R là ngôn ngữ lập trình và phần mềm miễn phí được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào năm 1993. R sở hữu một danh mục phong phú về các phương pháp thống kê và đồ họa. Nó bao gồm học máy algorithms, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian, suy luận thống kê, v.v. Hầu hết các thư viện R được viết bằng R, nhưng đối với các tác vụ tính toán nặng thì mã C, C++ và Fortran được ưu tiên hơn. Show R không chỉ được giới học thuật tin tưởng mà nhiều công ty lớn cũng sử dụng ngôn ngữ lập trình R, bao gồm Uber, Google, Airbnb, Facebook, v.v. Phân tích dữ liệu bằng R được thực hiện theo một loạt các bước; lập trình, chuyển đổi, khám phá, mô hình hóa và truyền đạt kết quả
R dùng để làm gì?
R theo ngànhNếu chúng ta chia nhỏ việc sử dụng R theo ngành, chúng ta sẽ thấy rằng giới học thuật được ưu tiên hàng đầu. R là một ngôn ngữ để làm thống kê. R là lựa chọn hàng đầu trong ngành chăm sóc sức khỏe, tiếp theo là chính phủ và tư vấn.  Gói RCác ứng dụng chính của R đã và sẽ luôn là thống kê, trực quan hóa và học máy. Hình ảnh bên dưới cho thấy gói R nào nhận được nhiều câu hỏi nhất trong Stack Overflow. Trong top 10, hầu hết chúng đều liên quan đến quy trình làm việc của một nhà khoa học dữ liệu: chuẩn bị dữ liệu và truyền đạt kết quả. Tất cả các thư viện của R, gần 12k, đều được lưu trữ trong CRAN. CRAN là một nguồn mở và miễn phí. Bạn có thể tải xuống và sử dụng nhiều thư viện để thực hiện Machine Learning hoặc phân tích chuỗi thời gian. Giao tiếp với RR có nhiều cách để trình bày và chia sẻ công việc, thông qua tài liệu đánh dấu hoặc ứng dụng sáng bóng. Mọi thứ đều có thể được lưu trữ trên Rpub, GitHub hoặc trang web của doanh nghiệp. Dưới đây là ví dụ về bài thuyết trình được lưu trữ trên Rpub Rstudio chấp nhận đánh dấu để viết tài liệu. Bạn có thể xuất tài liệu ở các định dạng khác nhau:
Rstudio có một công cụ tuyệt vời để tạo Ứng dụng một cách dễ dàng. Dưới đây là một ví dụ về ứng dụng có dữ liệu của Ngân hàng Thế giới. Tại sao sử dụng R?Khoa học dữ liệu đang định hình cách các công ty điều hành hoạt động kinh doanh của họ. Không còn nghi ngờ gì nữa, việc tránh xa Trí tuệ nhân tạo và Máy móc sẽ khiến công ty thất bại. Câu hỏi lớn là bạn nên sử dụng công cụ/ngôn ngữ nào? Họ có rất nhiều công cụ có sẵn trên thị trường để thực hiện phân tích dữ liệu. Học một ngôn ngữ mới đòi hỏi phải đầu tư thời gian. Hình ảnh bên dưới mô tả đường cong học tập so với khả năng kinh doanh mà một ngôn ngữ mang lại. Mối quan hệ tiêu cực ngụ ý rằng không có bữa trưa miễn phí. Nếu bạn muốn cung cấp cái nhìn sâu sắc nhất về dữ liệu, thì bạn cần dành chút thời gian để tìm hiểu công cụ thích hợp, đó là R. Ở phía trên bên trái của biểu đồ, bạn có thể thấy Excel và PowerBI. Hai công cụ này rất dễ học nhưng không mang lại khả năng kinh doanh vượt trội, đặc biệt là về mặt lập mô hình. Ở giữa, bạn có thể thấy Python và SAS. SAS là một công cụ chuyên dụng để thực hiện phân tích thống kê cho doanh nghiệp nhưng không miễn phí. SAS là một phần mềm nhấp chuột và chạy. Tuy nhiên, Python là một ngôn ngữ có lộ trình học tập đơn điệu. Python là một công cụ tuyệt vời để triển khai Machine Learning và AI nhưng thiếu tính năng giao tiếp. Với đường cong học tập giống hệt nhau, R là sự cân bằng tốt giữa việc triển khai và phân tích dữ liệu. Khi nói đến trực quan hóa dữ liệu (Dữ liệuViz), có thể bạn đã nghe nói về Tableau. Không còn nghi ngờ gì nữa, Tableau là một công cụ tuyệt vời để khám phá các mẫu thông qua đồ thị và biểu đồ. Ngoài ra, việc học Tableau không hề tốn thời gian. Một vấn đề lớn với trực quan hóa dữ liệu là bạn có thể không bao giờ tìm thấy mẫu hoặc chỉ tạo ra nhiều biểu đồ vô dụng. Tableau là một công cụ tốt để hiển thị nhanh dữ liệu hoặc Business Intelligence. Khi nói đến công cụ thống kê và ra quyết định, R phù hợp hơn. Stack Overflow là một giao tiếp lớnunity cho các ngôn ngữ lập trình. Nếu bạn gặp vấn đề về mã hóa hoặc cần hiểu một mô hình, Stack Overflow sẵn sàng trợ giúp. Trong năm qua, tỷ lệ lượt xem câu hỏi của R đã tăng mạnh so với các ngôn ngữ khác. Tất nhiên, xu hướng này có mối tương quan cao với thời đại bùng nổ của khoa học dữ liệu nhưng nó phản ánh nhu cầu về ngôn ngữ R cho khoa học dữ liệu. Trong khoa học dữ liệu, có hai công cụ cạnh tranh với nhau. R và Python có lẽ là ngôn ngữ lập trình xác định khoa học dữ liệu. Bạn có nên chọn R?Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng hai công cụ tuyệt vời: R và Python. Bạn có thể không có thời gian để học cả hai, đặc biệt nếu bạn mới bắt đầu học khoa học dữ liệu. Học mô hình và thuật toán thống kê quan trọng hơn nhiều so với việc học một ngôn ngữ lập trình. MỘT ngôn ngữ lập trình là một công cụ để tính toán và truyền đạt khám phá của bạn. Nhiệm vụ quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu là cách bạn xử lý dữ liệu: nhập, làm sạch, chuẩn bị, kỹ thuật tính năng, lựa chọn tính năng. Đây phải là trọng tâm chính của bạn. Nếu bạn đang cố gắng học R và Python cùng lúc mà không có nền tảng vững chắc về thống kê thì điều đó thật ngu ngốc. Nhà khoa học dữ liệu không phải là lập trình viên. Công việc của họ là hiểu dữ liệu, thao tác dữ liệu và đưa ra cách tiếp cận tốt nhất. Nếu bạn đang suy nghĩ nên học ngôn ngữ nào, hãy xem ngôn ngữ nào phù hợp nhất với bạn. Đối tượng chính của khoa học dữ liệu là chuyên gia kinh doanh. Trong kinh doanh, một ý nghĩa lớn là giao tiếp. Có nhiều cách để giao tiếp: báo cáo, ứng dụng web, bảng điều khiển. Bạn cần một công cụ có thể thực hiện tất cả những điều này cùng nhau. R có khó không?Nhiều năm trước, R là một ngôn ngữ khó thành thạo. Ngôn ngữ khó hiểu và không có cấu trúc như các công cụ lập trình khác. Để khắc phục vấn đề lớn này, Hadley Wickham đã phát triển một bộ sưu tập các gói có tên là gọn gàng. Luật chơi đã thay đổi theo hướng tốt nhất. Thao tác dữ liệu trở nên tầm thường và trực quan. Tạo một biểu đồ không còn quá khó khăn nữa. Tốt nhất algorithms cho việc học máy có thể được triển khai bằng R. Các gói như Keras và TensorFlow cho phép tạo ra kỹ thuật học máy cao cấp. R cũng có gói để thực hiện Xgboost, một trong những thuật toán tốt nhất cho cuộc thi Kaggle. R có thể giao tiếp với ngôn ngữ khác. Có thể gọi Python, Java, C++ trong R. R. Thế giới dữ liệu lớn cũng có thể truy cập được. Bạn có thể kết nối R với các cơ sở dữ liệu khác nhau như Spark hoặc Hadoop. Cuối cùng, R đã phát triển và cho phép song song hóa operanhằm tăng tốc độ tính toán. Trên thực tế, R đã bị chỉ trích vì chỉ sử dụng một CPU tại một thời điểm. Gói song song cho phép bạn thực hiện các tác vụ trong các lõi khác nhau của máy. Tổng kếtTóm lại, R là một công cụ tuyệt vời để khám phá và điều tra dữ liệu. Phân tích tỉ mỉ như clustering, tương quan và giảm dữ liệu được thực hiện với R. Đây là phần quan trọng nhất, nếu không có mô hình và kỹ thuật tính năng tốt thì việc triển khai machine learning sẽ không mang lại kết quả có ý nghĩa. R trong Data Analysis là gì?R là một ngôn ngữ lập trình hàm cấp cao vừa là một môi trường dành cho tính toán thống kê. R hỗ trợ rất nhiều công cụ cho phân tích dữ liệu, khám phá tri thức và khai mỏ dữ liệu nhưng lại là phần mềm miễn phí mã nguồn mở. Data Analyst nên học ngôn ngữ gì?Top 10 ngôn ngữ lập trình Data Analyst nên học trong năm 2022. Javascript. Javascript là một ngôn ngữ lập trình rất phổ biến, là một trong những công nghệ cốt lõi của World Wide Web. ... . Java. ... . Scala. ... . Python. ... .
SQL. ... . C ++ ... . Julia.. Ngôn ngữ lập trình R là gì?R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm dành cho tính toán và đồ họa thống kê. Đây là một bản hiện thực ngôn ngữ lập trình S với ngữ nghĩa khối từ vựng lấy cảm hứng từ Scheme. Ngôn ngữ SAS là gì?SAS là ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê Tuy nhiên, SAS bị tụt lại phía sau với sự ra đời của phần mềm nguồn mở và tiên tiến. Điều đó tạo nên sự khó khăn và tốn chi phí khi kết hợp các công cụ và tính năng tiên tiến hơn trong SAS mà các ngôn ngữ lập trình hiện đại cung cấp. |
