Introduktion til R-programmeringssprog
R-sprog er et open source-program, der styres gennem R core-udviklingsgruppe - en gruppe frivillige programmerere, der kommer fra hele verden. R-sproget, der bruges til at udføre statistiske procedurer, og det kan fås via R-Project-webstedet for at få statistisk computing. R er faktisk et kommandolinjedrevet program. Personen får kommandoer, og straks udføres hver kommando en efter en. Der er skrevet forskellige øvelser for at få R-analyse af mange mennesker over hele verden til at gøre åbent tilgængeligt gennem R-projektstedet. Alligevel har den grundlæggende installation (til Linux, Windows eller Mac) et effektivt værktøj af mange grunde. R kan være open source. Derfor bruger Google bestemt R-programmering, da det er et passende sprog. Ved at bruge R kunne vi fremstille enhver form for type statistik såvel som datamanipulation. Yderligere kan du bruge det i enhver disciplin, der foretrækker finansiering, markedsføring, sportsaktiviteter og så videre.
Definition af R-programmeringssprog
R-programmeringssprog er faktisk et program til statistisk beregning, der traditionelt bruges mellem statistikere beregnet til produktion af statistisk anvendelse samt, grafik det tilbyder mange andre ting et godt programmeringssprog grafikgrænseflader på højt niveau til yderligere sprog og debugging-tjenester, som kildekoden skal få dem alle vores applikationsøkosystemer er normalt skrevet hovedsageligt gennem C, Fortran såvel som, R er normalt åbent tilgængeligt under GNU (General Public License) og forkompilerede binære variationer, som vil blive præsenteret for adskillige operativsystemer.
R Installation
Vi er nødt til at overholde tre grundlæggende trin på en lignende måde for at forsøge at betjene R og R Studio på dit system.
- Indstil først R
- Installer RStudio
- Installer R-pakker
- R Beskrivende statistikker
R, SAS og SPSS vil være tre statistiske sprog. Af disse tre statistiske sprog er et bare en tilgængelig kilde. SAS er en vigtig privat applikationsvirksomhed på kloden. SPSS overvåges i øjeblikket af IBM. R-programmer er udvidelige, og derfor vil R-hold være kendte på grund af deres dynamiske indsats. Der er masser af R inkluderet, der kan skrives i R af sig selv og så, eller tilbud får hurtigere og et godt limsprog.
Funktioner af R
1. R letter procedureprogrammering med de egenskaber og objektorienterede programmer, der har fælles træk. Formelle programmer indeholder processer, filer, moduler og metodekald. Selvom objektorienteret programmeringssprog indeholder klasser, objekter såvel som funktioner.
2. Pakker vil være et element i R-programmering. Derfor kan de være nyttige til at samle enheder af R-funktioner til ét produkt.
3. R's programmeringsfunktioner består af databasetyper, overførsel af data, observering af data, variable etiketter, manglende data og så videre. R kan være et tolket sprog. Derfor kunne vi fortsætte ved at bruge en kommandolinjetolk. R hjælper matrixaritmetik.
Hvordan gør R-programmeringssprog arbejde så let?
Det er simpelt at lære og forstå R-programmeringsfundament og -ideer, men for at få erfaring i det skal du udføre en masse og derefter producere projekter i den virkelige verden. Meget mere du vil udføre, og meget mere vil du opdage og tjene ekspertise; normalt er det kun den faktiske syntaks og de grundlæggende funktioner, vi kender for os.
- Det er et sprog, der er lavet til statistikere af statistikere, og deres terminologi spredes over hele sproget. At have en statistik klasse kan hjælpe meget.
- De fleste af de ting, du skal bruge, kommer muligvis med en tilsyneladende, passende måde, det skal kræves for sproget, eller en person har oprettet en samling, der skal udføres, så den passer til dine behov. Det kan være vanskeligt at undersøge.
- Der er et praktisk sprog gemt i R, og du vil begynde at finde ud af det ved blot at ændre sløjferne med brugerne fra "anvende" familiemedlemmer.
Arbejder med R-programmeringssprog
R er et bedre sprog til etablering af denne kategori af software. Så det er de ting R er mest effektiv til. Alligevel er dette simpelthen ikke grænserne for, hvad R udfører. Hvis du ønsker at bygge rige softwareprogrammer med brugergrænseflader (eller endda internettet, mobile applikationer), er biblioteker til stede for at hjælpe R-kodere med denne opgave.
1. Automatisering af salg af forretningsprodukter
Det er almindeligt at opdage, at virksomheder fortsætter med at udføre mange af deres analyser under anvendelse af regneark. Der er absolut intet galt med, men nogle opnår ofte ikke deres analytiske muligheder, da de ikke anvender værktøjer som R. I dette tilfælde viser vi, hvordan du kan simulere, analysere, visualisere og præsentere information til enhver hypotetisk organisation.
