Einführung in die Programmiersprache R

R language ist ein Open-Source-Programm, das von R core-development group verwaltet wird - einer Gruppe freiwilliger Programmierer aus der ganzen Welt. Die R-Sprache, die für die Ausführung statistischer Verfahren verwendet wird, und die auf der R-Project-Website verfügbar ist, um Statistical Computing zu erhalten. R ist eigentlich ein befehlszeilengesteuertes Programm. Die Person erhält Befehle und sofort wird jeder Befehl einzeln ausgeführt. Es wurden verschiedene Übungen geschrieben, um R-Analysen von vielen Menschen auf der ganzen Welt über die R-Projektsite öffentlich verfügbar zu machen. Trotzdem hat die grundlegende Installation (für Linux, Windows oder Mac) aus vielen Gründen ein effektives Tool. R kann Open Source sein. Daher nutzt Google sicherlich die R-Programmierung, da es sich um eine geeignete Sprache handelt. Durch die Verwendung von R können wir jede Art von Statistik sowie Datenmanipulation erzeugen. Darüber hinaus können Sie es in jeder Disziplin einsetzen, die Finanzen, Marketing, sportliche Aktivitäten usw. bevorzugt.

Definition der R-Programmiersprache

Die Programmiersprache R ist eigentlich ein Programm zur statistischen Berechnung, das traditionell zwischen Statistikern verwendet wird, um statistische Anwendungen zu erstellen, und Grafiken. Sie bietet vielen anderen Dingen eine gute Programmiersprache. Hochwertige Grafikschnittstellen, um zusätzliche Sprachen und Debugging-Dienste für den Quellcode zu erhalten Alle unsere Anwendungs-Ökosysteme werden in der Regel hauptsächlich über C, Fortran und R geschrieben. R ist in der Regel unter der GNU (General Public License) und vorkompilierten Binärvarianten verfügbar, die zahlreichen Betriebssystemen zur Verfügung gestellt werden.

R Installation

Wir müssen drei grundlegende Schritte auf ähnliche Weise ausführen, um R und R Studio auf Ihrem System zu betreiben.

  • Richten Sie zuerst R ein
  • Installieren Sie RStudio
  • Installieren Sie R-Pakete
  • R Beschreibende Statistik

R, SAS und SPSS sind drei statistische Sprachen. Eine dieser drei statistischen Sprachen ist nur eine zugängliche Quelle. SAS ist ein wichtiges Unternehmen für private Anwendungen auf der ganzen Welt. SPSS wird derzeit von IBM überwacht. R-Programme sind erweiterbar und daher sind R-Teams aufgrund ihrer dynamischen Bemühungen bekannt. Es ist eine Menge R enthalten, das von sich aus in R geschrieben werden kann, oder Angebote, die schneller und in einer guten Klebesprache sind.

Eigenschaften von R

1. R erleichtert die prozedurale Programmierung mit den Merkmalen und objektorientierten Programmen, die gemeinsame Merkmale haben. Formale Programme enthalten Prozesse, Dateien, Module und Methodenaufrufe. Obwohl die objektorientierte Programmiersprache Klassen, Objekte und Funktionen enthält.

2. Pakete werden ein Element der R-Programmierung sein. Daher können sie nützlich sein, um Einheiten von R-Funktionen in einem Produkt zusammenzufassen.

3. Die Programmierfunktionen von R bestehen aus Datenbanktypen, der Übertragung von Daten, der Beobachtung von Daten, Variablenbezeichnungen, fehlenden Daten usw. R kann eine interpretierte Sprache sein. Daher könnten wir mit einem Befehlszeileninterpreter weiterkommen. R hilft Matrixarithmetik.

Wie macht R Programming Language das Arbeiten so einfach?

Es ist einfach, R-Programmiergrundlagen und -ideen zu erlernen und zu verstehen, aber um Erfahrung darin zu sammeln, müssen Sie viel leisten und dann reale Projekte produzieren. Sie werden viel mehr leisten und viel mehr entdecken und Fachwissen erwerben. normalerweise sind uns nur die tatsächliche Syntax und die grundlegenden Funktionen bekannt.

