Introduction au langage de programmation R
R language est un programme open source géré par R core-development group - un groupe de programmeurs bénévoles venant du monde entier. Le langage R utilisé pour exécuter les procédures statistiques et il peut être obtenu via le site R-Project pour obtenir le calcul statistique. R est en fait un programme opéré en ligne de commande. La personne entre dans les commandes et immédiatement chaque commande est exécutée une par une. Divers exercices ont été écrits pour que de nombreuses personnes dans le monde puissent obtenir des analyses R afin de les rendre accessibles via le site du projet R. Même ainsi, l'installation fondamentale (pour Linux, Windows ou Mac) dispose d'un outil efficace pour de nombreuses raisons. R peut être open-source. Par conséquent, Google utilise certainement la programmation R car c'est un langage approprié. En utilisant R, nous pourrions produire tout type de statistiques ainsi que la manipulation de données. De plus, vous pouvez l'utiliser dans n'importe quelle discipline qui préfère la finance, le marketing, les activités sportives, etc.
Définition du langage de programmation R
Le langage de programmation R est en fait un programme de calcul statistique traditionnellement utilisé entre les statisticiens destiné à produire des applications statistiques ainsi que des graphiques. tous nos écosystèmes d'application sont généralement écrits principalement via C, Fortran ainsi que, R est généralement ouvertement disponible sous la GNU (General Public License) et les variations binaires précompilées qui seront présentées à de nombreux systèmes d'exploitation.
Installation de R
Nous devons nous conformer aux trois étapes fondamentales de la même manière pour essayer d'utiliser R et R Studio sur votre système.
- Tout d'abord, configurez R
- Installer RStudio
- Installer les packages R
- R Statistiques descriptives
R, SAS et SPSS seront trois langues statistiques. De ces trois langages statistiques, un n'est qu'une source accessible. SAS est une entreprise d'applications privées vitale dans le monde. SPSS est actuellement supervisé par IBM. Les programmes R sont extensibles et, par conséquent, les équipes R seront connues en raison de leurs efforts dynamiques. Il y a beaucoup de R inclus qui peuvent être écrits en R par lui-même et ainsi, ou les offres deviennent plus rapides et un bon langage de collage.
Caractéristiques de R
1. R facilite la programmation procédurale avec les caractéristiques et les programmes orientés objet qui ont des caractéristiques communes. Les programmes formels contiennent des processus, des fichiers, des modules et des appels de méthode. Bien que le langage de programmation orienté objet contienne des classes, des objets ainsi que des fonctions.
2. Les packages seront un élément de la programmation R. Par conséquent, ils peuvent être utiles pour regrouper des unités de fonctions R en un seul produit.
3. Les fonctionnalités de programmation de R consistent en des types de bases de données, le transfert de données, l'observation de données, des étiquettes de variables, des données manquantes, etc. R peut être un langage interprété. Par conséquent, nous pourrions continuer en utilisant un interpréteur de ligne de commande. R aide l'arithmétique matricielle.
Comment le langage de programmation R facilite-t-il le travail?
Il est simple d'apprendre et de comprendre les principes et les idées de la programmation R, mais pour acquérir de l'expérience, vous devrez effectuer beaucoup de choses et ensuite produire des projets du monde réel. Beaucoup plus vous jouerez et beaucoup plus vous découvrirez et gagnerez de l'expertise; normalement, nous ne connaissons que la syntaxe réelle et les caractéristiques fondamentales.
- C'est un langage fait pour les statisticiens par des statisticiens, et leur terminologie se propage dans toute la langue. Avoir un cours de statistiques peut être très utile.
- La majorité des choses que vous devrez faire viendront éventuellement d'une manière apparente et appropriée, qui doit être requise pour la langue, ou une personne a créé une collection à réaliser en fonction de vos besoins. Enquêter peut éventuellement être difficile.
- Il y a un langage pratique qui se cache dans R, et vous commencerez à le comprendre en changeant simplement les boucles avec les utilisateurs des membres de la famille «appliquer».
Utilisation du langage de programmation R
R est un meilleur langage pour établir cette catégorie de logiciels. C'est pour cela que R est le plus efficace. Même ainsi, ce n'est tout simplement pas les limites de ce que R effectue. Si vous souhaitez créer des programmes logiciels riches avec des interfaces utilisateur (ou même le Web, des applications mobiles), des bibliothèques sont présentes pour aider les codeurs R dans cette tâche.
1. Automatisation de l'analyse des ventes de produits d'entreprise
Il est courant de découvrir que les entreprises continuent d'effectuer bon nombre de leurs analyses en utilisant des feuilles de calcul. Il n'y a absolument rien de mal à cela, cependant, certains n'atteignent souvent pas leurs possibilités d'analyse car ils n'appliquent pas d'outils comme R. Dans ce cas, nous montrons comment vous pouvez simuler, analyser, visualiser et présenter des informations pour toute organisation hypothétique.