2. Automatiserede valideringsløsninger
Søgning kontinuerligt gennem databasen for at få ufuldstændige og forkerte data, outliers, specifikke "bekymrende" mønstre, hvilket antyder potentielle svindel. Det kunne nemt planlægges ved f.eks. Blot CRON.
3. Cryptocurrency Property Tracker
Fordi R-samfundstraditionen fortsat består af mennesker uden særlig erfaring inden for datalogi eller generelt udvikling, observerer jeg ofte R-programmet uden stor brug af objektorienteret programmering (OOP) eller uden korrekt optimering, medmindre det er til professionel brug. Gennem dette tidligere tilfælde viser vi, hvordan man udvikler et OOP-program til cryptocurrency ejendom og deres prisklasser. Så vil jeg demonstrere, hvordan du kan forbedre beregningen af Simple Moving A gennemsnit (SMA), samt hvordan man fremstiller et instrumentbræt, der anvender dem ved hjælp af sparkly.
4. Hvad kan du gøre med R-programmeringssprog?
R er et utroligt omfattende statistikbundt. Selvom du måske bare overvejer den regelmæssige R-cirkulation (såvel base som foreslåede pakker), er næsten alt hvad du har brug for til databehandling, oprettelse og statistisk analyse. Ud over alt andet er der meget mere end 5K-pakker på CRAN og forskellige oplagringssteder, såvel som big data's potentiale i Trend R Business.
Det er derfor en vanskelig opgave at planlægge en liste over alle ting, som R kan gøre. Men vi har produceret et forsøg med dette sæt R-sprog, der inkluderer et helt nyt afsnit omkring Innovation Analytics-webstedet. Det kan opdeles i fire primære sektioner (analyse, grafik og visualisering, R-applikationer og plug-ins og programmeringssprogfunktioner), hver ved hjælp af deres personlige underafsnit:
Fordele ved R-programmeringssprog
1. R er et open source-program. Derfor kan enhver person bruge og ændre den.
2. R er blandt de mest omfattende statistiske analysebunter, da det er en ny teknologi såvel som et forslag, der ofte vises initialt i R.
3. R er bestemt gratis. Vi kunne arbejde med det hvor som helst og når som helst og fremme det på betingelser med licensen.
4. R er nyttigt til GNU / Linux og Microsoft Windows. R kan være tværplatform, som normalt fungerer på forskellige operativsystemer.
5. Fejlreparationer, programforbedringer og innovative pakker er tilgængelige via R.
Hvorfor skal vi bruge R-programmeringssprog?
Det bruges i næsten alle felter, du kan forestille dig. Alligevel består de populære slags af: Finans, Bio-teknologi, Forsyningskæde, Sportsaktiviteter, Detailhandel, Annoncering og Produktion.
1. Udførelse af flere computere med vektorer
R er faktisk et vektorbaseret sprog. Vektorer er listelignende strukturer, der indeholder elementer af samme datatype. Du kan forestille dig en vektorlignende en række eller en kolonne at gøre med figurer eller tekst. Tjekliste over numre (1, 2, 3, 4, 5, ) kan være vektor. I modsætning til andre programmeringssprog giver R dig mulighed for at gøre brug af funktioner mod hele vektoren inden for en procedure uden behov for at få en eksplicit loop.
Du skal vise vektorer med et par faktiske R-programmer. Tildel først værdierne 2: 5 til en vektor kendt som x:
Tilføj derefter værdien 5 med hvert element i vektor x:
Du kan også tilføje en vektor til forskellige. Hvis du vil tilføje 8:10 elementvise værdier, kan du bruge eksemplerne herunder:
For at opnå dette på mange forskellige programmeringssprog kan det være nødvendigt med en eksplicit løkke til at udføre i hver værdi af x. Så R er lavet til at udføre forskellige operationer i et trin. Denne funktion er blandt de tilbud, der gør R så fordelagtig - og effektiv - beregnet til dataanalyse
2. Arbejdskode uden en kompilator
R er et tolket sprog, så du - i modsætning til kompilerede sprog foretrækker C og Java - ikke ønsker at en kompilator oprindeligt producerer et program gennem din kode, før du anvender det. R fortolker den kode, du vil tilbyde, lige og ændrer den til lavere niveau opkald til forudkompileret kode / funktioner.
Faktisk indikerer det, at du bare skriver din kode og sender til R, såvel som koden kører, hvilket gør udviklingsrutinen praktisk. Denne enkle udvikling giver prisen for hastigheden af programydelsen, alligevel. Ulempen med det fortolkede sprog ville være, at programmet generelt kører langsommere i forhold til det komparative kompilerede program.