  • Es ist eine Sprache, die von Statistikern für Statistiker entwickelt wurde und deren Terminologie sich über die gesamte Sprache erstreckt. Eine Statistikklasse kann sehr hilfreich sein.
  • Die Mehrheit der Dinge, die Sie tun müssen, muss möglicherweise auf eine offensichtliche, angemessene Art und Weise erfolgen, die für die Sprache erforderlich ist, oder eine Person hat eine Sammlung erstellt, die Ihren Bedürfnissen entspricht. Möglicherweise ist eine Untersuchung schwierig.
  • Es gibt eine praktische Sprache, die sich in R versteckt, und Sie werden anfangen, es herauszufinden, indem Sie einfach die Schleifen mit den Benutzern aus den Familienmitgliedern „anwenden“ ändern.

Arbeiten mit R Programming Language

R ist eine bessere Sprache für die Einrichtung dieser Kategorie von Software. Also das ist das, wofür R am effektivsten ist. Trotzdem sind dies einfach nicht die Grenzen dessen, was R leistet. Wenn Sie umfangreiche Softwareprogramme mit Benutzeroberflächen (oder sogar Web- und Mobilanwendungen) erstellen möchten, stehen Bibliotheken zur Verfügung, die R-Codierern bei dieser Aufgabe helfen.

1. Automatisierung der Umsatzanalyse von Geschäftsprodukten

Es ist allgemein bekannt, dass Unternehmen weiterhin viele ihrer Analysen mithilfe von Tabellen durchführen. Daran ist absolut nichts auszusetzen. Einige erreichen jedoch häufig ihre analytischen Möglichkeiten nicht, da sie keine Tools wie R anwenden. In diesem Fall zeigen wir, wie Sie Informationen für jede hypothetische Organisation simulieren, analysieren, visualisieren und präsentieren können.

2. Automatisierte Validierungslösungen

Kontinuierliches Durchsuchen der Datenbank, um unvollständige und falsche Daten, Ausreißer, bestimmte „besorgniserregende“ Muster und mögliche Betrugsfälle zu ermitteln. Es könnte zum Beispiel einfach durch CRON geplant werden.

3. Kryptowährungseigenschafts-Tracker

Da sich die Tradition der R-Community weiterhin aus Personen zusammensetzt, die keine besonderen Erfahrungen in der Informatik oder in der allgemeinen Entwicklung haben, beobachte ich das R-Programm häufig ohne großen Einsatz von objektorientierter Programmierung (OOP) oder ohne korrekte Optimierung, es sei denn, es ist für professionelle Zwecke verwenden. In diesem vorherigen Fall wird gezeigt, wie ein OOP-Programm für die Kryptowährungseigenschaft und deren Preisbereiche entwickelt wird. Dann werde ich zeigen, wie Sie die Berechnung von einfachen gleitenden Durchschnitten (Simple Moving Averages, SMA) verbessern können und wie Sie mit sparkly ein Dashboard erstellen, das auf sie angewendet wird.

4. Was können Sie mit der Programmiersprache R machen?

R ist ein erstaunlich umfangreiches Statistikpaket. Obwohl Sie einfach die reguläre R-Zirkulation (die Basis sowie die empfohlenen Pakete) in Betracht ziehen können, handelt es sich um nahezu alles, was Sie für die Datenbehandlung, Erstellung und statistische Analyse benötigen. Darüber hinaus gibt es auf CRAN und verschiedenen Repositories weit mehr als 5K-Pakete sowie das Big-Data-Potenzial von Trend R Business.

Es ist daher eine schwierige Aufgabe, eine Liste aller Dinge zu erstellen, die R tun kann. Wir haben jedoch einen Versuch mit diesem Satz von R-Sprachen unternommen, der einen völlig neuen Abschnitt rund um die Website von Innovation Analytics enthält. Es kann in vier Hauptabschnitte unterteilt werden (Analyse, Grafik und Visualisierung, R-Anwendungen und Plug-Ins sowie Programmiersprachenfunktionen), die jeweils ihre persönlichen Unterabschnitte verwenden:

Vorteile der R-Programmiersprache

1. R ist eine Open-Source-Anwendung. Daher kann jede Person es verwenden und verändern.

2. R gehört zu den umfangreichsten statistischen Analysepaketen, da es sich um eine neue Technologie handelt. Dies ist auch ein Vorschlag, der in R häufig als Erstes erscheint.

