Cos'è il linguaggio di programmazione R? - Funzionalità, funzionamento e usi

Introduzione al linguaggio di programmazione R

R language è un programma open source gestito attraverso il gruppo di sviluppo core R - un gruppo di programmatori volontari provenienti da tutto il mondo. Il linguaggio R utilizzato per l'esecuzione di procedure statistiche ed è ottenibile attraverso il sito di R-Project per ottenere il calcolo statistico. R è in realtà un programma gestito dalla riga di comando. La persona riceve i comandi e immediatamente ogni comando viene eseguito uno per uno. Sono stati scritti vari esercizi per ottenere analisi R da molte persone in tutto il mondo per renderle apertamente disponibili attraverso il sito del progetto R. Anche così, l'installazione fondamentale (per Linux, Windows o Mac) ha uno strumento efficace per molte ragioni. R può essere open-source. Pertanto, Google sta sicuramente facendo uso della programmazione R poiché è un linguaggio appropriato. Utilizzando R potremmo produrre qualsiasi tipo di tipo di statistica e manipolazione dei dati. Inoltre, puoi usarlo in qualsiasi disciplina che preferisca la finanza, il marketing, le attività sportive e così via.

Definizione del linguaggio di programmazione R

Il linguaggio di programmazione R è in realtà un programma per il calcolo statistico tradizionalmente utilizzato tra statistici destinato alla produzione di applicazioni statistiche e grafica, offre molte altre cose un buon linguaggio di programmazione interfacce grafiche di alto livello verso linguaggi aggiuntivi e servizi di debug il codice sorgente da ottenere tutti i nostri ecosistemi applicativi sono generalmente scritti principalmente tramite C, Fortran e R, di solito sono apertamente disponibili sotto GNU (General Public License) e varianti binarie precompilate che verranno presentate a numerosi sistemi operativi.

R Installazione

Dobbiamo rispettare tre passaggi fondamentali in modo simile per tentare di far funzionare R and R Studio sul tuo sistema.

• Innanzitutto, imposta R
• Installa RStudio
• Installa pacchetti R
• R Statistiche descrittive

R, SAS e SPSS saranno tre lingue statistiche. Di queste tre lingue statistiche, una è solo una fonte accessibile. SAS è un'azienda vitale per applicazioni private in tutto il mondo. SPSS è attualmente supervisionato da IBM. I programmi R sono estensibili e, pertanto, i team R saranno noti grazie ai loro sforzi dinamici. C'è un sacco di R incluso che può essere scritto in R da solo e così, o le offerte diventano più veloci e un buon linguaggio di colla.

Caratteristiche di R

1. R facilita la programmazione procedurale con le caratteristiche e i programmi orientati agli oggetti che hanno caratteristiche comuni. I programmi formali contengono processi, file, moduli e chiamate di metodo. Sebbene il linguaggio di programmazione orientato agli oggetti contenga classi, oggetti e funzioni.

2. I pacchetti saranno un elemento della programmazione R. Pertanto, possono essere utili per raccogliere unità di funzioni R in un prodotto.

3. Le funzioni di programmazione di R sono costituite da tipi di database, trasferimento di dati, osservazione di dati, etichette variabili, mancanza di dati e così via. R può essere un linguaggio interpretato. Pertanto, potremmo andare avanti usando un interprete da riga di comando. R aiuta l'aritmetica della matrice.

In che modo R Programming Language rende il lavoro così semplice?

È semplice da imparare e comprendere i fondamenti e le idee di programmazione R, ma per guadagnare esperienza in esso dovrai eseguire molto e quindi produrre progetti del mondo reale. Molto di più ti esibirai e molto di più scoprirai e guadagnerai esperienza; normalmente solo la sintassi reale e le caratteristiche fondamentali ci sono note.

• È una lingua creata per gli statistici dagli statistici e la loro terminologia si diffonde in tutta la lingua. Avere una lezione di statistica può essere di grande aiuto.
• La maggior parte delle cose che dovrete fare probabilmente arriva con un modo apparente e appropriato che deve essere richiesto per la lingua, o un individuo ha creato una raccolta per realizzare in base alle proprie esigenze. Indagare probabilmente potrebbe essere difficile.
• C'è un linguaggio pratico nascosto in R, e inizierai a capirlo semplicemente cambiando i loop con gli utenti dai membri della famiglia "applica".

Lavorare con il linguaggio di programmazione R

R è un linguaggio migliore per stabilire questa categoria di software. Quindi sono le cose per cui R è più efficace. Anche così, questo non è semplicemente i confini di ciò che R esegue. Se si desidera creare ricchi programmi software con librerie di interfacce utente (o anche web, applicazioni mobili) per aiutare i programmatori R in questa attività.