Hvem er den rigtige målgruppe til at lære R-programmeringssprog?
Lad os finde ud af, hvem der er kvalificeret til at lære R-programmeringssprog.
1. Dataanalytiker
R ville være beslutningen, når du vil være klar til at udvikle et erhverv inden for Data Analytics og ønske at fylde open source-kodesproget, der er lavet af statistikere beregnet til statistikken.
Machine Learning-modellerne, der er oprettet inden for de sidste mange år, er blevet den største mængde af maskinlæringsbiblioteker. En af de mest dygtige dataforskere på markedet har brugt R på grund af deres førstevalg, derfor får nye algoritmer ofte alle deres første implementeringer i R.
2. Data Scientist
R-kodning for datavidenskab
- Indlæsning af data fra dokumentet eller blot fra en database.
- Datasøgning ligesom resumé, spredningsdiagrammer, kasseaplott og så videre.
- Behandler data foretrækker at reparere manglende data.
- Opdeling af data i undervisnings- og testsættet.
- At lave en model centreret og forudsige.
- Validering af resultaterne.
- Datavisualisering
Alt det ovenstående kan opnås ved simpelt populære programmeringssprog som Java og C ++, men vil være besværligt, men med R kan alle ovennævnte udføres inden for en brøkdel af sekunder, da alle disse funktioner er lavet inde i R.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
R betragtes i øjeblikket som det mest berømte analytiske værktøj på kloden. R har evnen til at adskillige point. Hvis du tror på R som et domænespecifikt kodesprog, der bliver domænestatistisk behandling, kan du begynde at antage, hvad præcist karrierer vil være muligt.
Karrierer, der kan arbejde med R, består af en dataanalytiker, dataforsker, forretningsanalytiker, videnskabelig forsker og mere.
Øverste liste over virksomheder, der bruger R til Analytics
- Accenture
- The New York Times
- Genpact
- Mozilla
For eksempel
- Google bruger R til at beregne ROI'en for salgsfremmende initiativer.
- Ford bruger R til at forbedre designet af deres biler.
- Twitter bruger R til at observere brugeroplevelse.
- US National Weather Service bruger R til at forudsige alvorlig oversvømmelse.
- Organisationen for analyser af menneskerettigheder bruger R til at evaluere effekten af slaget.
- R er blevet brugt af The New York Times til at udvikle infografik.
R-karrierer ses ikke kun tilgængelige af it-virksomheder, men alle slags virksomheder ansætter højtlønede R-ansøgere, herunder:
- Finansielle virksomheder
- Detailorganisationer
- Banker
- Sundhedsorganisationer og så videre.
En karriere inden for R-programmering giver skinnende jobmuligheder for enhver datavidenskabsmand - begynder eller kvalificeret.
Indiske virksomheder ser gradvist på R. TCS, Genpact, Accenture og Wipro motiverer alt deres personale til at udvikle erfaringer på såvel R som tilsluttede systemer.
Samtidig forventer virksomhederne, at de fleste af de friske beskæftiger allerede leverer en forståelse af R. De har brug for dem til at være opmærksomme på R-værktøjet, og hvordan de kan bruge det til dataanalyse.
Konklusion
R er et gratis og open source programmeringssprog, der giver enhver mulighed for at få adgang til værktøjer til statistisk evaluering i verdensklasse. Det kan anvendes i vid udstrækning både i den akademiske verden og i den private sektor, og det er det mest berømte programmeringssprog for statistisk analyse i dag. Det er ikke praktisk at forstå begreberne R. Uanset om det var tilfældet, ville dataforskere ikke tage denne form for popularitet. Alligevel er der ingen mangel på udestående aktiver, du muligvis forstår og har forpligtelsen til at sætte R i brug.
Det er vigtigt at forstå, at det kræver en indlæringskurve samt tid for dem at huske den grundlæggende syntaks for enhver form for programmeringssprog til datavidenskab, og du vil bare lære et par point hver gang.
Du kan være klar til at arbejde hårdere på et programmeringssprog (i sandhed kan det hjælpe dig inden for din professionelle udvikling og reparation af komplikationer i realtid). Med den omfattende evaluering ovenfor er det muligt at finde den største, der passer til dine krav og ønsker.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Hvad er R-programmeringssprog ?. Her diskuterer vi koncept, karriere, læring, anvendelser, fordele og funktioner ved R-programmering. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvordan tilsluttes database til MySQL?
- Karrierer inden for R-programmering
- Er MySQL-programmeringssprog?
- R vs Python
- Liste over R-pakker