1. Utføre flere beregninger med vektorer

R er faktisk et vektorbasert språk. Vektorer er listelignende strukturer som inneholder elementer av samme datatype. Du kan forestille deg en vektorlignende en rad eller en kolonne å gjøre med figurer eller tekst. Sjekkliste over tall (1, 2, 3, 4, 5, ) kan være vektor. I motsetning til andre programmeringsspråk, lar R deg gjøre bruk av funksjoner mot hele vektoren innenfor en prosedyre uten behov for å få en eksplisitt sløyfe.

Du må vise vektorer med noen få faktiske R-programmer. Tildel først verdiene 2: 5 til en vektor kjent som x:

Deretter legger du til verdien 5 med hvert element i vektor x:

Du kan også legge til en vektor til forskjellige. Hvis du vil legge til 8:10 elementvise verdier, kan du bruke eksemplene nedenfor:

For å oppnå dette på mange forskjellige programmeringsspråk kan det trenge en eksplisitt løkke for å utføre gjennom hver verdi av x. Så R er laget for å utføre forskjellige operasjoner på ett trinn. Denne funksjonen er blant tilbudene som gjør R så gunstig - og effektiv - beregnet på dataanalyse

2. Arbeidskode uten kompilator

R er et tolket språk, slik at - i motsetning til kompilerte språk foretrekker C og Java - du ikke ønsker at en kompilator opprinnelig skal produsere et program gjennom koden din før du bruker den. R tolker koden du vil tilby rett og endrer den til lavere nivå samtaler til forhåndskompilerte kode / funksjoner.

Faktisk indikerer det at du bare skriver koden din og sender ut til R, så vel som koden kjører, noe som gjør utviklingsrutinen praktisk. Denne enkle utviklingen gir prisen for hastigheten på programytelsen, uansett. Ulempen med det tolkespråket ville være at programmet generelt går saktere sammenlignet med det komparative kompilerte programmet.

Hvem er den rette målgruppen for å lære seg R-programmeringsspråk?

La oss finne ut hvem som er kvalifisert til å lære R-programmeringsspråk.

1. Dataanalytiker

R ville være avgjørelsen når du vil være klar til å utvikle et yrke innen Data Analytics og ønske å imponere kildespråket med åpen kildekode som er laget av statistikere beregnet på statistikken.
Machine Learning-modellene som er opprettet i løpet av de siste mange årene, har blitt den største mengden av maskinlæringsbiblioteker. En av de mest dyktige dataforskerne i markedet har brukt R på grunn av førstevalget, derfor får nye algoritmer ofte alle sine første implementeringer i R.

2. Data Scientist

R-koding for datavitenskap

  • Laster inn data fra dokumentet eller ganske enkelt fra en database.
  • Datasøk akkurat som sammendrag, spredte plott, boksdiagrammer og så videre.
  • Behandler data foretrekker å reparere manglende data.
  • Segreger data i undervisnings- og testsettet.
  • Å lage en modell sentrert og prognoser.
  • Validering av resultatene.
  • Datavisualisering

Alt ovenstående kan oppnås ved ganske enkelt populære programmeringsspråk som Java og C ++, men vil være plagsomt, men med R kan alle de ovennevnte utføres i løpet av en brøkdel av sekunder siden alle disse funksjonene er laget gjennom R.

Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karriereveksten?

R anses for tiden som det mest kjente analyseverktøyet på kloden. R har muligheten til flere poeng. Hvis du tror på R som et domenespesifikt kodespråk og blir domenestatistisk behandling, kan du begynne å anta hva akkurat karrierer vil være mulig.

Karrierer som kan samarbeide med R består av en dataanalytiker, dataforsker, forretningsanalytiker, vitenskapelig forsker og mer.

Topp liste over selskaper som bruker R for Analytics

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

For eksempel

  • Google bruker R for å beregne avkastningen på kampanjetiltak.
  • Ford bruker R for å forbedre designen til bilene sine.
  • Twitter bruker R for å observere brukeropplevelse.
  • US National Weather Service bruker R for å spå alvorlig flom.
  • Human Rights Data Analysis Organization bruker R for å evaluere effekten av slaget.
  • R har blitt brukt av The New York Times for å utvikle infografikk.

R-karrierer blir ikke bare sett tilgjengelig av IT-firmaer, men alle slags selskaper ansetter høyt betalte R-søkere, inkludert:

  • Finansielle selskaper
  • Detaljhandelsorganisasjoner
  • banker
  • Helsepleieorganisasjoner og så videre.

En karriere innen R-programmering gir skinnende jobbmuligheter for enhver dataforsker - nybegynner eller dyktig.

Indiske selskaper ser gradvis på R. TCS, Genpact, Accenture og Wipro motiverer alle ansatte til å utvikle erfaring på så vel R som tilkoblede systemer.

Samtidig forventer bedrifter at de fleste av de ferske sysselsetter allerede vil gi en forståelse av R. De trenger dem for å være klar over R-verktøyet, samt hvordan de kan brukes til dataanalyse.

Konklusjon

R er et gratis og åpen kildekode programmeringsspråk, slik at hvem som helst kan få tilgang til statistiske evalueringsverktøy i verdensklasse. Det kan brukes mye i akademia så vel som i privat sektor, og det er det mest kjente programmeringsspråket for statistisk analyse i dag. Det er ikke praktisk å forstå konseptene til R. Enten det faktisk var, ville dataforskere ikke ta denne typen popularitet. Likevel er det ingen mangel på utestående eiendeler du kanskje forstår og har forpliktelsen til å ta R i bruk.

Det er viktig å forstå at det krever en læringskurve samt tid for dem å huske den grunnleggende syntaks for alle slags programmeringsspråk for datavitenskap, og du vil bare lære noen få punkter hver gang.

Du kan være klar til å jobbe hardere på et programmeringsspråk (gitt sannheten, det kan hjelpe deg innen din faglige utvikling og fikse komplikasjoner i sanntid). Med den omfattende evalueringen over er det mulig å finne den største som passer dine behov og ønsker.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Hva er R-programmeringsspråk ?. Her diskuterer vi konsept, karriere, læring, bruk, fordeler og funksjoner ved R-programmering. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Hvordan koble databasen til MySQL?
  2. Karrierer i R-programmering
  3. Er MySQL programmeringsspråk?
  4. R vs Python
  5. Liste over R-pakker

Kategori:

Stor Data