3. Es ist definitiv kostenlos. Wir könnten an jedem Ort und zu jedem Zeitpunkt damit arbeiten und es unter Lizenzbedingungen bewerben.

4. R ist nützlich für GNU / Linux und Microsoft Windows. R kann plattformübergreifend sein und normalerweise auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden.

5. Fehlerbehebungen, Programmverbesserungen und innovative Pakete sind über R erhältlich.

Warum sollten wir die Programmiersprache R verwenden?

Es wird in fast allen Bereichen eingesetzt, die Sie sich vorstellen können. Trotzdem bestehen die populären Arten aus - Finanzen, Biotechnologie, Lieferkette, Sportaktivitäten, Einzelhandel, Werbung und Produktion.

1. Mehrere Berechnungen mit Vektoren ausführen

R ist eigentlich eine vektorbasierte Sprache. Vektoren sind listenartige Strukturen, die Elemente desselben Datentyps enthalten. Sie können sich eine vektorähnliche Zeile oder Spalte vorstellen, die mit Zahlen oder Text zu tun hat. Die Checkliste der Zahlen (1, 2, 3, 4, 5) könnte ein Vektor sein. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen können Sie mit R Funktionen für den gesamten Vektor innerhalb einer Prozedur verwenden, ohne dass eine explizite Schleife erforderlich ist.

Sie müssen Vektoren mit einigen tatsächlichen R-Programmen anzeigen. Weisen Sie zunächst einem Vektor mit der Bezeichnung x die Werte 2: 5 zu:

Als nächstes addiere den Wert 5 mit jedem Element in Vektor x:

Sie können auch einen Vektor zu einem anderen hinzufügen. Wenn Sie 8:10 elementweise Werte hinzufügen möchten, können Sie die folgenden Beispiele verwenden:

Um dies in vielen verschiedenen Programmiersprachen zu erreichen, muss möglicherweise eine explizite Schleife für jeden Wert von x ausgeführt werden. So wird R veranlasst, verschiedene Operationen in einem Schritt auszuführen. Diese Funktion gehört zu den Angeboten, die R für die Datenanalyse so vorteilhaft und effektiv machen

2. Arbeitscode ohne Compiler

R ist eine interpretierte Sprache, sodass Sie - anders als kompilierte Sprachen C und Java bevorzugen - nicht möchten, dass ein Compiler zunächst ein Programm über Ihren Code erstellt, bevor Sie es anwenden. R interpretiert den Code, den Sie anbieten, direkt und wandelt ihn in untergeordnete Aufrufe von vorkompiliertem Code / vorkompilierten Funktionen um.

Tatsächlich bedeutet dies, dass Sie nur Ihren Code schreiben und an R senden, und dass der Code ausgeführt wird, was die Entwicklungsroutine bequemer macht. Diese Einfachheit der Entwicklung bietet auch den Preis für die Geschwindigkeit der Programmleistung. Der Nachteil der interpretierten Sprache ist, dass das Programm im Vergleich zum kompilierten Vergleichsprogramm im Allgemeinen langsamer läuft.

Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen der Programmiersprache R?

Lassen Sie uns herausfinden, wer berechtigt ist, R-Programmiersprache zu lernen.

1. Data Analyst

R ist die Entscheidung, wann Sie bereit sind, einen Beruf in Data Analytics zu erlernen und die Open-Source-Codierungssprache der für die Statistik bestimmten Statistiker zu verwenden.
Die in den letzten Jahren erstellten Modelle für maschinelles Lernen bieten mittlerweile die größte Anzahl an Bibliotheken für maschinelles Lernen. Einer der erfahrensten Datenforscher auf dem Markt hat R aufgrund seiner ersten Wahl verwendet. Daher erhalten neue Algorithmen häufig alle ihre ersten Implementierungen in R.

2. Data Scientist

R-Codierung für Data Science

  • Laden von Daten aus dem Dokument oder einfach aus einer Datenbank.
  • Datensuche wie Zusammenfassung, Punktdiagramme, Boxdiagramme und so weiter.
  • Bei der Datenverarbeitung werden fehlende Daten bevorzugt repariert.
  • Daten in den Lehr- und Prüfsatz einteilen.
  • Modell zentriert und prognostiziert.
  • Validierung der Ergebnisse.
  • Datenvisualisierung

All das kann durch einfache gängige Programmiersprachen wie Java und C ++ erreicht werden, ist jedoch problematisch, aber mit R kann all das innerhalb von Sekundenbruchteilen ausgeführt werden, da alle diese Funktionen in R ausgeführt werden.