2. Solutions de validation automatisées
Recherche continue dans la base de données pour obtenir des données imparfaites et incorrectes, des valeurs aberrantes, des schémas spécifiques «inquiétants», suggérant des escroqueries potentielles. Il pourrait être facilement planifié par simplement CRON, par exemple.
3. Tracker de propriété de crypto-monnaie
Parce que la tradition de la communauté R continue d'être composée de personnes sans expérience particulière en informatique ou en développement général, j'observe fréquemment le programme R sans grande utilisation de la programmation orientée objet (POO) ou sans optimisation correcte, sauf s'il s'agit de professionnels utilisation. À travers ce cas précédent, nous montrons comment développer un programme OOP pour la propriété de crypto-monnaie et leurs gammes de prix. Ensuite, je montrerai comment vous pouvez améliorer le calcul des moyennes mobiles simples (SMA), ainsi que comment produire un tableau de bord qui leur est appliqué en utilisant sparkly.
4. Que pouvez-vous faire avec le langage de programmation R?
R est un ensemble de statistiques incroyablement étendu. Bien que vous puissiez simplement considérer la circulation R régulière (la base ainsi que les packages suggérés), ce sont à peu près tout ce dont vous avez besoin pour le traitement, la création et l'analyse statistique des données. En plus de tout le reste, il y a beaucoup plus de packages 5K sur CRAN et divers référentiels, ainsi que le potentiel des mégadonnées de Trend R Business.
Il est donc difficile de planifier une liste de toutes les choses que R peut faire. Mais nous avons produit une tentative par cet ensemble de langage R qui comprend, une toute nouvelle section autour du site Web d'Innovation Analytics. Il peut se diviser en quatre sections principales (analyse, graphiques et visualisation, applications et plug-ins R et fonctionnalités du langage de programmation), chacune utilisant ses sous-sections personnelles:
Avantages du langage de programmation R
1. R est une application open source. Par conséquent, toute personne peut l'utiliser et la modifier.
2. R est parmi le groupe d'analyse statistique le plus complet puisqu'il s'agit d'une nouvelle technologie ainsi que, une suggestion qui apparaît souvent initiale dans R.
3. R est définitivement gratuit. Nous pourrions travailler avec lui en tout lieu et à tout moment, ainsi que le promouvoir sous conditions avec la licence.
4. R est utile pour GNU / Linux et Microsoft Windows. R peut être multi-plateforme qui fonctionne généralement sur différents systèmes d'exploitation.
5. Les réparations de bugs, les améliorations de programme et les packages innovants sont disponibles via R.
Pourquoi devrions-nous utiliser le langage de programmation R?
Il est utilisé dans presque tous les domaines que vous pouvez imaginer. Même ainsi, les types les plus populaires sont les suivants: finance, biotechnologie, chaîne d'approvisionnement, activités sportives, vente au détail, publicité et production.
1. Exécution de plusieurs calculs avec des vecteurs
R est en fait un langage vectoriel. Les vecteurs sont des structures de type liste qui contiennent des éléments du même type de données. Vous pouvez imaginer une ligne ou une colonne semblable à un vecteur à voir avec des chiffres ou du texte. La liste de contrôle des nombres (1, 2, 3, 4, 5, ) peut être vectorielle. Contrairement à d'autres langages de programmation, R vous permet d'utiliser des fonctions vers le vecteur entier dans une procédure sans avoir besoin d'obtenir une boucle explicite.
Vous devez montrer des vecteurs avec quelques programmes R réels. Tout d'abord, affectez les valeurs 2: 5 à un vecteur appelé x:
Ensuite, ajoutez la valeur 5 à chaque élément du vecteur x:
Vous pouvez également ajouter un vecteur à différents. Si vous souhaitez ajouter des valeurs élémentaires 8:10, vous pouvez utiliser les exemples ci-dessous:
Pour ce faire, dans de nombreux langages de programmation différents, une boucle explicite peut être nécessaire pour chaque valeur de x. Donc R est fait pour exécuter diverses opérations en une seule étape. Cette fonctionnalité fait partie des offres qui rendent R si bénéfique - et efficace - destiné à l'analyse des données
2. Code de travail sans compilateur
R est un langage interprété, de sorte que, contrairement aux langages compilés, préférez C et Java, vous ne souhaitez pas qu'un compilateur produise initialement un programme via votre code avant de l'appliquer. R interprète le code que vous proposerez directement et le transforme en appels de bas niveau vers du code / des fonctions précompilés.
