زبان برنامه نویسی R چیست؟ مقدمه و مبانی R

نرم افزار R چیست؟R یک زبان برنامه نویسی و نرم افزار رایگان است که توسط Ross Ihaka و Robert Gentleman در سال 1993 توسعه یافته است. R دارای فهرست گسترده ای از روش های آماری و گرافیکی است. این شامل الگوریتم های یادگیری ماشین، رگرسیون خطی، سری های زمانی، استنتاج آماری است. اکثر کتابخانه های R به زبان R نوشته شده اند، اما برای کارهای محاسباتی سنگین، کدهای C، C++ و Fortran ترجیح داده می شوند.R نه تنها توسط دانشگاهیان قابل اعتماد است، بلکه بسیاری از شرکت های بزرگ نیز از زبان برنامه نویسی R از جمله Uber، Google، Airbnb، Facebook و غیره استفاده می کنند.تجزیه و تحلیل داده ها با R در یک سری مراحل انجام می شود. برنامه نویسی، تبدیل، کشف، مدل سازی و ارتباط نتایجبرنامه: R یک ابزار برنامه نویسی واضح و در دسترس استTransform: R از مجموعه ای از کتابخانه ها تشکیل شده است که به طور خاص برای علم داده طراحی شده اندکشف: داده ها را بررسی کنید، فرضیه خود را اصلاح کنید و آنها را تجزیه و تحلیل کنیدمدل: R مجموعه گسترده ای از ابزارها را برای گرفتن مدل مناسب برای داده های شما فراهم می کندارتباط: کدها، نمودارها و خروجی ها را با R Markdown در یک گزارش ادغام کنید یا برنامه های براق بسازید تا با جهان به اشتراک بگذارید.در این آموزش مقدماتی R را خواهید آموختR برای چه مواردی استفاده می شود؟R توسط صنعتبسته Rارتباط با Rچرا از R استفاده کنیم؟آیا باید R را انتخاب کنید؟آیا R دشوار است؟R برای چه مواردی استفاده می شود؟استنباط آماریتحلیل داده هاالگوریتم یادگیری ماشینR توسط صنعتاگر استفاده از R را در صنعت بشکنیم، می بینیم که دانشگاهیان در اولویت هستند. R زبانی برای انجام آمار است. R اولین انتخاب در صنعت مراقبت های بهداشتی است و پس از آن دولت و مشاوره.بسته Rکاربردهای اصلی R، آمار، تجسم و یادگیری ماشینی است و همیشه خواهد بود. تصویر زیر نشان می دهد که کدام بسته R بیشترین سوالات را در Stack Overflow داشته است. در 10 مورد برتر، بیشتر آنها مربوط به گردش کار یک دانشمند داده است: آماده سازی داده ها و برقراری ارتباط با نتایج.تمام کتابخانه های R، تقریباً 12k، در CRAN ذخیره می شوند. CRAN یک منبع باز و رایگان است. شما می توانید کتابخانه های متعدد را برای انجام یادگیری ماشینی یا تجزیه و تحلیل سری های زمانی دانلود و استفاده کنید.ارتباط با RR راه های متعددی برای ارائه و به اشتراک گذاری کار دارد، چه از طریق یک سند علامت گذاری یا یک برنامه درخشان. همه چیز را می توان در Rpub، GitHub یا وب سایت کسب و کار میزبانی کرد.در زیر نمونه ای از ارائه میزبانی شده در Rpub استRstudio علامت گذاری را برای نوشتن یک سند می پذیرد. می توانید اسناد را در قالب های مختلف صادر کنید:سند:HTMLPDF/لاتکسکلمهارائهHTMLپرتو پی دی افRstudio یک ابزار عالی برای ایجاد یک برنامه آسان دارد. در زیر نمونه ای از برنامه با داده های بانک جهانی است.چرا از R استفاده کنیم؟علم داده در حال شکل دادن به روشی است که شرکت ها کسب و کار خود را اداره می کنند. بدون شک دور ماندن از هوش مصنوعی و ماشین باعث شکست این شرکت خواهد شد. سوال بزرگ این است که از کدام ابزار/زبان باید استفاده کنید؟آنها ابزارهای زیادی برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها در بازار موجود هستند. یادگیری یک زبان جدید نیاز به سرمایه گذاری زمانی دارد. تصویر زیر منحنی یادگیری را در مقایسه با قابلیت تجاری یک زبان نشان می دهد. رابطه منفی به این معنی است که ناهار رایگان وجود ندارد. اگر می‌خواهید بهترین بینش را از داده‌ها به دست آورید، باید مدتی را صرف یادگیری ابزار مناسب کنید که R است.