Vad är R-programmeringsspråk? - Funktioner, arbete och användning

Introduktion till R-programmeringsspråk

R-språk är ett öppen källkodsprogram som hanteras genom R core-utvecklingsgruppen - en grupp frivilliga programmerare som kommer från hela världen. R-språket som används för att utföra statistiska procedurer och det kan erhållas via R-Project-webbplatsen för att få statistisk databehandling. R är faktiskt ett kommandoradstyrt program. Personen får kommandon och omedelbart utförs alla kommandon en efter en. Olika övningar har skrivits för att få R-analyser av många människor över hela världen för att göra öppet tillgängligt via R-projektets webbplats. Trots det har den grundläggande installationen (för Linux, Windows eller Mac) ett effektivt verktyg av många skäl. R kan vara öppen källkod. Därför använder Google verkligen R-programmering eftersom det är ett lämpligt språk. Genom att använda R kan vi producera alla typer av statistik såväl som datamanipulation. Vidare kan du använda det i valfri disciplin som föredrar finansiering, marknadsföring, sportaktiviteter och så vidare.

Definition av R-programmeringsspråk

R-programmeringsspråket är faktiskt ett program för statistisk beräkning som traditionellt används mellan statistiker avsedda för att producera statistisk applikation liksom, grafik det erbjuder många andra saker ett bra programmeringsspråk på hög nivå grafiska gränssnitt till ytterligare språk och felsökningstjänster källkoden för att få alla våra applikationsekosystem är vanligtvis skrivna huvudsakligen via C, Fortran och R är vanligtvis öppet tillgängligt under GNU (General Public License) och förkompilerade binära variationer som kommer att presenteras för många operativsystem.

R Installation

Vi måste följa tre grundläggande steg på ett liknande sätt för att försöka driva R och R Studio på ditt system.

• Först, ställa in R
• Installera RStudio
• Installera R-paket
• R Beskrivande statistik

R, SAS och SPSS kommer att vara tre statistiska språk. Av dessa tre statistiska språk är ett bara en tillgänglig källa. SAS är en viktig privat applikationsverksamhet över hela världen. SPSS övervakas för närvarande av IBM. R-program är utdragbara och därför kommer R-team att vara kända på grund av deras dynamiska ansträngningar. Det finns gott om R ingår som kan skrivas i R av sig själv och så, eller erbjudanden blir snabbare och ett bra limspråk.

Funktioner i R

1. R underlättar förfarandeprogrammering med egenskaper och objektorienterade program som har gemensamma funktioner. Formella program innehåller processer, filer, moduler och metodsamtal. Även om objektorienterat programmeringsspråk innehåller klasser, objekt såväl som funktioner.

2. Paket kommer att ingå i R-programmering. Därför kan de vara användbara för att samla enheter med R-funktioner till en produkt.

3. R: s programmeringsfunktioner består av databastyper, överföring av data, observation av data, variabla etiketter, saknad data och så vidare. R kan vara ett tolkat språk. Därför kan vi gå vidare med en kommandorads-tolk. R hjälper matrisaritmetik.

Hur gör R-programmeringsspråk att arbeta så enkelt?

Det är enkelt att lära sig och förstå grundläggande och idéer för R-programmering, men för att få erfarenhet av det måste du utföra mycket och sedan producera verkliga projekt. Mycket mer kommer du att prestera och mycket mer du kommer att upptäcka och tjäna expertis; normalt är det bara den faktiska syntaxen och de grundläggande funktionerna som vi känner.

• Det är ett språk som skapats för statistiker av statistiker, och deras terminologi sprids över hela språket. Att ha en statistikklass kan hjälpa mycket.
• De flesta saker du behöver göra kommer eventuellt med ett uppenbart, lämpligt sätt som det måste krävas för språket, eller så har en individ skapat en samling som du kan göra för att passa dina behov. Att undersöka kan vara svårt.
• Det finns ett praktiskt språk som gömmer sig i R, och du kommer att börja räkna ut det genom att helt enkelt byta slingor med användarna från "applicera" familjemedlemmar.

Arbetar med R-programmeringsspråk

R är ett bättre språk för att skapa denna kategori programvara. Så det är de saker R är mest effektiva för. Trots detta är detta helt enkelt inte gränserna för vad R utför. Om du vill bygga rika program med användargränssnitt (eller till och med webb, mobilapplikationer) finns bibliotek för att hjälpa R-kodare med denna uppgift.