1. Automazione dell'analisi delle vendite dei prodotti aziendali

È comune scoprire che le aziende continuano a eseguire molte delle loro analisi applicando fogli di calcolo. Assolutamente nulla di sbagliato in ciò, tuttavia, alcuni spesso non raggiungono le loro possibilità analitiche in quanto non applicano strumenti come R. In questo caso, mostriamo come è possibile simulare, analizzare, visualizzare e presentare informazioni per qualsiasi ipotetica organizzazione.

2. Soluzioni di convalida automatizzate

Ricerca continua nel database per ottenere dati imperfetti e errati, valori anomali, schemi specifici "preoccupanti", suggerendo potenziali truffe. Potrebbe essere facilmente pianificato semplicemente da CRON, per esempio.

3. Tracker proprietà criptovaluta

Poiché la tradizione della comunità R continua a essere costituita da persone senza esperienza speciale in Informatica o in generale sviluppo, osservo frequentemente il programma R senza un grande uso della programmazione orientata agli oggetti (OOP) o senza una corretta ottimizzazione, tranne se è per professionisti uso. Attraverso questo caso precedente, mostriamo come sviluppare un programma OOP per la proprietà della criptovaluta e le loro fasce di prezzo. Quindi dimostrerò come è possibile migliorare il calcolo delle medie mobili semplici (SMA), nonché come produrre un cruscotto che si applica a loro usando sparkly.

4. Cosa puoi fare con il linguaggio di programmazione R?

R è un pacchetto statistico incredibilmente ampio. Sebbene si possa semplicemente considerare la normale circolazione di R (i pacchetti base e suggeriti), sono praticamente tutto ciò che serve per il trattamento dei dati, la creazione e l'analisi statistica. Oltre a qualsiasi altra cosa, ci sono molti più pacchetti 5K su CRAN e vari repository, oltre al potenziale dei big data di Trend R Business.

Pertanto, è un compito difficile pianificare un elenco di tutte le cose che R può fare. Ma abbiamo creato un tentativo con questo set di R Language che include una sezione completamente nuova intorno al sito Web di Innovation Analytics. Può essere suddiviso in quattro sezioni principali (analisi, grafica e visualizzazione, applicazioni R e plug-in e funzionalità del linguaggio di programmazione), ognuna usando le proprie sottosezioni personali:

Vantaggi del linguaggio di programmazione R

1. R è un'applicazione open source. Pertanto, ogni individuo può utilizzarlo e modificarlo.

2. R è uno dei pacchetti di analisi statistiche più estesi in quanto è una nuova tecnologia, nonché un suggerimento che spesso appare iniziale in R.

3. È decisamente gratuito. Potremmo lavorare con esso in qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, nonché promuoverlo in condizioni con la licenza.

4. R è utile per GNU / Linux e Microsoft Windows. R può essere multipiattaforma che di solito funziona su vari sistemi operativi.

5. Riparazioni di bug, miglioramenti del programma e pacchetti innovativi sono disponibili tramite R.

Perché dovremmo usare il linguaggio di programmazione R?

È utilizzato in quasi tutti i campi che puoi immaginare. Tuttavia, i tipi popolari sono: finanza, biotecnologia, catena di approvvigionamento, attività sportive, vendita al dettaglio, pubblicità e produzione.

1. Esecuzione di calcoli multipli con i vettori

R è in realtà un linguaggio basato su vettori. I vettori sono strutture simili a elenchi che contengono elementi dello stesso tipo di dati. Puoi immaginare una riga o una colonna simile a un vettore a che fare con figure o testo. L'elenco di controllo dei numeri (1, 2, 3, 4, 5, ) potrebbe essere un vettore. A differenza di altri linguaggi di programmazione, R consente di utilizzare le funzioni verso l'intero vettore all'interno di una procedura senza la necessità di ottenere un ciclo esplicito.

Devi mostrare i vettori con alcuni programmi R reali. Innanzitutto, assegna i valori 2: 5 a un vettore noto come x:

Quindi, aggiungi il valore 5 con ogni elemento nel vettore x:

È inoltre possibile aggiungere un vettore a diverso. Se si desidera aggiungere valori 8:10 in termini di elementi, è possibile utilizzare gli esempi seguenti:

Per raggiungere questo obiettivo in molti linguaggi di programmazione diversi potrebbe essere necessario un ciclo esplicito per eseguire ogni valore di x. Quindi R è fatto per eseguire varie operazioni in un solo passaggio. Questa funzionalità è tra le offerte che rendono R così utile - ed efficace - destinato all'analisi dei dati

2. Codice di lavoro senza compilatore

R è un linguaggio interpretato, in modo che - diversamente dai linguaggi compilati preferiscano C e Java - non desideri che un compilatore produca inizialmente un programma attraverso il tuo codice prima di applicarlo. R interpreta il codice che offrirai direttamente e lo trasforma in chiamate di livello inferiore in codice / funzioni precompilate.