Wie hilft Ihnen diese Technologie beim Karrierewachstum?

R gilt derzeit als das bekannteste Analysetool der Welt. R hat die Fähigkeit zu zahlreichen Punkten. Wenn Sie daran glauben, dass R eine domänenspezifische Codierungssprache ist und zur domänenstatistischen Verarbeitung wird, können Sie davon ausgehen, welche Karrieren genau machbar sind.

Karrieren, die mit R arbeiten können, bestehen aus einem Datenanalysten, einem Datenwissenschaftler, einem Geschäftsanalysten, einem wissenschaftlichen Forscher und vielem mehr.

Top Liste der Unternehmen, die R for Analytics verwenden

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

Beispielsweise

  • Google verwendet R, um den ROI von Werbemaßnahmen zu berechnen.
  • Ford verwendet R, um das Design seiner Automobile zu verbessern.
  • Twitter verwendet R, um die Benutzererfahrung zu beobachten.
  • Der US National Weather Service verwendet R, um schwere Überschwemmungen vorherzusagen.
  • Die Human Rights Data Analysis Organization verwendet R, um die Auswirkungen des Kampfes zu bewerten.
  • R wurde von der New York Times zur Entwicklung von Infografiken verwendet.

R-Karrieren werden nicht nur von IT-Unternehmen angeboten, sondern Unternehmen aller Art stellen hochbezahlte R-Bewerber ein, darunter:

  • Finanzunternehmen
  • Einzelhandelsorganisationen
  • Banken
  • Gesundheitsorganisationen und so weiter.

Eine Karriere in der R-Programmierung bietet glänzende Berufsaussichten für jeden Data Scientist - Anfänger oder Fortgeschrittene.

Indische Unternehmen setzen sich zunehmend mit R. TCS, Genpact, Accenture und Wipro auseinander und motivieren ihre Mitarbeiter, Erfahrungen mit R- und vernetzten Systemen zu sammeln.

Gleichzeitig erwarten Unternehmen, dass die meisten neuen Mitarbeiter bereits ein Verständnis für R haben. Sie müssen sich sowohl mit dem R-Tool als auch mit seiner Verwendung für die Datenanalyse vertraut machen.

Fazit

R ist eine kostenlose und quelloffene Programmiersprache, mit der jeder Zugriff auf erstklassige statistische Auswertungswerkzeuge hat. Es kann sowohl im akademischen als auch im privaten Sektor umfassend angewendet werden und ist heutzutage die bekannteste Programmiersprache für statistische Analysen. Das Verständnis der Konzepte von R ist nicht bequem. Ob es tatsächlich so war, würden Datenwissenschaftler diese Art von Popularität nicht akzeptieren. Trotzdem gibt es keinen Mangel an ausstehenden Vermögenswerten, die Sie verstehen und die Verpflichtung haben, R einzusetzen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass es eine Lernkurve erfordert und dass sie Zeit haben, sich an die grundlegende Syntax jeder Art von Programmiersprache für die Datenwissenschaft zu erinnern. Sie werden jedes Mal nur ein paar Punkte lernen.

Sie können bereit sein, härter an einer Programmiersprache zu arbeiten (ehrlich gesagt, kann es Ihnen bei Ihrer beruflichen Entwicklung und der Behebung von Echtzeit-Komplikationen helfen). Mit der obigen umfassenden Bewertung ist es möglich, die beste zu finden, die Ihren Anforderungen und Wünschen entspricht.

Empfohlene Artikel

Dies ist eine Anleitung zu Was ist R Programming Language ?. Hier diskutieren wir das Konzept, den Werdegang, das Lernen, die Verwendung, die Vorteile und die Merkmale der R-Programmierung. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -

  1. Wie verbinde ich eine Datenbank mit MySQL?
  2. Karriere in der R-Programmierung
  3. Ist MySQL-Programmiersprache?
  4. R gegen Python
  5. Liste der R-Pakete

Kategorie:

Große Daten