1. Automatisering av försäljning av affärsprodukter

Det är vanligt att upptäcka att företag fortsätter att utföra många av sina analyser med kalkylblad. Absolut ingenting är fel med det, men vissa uppnår ofta inte sina analytiska möjligheter eftersom de inte använder verktyg som R. I det här fallet visar vi hur du kan simulera, analysera, visualisera och presentera information för någon hypotetisk organisation.

2. Automatiserade valideringslösningar

Sök kontinuerligt genom databasen för att få ofullständiga och felaktiga data, outliers, specifika "oroande" mönster, vilket tyder på potentiella bedrägerier. Det kan lätt planeras med t.ex. CRON.

3. Cryptocurrency Property Tracker

Eftersom R-samhällstraditionen fortfarande består av människor utan speciell erfarenhet av datavetenskap eller generellt utveckling, observerar jag ofta R-programmet utan stor användning av objektorienterad programmering (OOP) eller utan korrekt optimering, utom om det är för professionell använda sig av. Genom detta föregående fall visar vi hur man utvecklar ett OOP-program för cryptocurrency-egendom och deras prisklasser. Sedan kommer jag att visa hur du kan förbättra beräkningen av Simple Moving A gjennomsnitt (SMA), samt hur man kan producera en instrumentpanel som applicerar dem med hjälp av sparkly.

4. Vad kan du göra med R-programmeringsspråket?

R är ett otroligt omfattande statistikpaket. Även om du helt enkelt kan tänka på den vanliga R-cirkulationen (såväl basen som föreslagna paket), handlar det bara om allt du behöver för databehandling, skapande och statistisk analys. Förutom allt annat finns det mycket mer än 5K-paket på CRAN och olika förvar, såväl som bigdatas potential för Trend R Business.

Det är därför en svår uppgift att planera en lista över alla saker som R kan göra. Men vi har tagit fram ett försök med denna uppsättning R-språk som inkluderar ett helt nytt avsnitt runt Innovation Analytics-webbplatsen. Den kan delas upp i fyra primära avsnitt (analys, grafik och visualisering, R-applikationer och plug-ins och programmeringsspråkfunktioner), var och en med sina personliga underavsnitt:

Fördelar med R-programmeringsspråk

1. R är en öppen källkodsprogram. Därför kan varje person använda och ändra det.

2. R är ett av de mest omfattande paketet för statistisk analys eftersom det är en ny teknik samt ett förslag som ofta förekommer initialt i R.

3. R ​​är definitivt gratis. Vi kan arbeta med det var som helst och när som helst samt marknadsföra det under villkor med licensen.

4. R är användbart för GNU / Linux och Microsoft Windows. R kan vara en plattform som vanligtvis fungerar på olika operativsystem.

5. Bugreparationer, programförbättringar och innovativa paket finns tillgängliga via R.

Varför ska vi använda R-programmeringsspråket?

Det används i nästan alla fält du kan föreställa dig. Trots detta består de populära sortarna av: Finans, bioteknologi, leveranskedja, sportaktiviteter, detaljhandel, reklam och produktion.

1. Utför flera beräkningar med vektorer

R är faktiskt ett vektorbaserat språk. Vektorer är listliknande strukturer som innehåller objekt av samma datatyp. Du kan föreställa dig en vektorliknande rad eller kolumn att göra med figurer eller text. Lista över siffror (1, 2, 3, 4, 5, ) kan vara vektor. Till skillnad från andra programmeringsspråk gör R det möjligt att använda funktioner mot hela vektorn inom en procedur utan behov av att få en tydlig slinga.

Du måste visa vektorer med några faktiska R-program. Tilldela först värdena 2: 5 till en vektor som kallas x:

Lägg sedan till värdet 5 för varje element i vektorn x:

Du kan också lägga till en vektor till olika. Om du vill lägga till 8:10 elementvisa värden kan du använda exemplen nedan:

För att uppnå detta på många olika programmeringsspråk kan det behövas en tydlig slinga för att utföra hela värdet på x Så R är gjord för att utföra olika operationer i ett steg. Denna funktion är bland de erbjudanden som gör R så fördelaktigt - och effektivt - avsett för dataanalys

2. Arbetskod utan kompilator

R är ett tolkat språk, så att - till skillnad från kompilerade språk föredrar C och Java - du inte önskar en kompilator att initialt producera ett program genom din kod innan du använder den. R tolkar koden du kommer att erbjuda direkt och ändrar den till lägre samtal till förkompilerade kod / funktioner.