در سمت چپ بالای نمودار، Excel و PowerBI را می بینید. یادگیری این دو ابزار ساده است اما قابلیت تجاری برجسته ای را به خصوص در زمینه مدل سازی ارائه نمی دهد. در وسط می توانید پایتون و SAS را ببینید. SAS یک ابزار اختصاصی برای اجرای تجزیه و تحلیل آماری برای تجارت است، اما رایگان نیست. SAS یک نرم افزار کلیک و اجرا است. با این حال، پایتون یک زبان با منحنی یادگیری یکنواخت است. پایتون ابزاری فوق العاده برای استقرار یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است اما فاقد ویژگی های ارتباطی است. با منحنی یادگیری یکسان، R یک معامله خوب بین پیاده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است.وقتی صحبت از تجسم داده ها (DataViz) می شود، احتمالاً در مورد Tableau شنیده اید. Tableau بدون شک ابزاری عالی برای کشف الگوها از طریق نمودارها و نمودارها است. علاوه بر این، یادگیری Tableau زمان بر نیست. یکی از مشکلات بزرگ تجسم داده ها این است که ممکن است در نهایت هرگز الگوی پیدا نکنید یا فقط نمودارهای بی فایده زیادی ایجاد کنید. Tableau ابزار خوبی برای تجسم سریع داده ها یا هوش تجاری است. وقتی صحبت از آمار و ابزار تصمیم گیری می شود، R مناسب تر است.Stack Overflow یک انجمن بزرگ برای زبان های برنامه نویسی است. اگر مشکل کدنویسی دارید یا نیاز به درک یک مدل دارید، Stack Overflow اینجاست تا به شما کمک کند. در طول سال، درصد دیدگاه‌های سؤالی برای R در مقایسه با زبان‌های دیگر به شدت افزایش یافته است. این روند البته به شدت با عصر پررونق علم داده مرتبط است، اما منعکس کننده تقاضای زبان R برای علم داده است.در علم داده، دو ابزار با یکدیگر رقابت می کنند. R و Python احتمالاً زبان برنامه نویسی هستند که علم داده را تعریف می کنند.آیا باید R را انتخاب کنید؟دانشمند داده می تواند از دو ابزار عالی استفاده کند: R و Python. ممکن است زمان برای یادگیری نداشته باشید هر دوی آنها را انجام دهید، به خصوص اگر شروع به یادگیری علم داده کنید. یادگیری مدل سازی و الگوریتم آماری بسیار مهمتر از یادگیری یک زبان برنامه نویسی است. زبان برنامه نویسی ابزاری برای محاسبه و برقراری ارتباط با کشف شماست. مهمترین وظیفه در علم داده نحوه برخورد شما با داده ها است: واردات، تمیز کردن، آماده سازی، مهندسی ویژگی، انتخاب ویژگی. این باید تمرکز اصلی شما باشد. اگر می‌خواهید R و Python را همزمان بدون پیش‌زمینه آماری یاد بگیرید، احمقانه است. دانشمند داده برنامه نویس نیستند. وظیفه آنها درک داده ها، دستکاری آنها و ارائه بهترین رویکرد است. اگر به این فکر می کنید که کدام زبان را یاد بگیرید، بیایید ببینیم کدام زبان برای شما مناسب است.مخاطبان اصلی علم داده حرفه ای تجارت هستند. در کسب و کار، یک مفهوم بزرگ ارتباط است. راه های زیادی برای برقراری ارتباط وجود دارد: گزارش، برنامه وب، داشبورد. شما به ابزاری نیاز دارید که همه این کارها را با هم انجام دهد.آیا R دشوار است؟سال ها پیش، R زبان سختی برای تسلط بود. زبان گیج کننده بود و به اندازه سایر ابزارهای برنامه نویسی ساختاری نداشت. برای غلبه بر این مشکل بزرگ، هدلی ویکهام مجموعه ای از بسته ها به نام tidyverse را توسعه داد. قانون بازی برای بهترین ها تغییر کرد. دستکاری داده ها بی اهمیت و شهودی می شود. ایجاد نمودار دیگر چندان دشوار نبود.بهترین الگوریتم‌ها برای یادگیری ماشینی را می‌توان با R پیاده‌سازی کرد. بسته‌هایی مانند Keras و TensorFlow به ایجاد تکنیک یادگیری ماشینی پیشرفته اجازه می‌دهند. R همچنین دارای بسته ای برای اجرای Xgboost است که یکی از بهترین الگوریتم ها برای رقابت Kaggle است.R می تواند با زبان دیگر ارتباط برقرار کند. امکان فراخوانی Python، Java، C++ در R وجود دارد. دنیای داده های بزرگ برای R نیز قابل دسترسی است. می توانید R را با پایگاه های داده مختلفی مانند Spark یا Hadoop متصل کنید.در نهایت، R تکامل یافته است و به عملیات موازی برای سرعت بخشیدن به محاسبات اجازه داده است. در واقع، R به دلیل استفاده از یک CPU در یک زمان مورد انتقاد قرار گرفت. بسته موازی به شما امکان می دهد وظایف را در هسته های مختلف دستگاه انجام دهید. در پایان برای دریافت دوره ی آموزشی این زبان برنامه نویسی میتوانید به سایت نیک آموز مراجعه کنید.