In realtà, indica che basta scrivere il codice e inviarlo a R, così come il codice viene eseguito, il che rende conveniente la routine di sviluppo. Questa semplicità di sviluppo fornisce anche il prezzo della velocità di esecuzione del programma. L'aspetto negativo del linguaggio interpretato sarebbe che il programma generalmente funziona più lentamente rispetto al programma compilato comparativo.

Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento del linguaggio di programmazione R?

Scopriamo chi ha i requisiti per imparare il linguaggio di programmazione R.

1. Analista di dati

R sarebbe la decisione quando sarai pronto a sviluppare una professione in Data Analytics e desideri incorporare il linguaggio di codifica open source che gli Statisti hanno inteso per le Statistiche.
I modelli di Machine Learning creati negli ultimi anni sono diventati l'offerta della maggior quantità di librerie di machine learning. Uno dei più esperti ricercatori di dati sul mercato ha usato R per la sua prima scelta, quindi i nuovi algoritmi ottengono spesso tutte le implementazioni iniziali in R.

2. Data Scientist

Codifica R per la scienza dei dati

• Caricamento dei dati dal documento o semplicemente da un database.
• Ricerca di dati come riepilogo, grafici a dispersione, grafici a scatole e così via.
• Il trattamento dei dati preferisce riparare i dati mancanti.
• Segregazione dei dati nel set di insegnamento e test.
• Realizzare un modello centrato e previsioni.
• Convalida dei risultati.
• Visualizzazione dati

Tutto quanto sopra può essere ottenuto con linguaggi di programmazione semplicemente popolari come Java e C ++ ma sarà problematico, ma con R tutto quanto sopra può essere eseguito in una frazione di secondi poiché tutte queste funzionalità sono realizzate all'interno di R.

In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?

R è attualmente considerato lo strumento analitico più famoso al mondo. R ha la capacità di numerosi punti. Se credi in R come un linguaggio di codifica specifico del dominio, diventando l'elaborazione statistica del dominio, puoi iniziare ad assumere quali carriere precise saranno fattibili.

Le carriere che possono lavorare con R sono costituite da analista di dati, scienziato di dati, analista aziendale, ricercatore scientifico e altro ancora.

Top Elenco delle aziende che utilizzano R per Analytics

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

Per esempio

• Google utilizza R per calcolare il ROI delle iniziative promozionali.
• Ford usa R per migliorare il design delle loro automobili.
• Twitter utilizza R per osservare l'esperienza dell'utente.
• Il Servizio meteorologico nazionale degli Stati Uniti utilizza R per prevedere gravi inondazioni.
• L'organizzazione per l'analisi dei dati sui diritti umani utilizza R per valutare l'effetto della battaglia.
• R è stato utilizzato dal New York Times per sviluppare infografiche.

Le carriere R non sono solo visualizzate dalle aziende IT, ma tutti i tipi di aziende stanno assumendo candidati R altamente pagati, tra cui:

• Società finanziarie
• Organizzazioni al dettaglio
• Banche
• Organizzazioni sanitarie e così via.

Una carriera nella programmazione R offre prospettive di lavoro brillanti per ogni scienziato di dati - principiante o esperto.

Le aziende indiane guardano progressivamente a R. TCS, Genpact, Accenture e Wipro stanno motivando tutto il loro personale a sviluppare esperienza sui sistemi R e connessi.

Allo stesso tempo, le aziende si aspettano che la maggior parte dei nuovi dipendenti fornisca già una comprensione di R. Hanno bisogno che siano consapevoli dello strumento R e di come utilizzarlo per l'analisi dei dati.

Conclusione

R è un linguaggio di programmazione gratuito e open source, che consente a chiunque di accedere a strumenti di valutazione statistica di livello mondiale. Può essere ampiamente applicato nel mondo accademico e nel settore privato ed è oggi il linguaggio di programmazione di analisi statistica più famoso. Comprendere i concetti di R non è conveniente. In ogni caso, i data scientist non accetterebbero questo tipo di popolarità. Anche così, non mancano le risorse in sospeso che potresti comprendere e avere l'impegno di mettere R in uso.

È essenziale capire che richiede una curva di apprendimento e anche il tempo per ricordare la sintassi fondamentale di qualsiasi tipo di linguaggio di programmazione per la scienza dei dati e imparerai solo alcuni punti ogni volta.

Puoi essere pronto a lavorare di più su un linguaggio di programmazione (data la verità, può aiutarti nel tuo sviluppo professionale e risolvere complicazioni in tempo reale). Con la valutazione completa di cui sopra, è possibile trovare quello più adatto alle proprie esigenze e desideri.

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