I själva verket indikerar det att du bara skriver din kod och skickar ut till R, såväl som koden körs, vilket gör utvecklingsrutinen bekväm. Denna enkelhet i utvecklingen tillhandahåller priset på hastigheten på programprestanda, trots det. Nackdelen med det tolkade språket skulle vara att programmet i allmänhet går långsammare jämfört med det jämförande sammanställda programmet.

Vem är rätt publik för att lära sig R-programmeringsspråk?

Låt oss ta reda på vem som är berättigad att lära sig R-programmeringsspråk.

1. Dataanalytiker

R skulle vara beslutet när du kommer att vara redo att utveckla ett yrke inom Data Analytics och vill förbättra det öppna källkodsspråket som gjorts av statistikerna avsedda för statistiken.
Maskininlärningsmodellerna som skapats under de senaste många åren har blivit den största mängden maskininlärningsbibliotek. En av de mest skickliga dataforskarna på marknaden har använt R på grund av deras första val, därför får nya algoritmer ofta alla sina första implementeringar i R.

2. Data Scientist

R-kodning för datavetenskap

• Laddar data från dokumentet eller helt enkelt från en databas.
• Datasökning precis som sammanfattning, spridningsdiagram, ruta tomter och så vidare.
• Bearbetar data föredrar att reparera saknar data.
• Segregera data i undervisnings- och testuppsättningen.
• Göra en modell centrerad och prognoser.
• Validera resultaten.
• Datavisualisering

Allt ovanstående kan uppnås genom helt enkelt populära programmeringsspråk som Java och C ++ men kommer att vara besvärande, men med R kan alla ovanstående utföras inom en bråkdel av sekunder eftersom alla dessa funktioner görs genom R inuti.

Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?

R betraktas för närvarande som det mest kända analysverktyget i världen. R har förmågan att många poäng. Om du tror på R som ett domänspecifikt kodningsspråk och blir domänstatistisk bearbetning, kan du börja anta vad exakt karriärer kommer att vara genomförbara.

Karriärer som kan arbeta med R består av en dataanalytiker, datavetare, affärsanalytiker, vetenskaplig forskare och mer.

Topplista över företag som använder R för Analytics

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

Till exempel

• Google använder R för att beräkna avkastningen på marknadsföringsinitiativ.
• Ford använder R för att förbättra designen av sina bilar.
• Twitter använder R för att observera användarupplevelse.
• US National Weather Service använder R för att förutsäga svår översvämning.
• Organisationen för analys av mänskliga rättigheter använder R för att utvärdera effekten av striden.
• R har använts av The New York Times för att utveckla infografik.

R-karriärer ses inte bara tillgängliga av IT-företag utan alla typer av företag anställer högt betalda R-sökande inklusive:

• Finansiella företag
• Detaljhandelsorganisationer
• banker
• Sjukvårdsorganisationer och så vidare.

En karriär inom R-programmering ger glänsande jobbmöjligheter för alla datavetare - nybörjare eller skickliga.

Indiska företag tittar successivt på R. TCS, Genpact, Accenture och Wipro motiverar all sin personal att utveckla erfarenhet på såväl R som anslutna system.

Samtidigt förväntar sig att de flesta av de färska anställda redan har förståelse för R. De behöver dem för att vara medvetna om R-verktyget och hur de kan användas för dataanalys.

Slutsats

R är ett gratis programmeringsspråk med öppen källkod, vilket gör att alla kan få tillgång till statistiska utvärderingsverktyg i världsklass. Det kan tillämpas i stor utsträckning både i akademin och i den privata sektorn och det är det mest berömda programmeringsspråket för statistiska analyser idag. Att förstå begreppen R är inte bekvämt. Oavsett om det verkligen var, skulle datavetare inte ta denna typ av popularitet. Trots det finns det ingen brist på utestående tillgångar som du kanske förstår och har åtagandet att använda R i användning.

Det är viktigt att förstå att det kräver en inlärningskurva samt tid för dem att komma ihåg den grundläggande syntaxen för alla typer av programmeringsspråk för datavetenskap, och du kommer bara att lära dig några poäng varje gång.

Du kan vara redo att arbeta hårdare på ett programmeringsspråk (med sanningen kan det hjälpa dig inom din professionella utveckling och fixa komplikationer i realtid). Med den omfattande utvärderingen ovan är det möjligt att hitta den bästa som passar dina krav och önskemål.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Vad är R-programmeringsspråk ?. Här diskuterar vi koncept, karriär, lärande, användningar, fördelar och funktioner för R-programmering. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

1. Hur ansluter jag databas till MySQL?
2. Karriärer inom R-programmering
3. Är MySQL programmeringsspråk?
4. R vs Python
5. Lista över R-paket