En fait, cela indique que vous venez d'écrire votre code et de l'envoyer à R, ainsi que les exécutions de code, ce qui rend la routine de développement pratique. Cette simplicité de développement fournit le prix de la vitesse d'exécution du programme, même ainsi. L'inconvénient du langage interprété serait que le programme fonctionne généralement plus lentement que le programme compilé comparatif.
Qui est le bon public pour apprendre le langage de programmation R?
Voyons qui est éligible pour apprendre le langage de programmation R.
1. Analyste de données
R serait la décision à prendre lorsque vous serez prêt à développer une profession en Data Analytics et que vous souhaiterez vous imprégner du langage de codage open source que les statisticiens ont prévu pour la statistique.
Les modèles d'apprentissage automatique créés au cours des dernières années sont devenus offrant la plus grande quantité de bibliothèques d'apprentissage automatique. L'un des chercheurs de données les plus qualifiés du marché a utilisé R en raison de son premier choix.Par conséquent, les nouveaux algorithmes obtiennent souvent toutes leurs implémentations initiales dans R.
2. Scientifique des données
Codage R pour la science des données
- Chargement des données du document ou simplement d'une base de données.
- Recherche de données comme le résumé, les diagrammes de dispersion, les diagrammes en boîte, etc.
- Le traitement des données préfère réparer les données manquantes.
- Séparation des données dans l'ensemble Enseignement et tests.
- Faire un modèle centré et prévisionnel.
- Valider les résultats.
- Visualisation de données
Tout ce qui précède peut être réalisé par des langages de programmation simplement populaires comme Java et C ++, mais sera gênant, mais avec R tout cela peut être effectué en une fraction de secondes car toutes ces fonctionnalités sont réalisées à l'intérieur de R.
Comment cette technologie vous aidera dans la croissance de carrière?
R est actuellement considéré comme l'outil analytique le plus célèbre au monde. R a la capacité de nombreux points. Si vous croyez en R comme un langage de codage spécifique au domaine, devenant le traitement statistique du domaine, vous pouvez commencer à supposer quelles carrières seront possibles.
Les carrières qui peuvent travailler avec R consistent en un analyste de données, un scientifique des données, un analyste commercial, un chercheur scientifique et plus encore.
Liste des entreprises qui utilisent R pour Analytics
- Accenture
- Le New York Times
- Genpact
- Mozilla
Par exemple
- Google utilise R pour calculer le retour sur investissement des initiatives promotionnelles.
- Ford utilise R pour améliorer la conception de ses automobiles.
- Twitter utilise R pour observer l'expérience utilisateur.
- Le National Weather Service des États-Unis utilise R pour prévoir les graves inondations.
- L'Organisation d'analyse des données sur les droits de l'homme utilise R pour évaluer l'effet de la bataille.
- R a été utilisé par le New York Times pour développer des infographies.
Les carrières R ne sont pas seulement vues par les entreprises informatiques, mais toutes sortes d'entreprises embauchent des candidats R bien rémunérés, notamment:
- Sociétés financières
- Organisations de vente au détail
- Banques
- Organismes de santé, etc.
Une carrière dans la programmation R offre des perspectives d'emploi brillantes pour chaque scientifique des données - débutant ou qualifié.
Les entreprises indiennes envisagent progressivement R. TCS, Genpact, Accenture et Wipro motivent tout leur personnel à développer une expérience sur les systèmes R ainsi que sur les systèmes connectés.
Simultanément, les entreprises s'attendent à ce que la plupart des nouveaux employés fournissent déjà une compréhension de R. Ils ont besoin qu'ils soient au courant de l'outil R et de la façon de l'utiliser pour l'analyse des données.
Conclusion
R est un langage de programmation gratuit et open-source, permettant à quiconque d'avoir accès à des outils d'évaluation statistique de classe mondiale. Il peut être largement appliqué dans le monde universitaire ainsi que dans le secteur privé et c'est le langage de programmation d'analyse statistique le plus célèbre de nos jours. Comprendre les concepts de R n'est pas pratique. Que ce soit en effet, les scientifiques des données ne prendraient pas ce genre de popularité. Même ainsi, les actifs en circulation ne manquent pas, vous pouvez les comprendre et vous engager à mettre R en service.
Il est essentiel de comprendre qu'il nécessite une courbe d'apprentissage ainsi que du temps pour qu'ils se souviennent de la syntaxe fondamentale de tout type de langage de programmation pour la science des données, et vous apprendrez simplement quelques points à chaque fois.
Vous pouvez être prêt à travailler plus dur sur un langage de programmation (à vrai dire, il peut vous aider dans votre développement professionnel et résoudre les complications en temps réel). Avec l'évaluation complète ci-dessus, il est possible de trouver la plus adaptée à vos besoins et à vos envies.
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