logo
جستجو کردن

زبان کدنویسی R

R

زبان کدنویسی R چیست و چرا اینقدر مهم است؟

در دنیای داده گرا امروز، خوب است که با هر چیزی که مربوط به داده است آشنا باشید. یکی از آنها زبان برنامه نویسی R است.

 این جذاب و یک راه تضمینی برای تقویت رزومه شما است. R دارای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی در زمینه های مختلف، مانند توسعه نرم افزار، تجزیه و تحلیل کسب و کار، گزارش های آماری، و تحقیقات علمی است.

و این به نوبه خود باعث افزایش تقاضای آن در بین مشاغل شده است. بنابراین، اگر می خواهید زبان برنامه نویسی R را یاد بگیرید و در هر یک از حوزه های فوق حرفه ای ایجاد کنید، این مقاله بینشی در مورد موضوع ارائه می دهد.

زبان کدنویسی R دقیقاً چیست؟

R یک زبان برنامه نویسی رایگان است که اغلب به عنوان نرم افزار آماری و ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. آن را با رابط خط فرمان، که از یک اعلان تشکیل شده است و معمولا با کاراکتر ‘>’ ارائه می شود.

 همچنین، برای کار با مایکروسافت ویندوز، لینوکس و macOS اپل، سیستم‌عامل‌هایی که معمولاً مردم استفاده می‌کنند، به اندازه کافی انعطاف‌پذیر است.

زبان کدنویسی R دارای یک کتابخانه گسترده است که عمدتاً به زبان های C، C++، Fortran و R نوشته شده است. در واقع، این نرم افزار منحصراً برای تکنیک های آماری و گرافیکی از جمله استنتاج آماری، سری های زمانی، رگرسیون خطی و یادگیری ماشین  (ML) استفاده می شود. .

نمونه هایی از زبان کدنویسی R

برخی از نمونه های رایج این زبان برنامه نویسی عبارتند از:

  • یافتن فاکتوریل یک عدد
  • گرفتن ورودی از کاربر
  • بررسی اینکه آیا عددی اول است یا خیر
  • یافتن مجموع، میانگین و حاصلضرب بردار
  • “Hello World” در برنامه R

چرا از این زبان استفاده کنیم؟زبان کدنویسی R

R در بین تحلیلگران داده و دانشمندان تحقیقاتی محبوب است زیرا به آنها کمک می کند داده ها را وارد و پاک کنند و تجزیه و تحلیل های کمی موثر انجام دهند.

علاوه بر این، کدنویسی R از آگوست 2021 در بین پنج زبان برنامه نویسی برتر سال قرار داشت. جدای از این، دلایل زیادی R را بسیار مفید می کند.

R در تجزیه و تحلیل داده ها از جمله ML و تجزیه و تحلیل آماری کاربرد دارد

با هر سیستم عاملی سازگار است.

این یک زبان برنامه نویسی رایگان و منبع باز است که به شرکت ها اجازه می دهد بدون نیاز به مجوز از کدگذاری R استفاده کنند

زبان کدنویسی R را می توان نه تنها برای اجرای بسته های آماری بلکه در ترکیب با زبان های دیگر مانند (C) و  (C++) استفاده کرد.

R یکی از پرتقاضاترین زبان های برنامه نویسی است که اگر می خواهید در زمینه علم داده در حال رشد کار کنید، آن را به یک زبان مهم برای یادگیری تبدیل می کند.

تاریخچه مختصری از زبان کدنویسی R

رابرت جنتلمن و راس ایهاکا، استادان دانشگاه اوکلند، نیوزلند، اولین کسانی بودند که R را در اوایل دهه 1990 کشف کردند.

زبان R بر اساس زبان S بود. زبان برنامه نویسی آماری برای تبدیل ایده ها به نرم افزار برای محاسبات آماری، S توسط محققانی از جمله جان چمبرز، ریک بکر، ترور هستی، آلن ویلکز و جودی شیلینگ و همکارانشان در اواسط دهه 1970 در آزمایشگاه بل (یک شرکت آمریکایی) ایجاد شد. که در تحقیق و توسعه علمی و صنعتی تخصص دارد.

در واقع، در اوایل دهه 1980 در دسترس عموم قرار گرفت. در سال 1995، جنتلمن و ایتاکا R را یک پروژه متن باز ساختند. از سال 1997، گروه R Core مسئولیت پروژه R را بر عهده داشت و اولین نسخه R در فوریه 2000 منتشر شد.

محبوبیت فعلی زبان کدنویسی R بر اساس صنعت و نوع شغل

در دنیای تکنولوژی محور امروزی، R محبوبیت زیادی پیدا می کند. تقریباً دو میلیون دانشمند داده و آماردان در سراسر جهان از کدگذاری R برای توسعه برنامه های کاربردی تجاری استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه از محبوبیت R در بین غول های برتر را نشان می دهد.

فیس بوک از R برای تغییر وضعیت و نمودار شبکه اجتماعی خود استفاده می کند.

شرکت فورد موتور از R برای تجزیه و تحلیل آماری و کمک به مردم در تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده می کند.

گوگل از R برای تعیین بازگشت سرمایه کمپین های تبلیغاتی، پیش بینی فعالیت های اقتصادی و موثرتر کردن تبلیغات آنلاین استفاده می کند.

موتور توصیه معروف Foursquare دارای R به عنوان یک عنصر کلیدی است.

آماردانان جان دیر از R برای مدل‌سازی سری‌های زمانی و انجام تحلیل‌های مکانی به روشی مطمئن و آسان برای تکرار استفاده می‌کنند.

مایکروسافت از R به عنوان یک موتور آماری در چارچوب Azure ML و برای سرویس خواستگاری Xbox استفاده می کند.

نیویورک تایمز از R در طول چرخه اخبار برای خرد کردن اعداد و ساخت تصاویر گرافیکی استفاده می کند.

توماس کوک از R برای پیش‌بینی و از سیستم‌های منطق فازی برای تعیین خودکار قیمت‌های معاملات لحظه آخری خود استفاده می‌کند.

مراکز پیش بینی رودخانه خدمات ملی هواشناسی ایالات متحده از R برای تهیه تصاویری استفاده می کنند که برای پیش بینی سیل استفاده می شود.

توییتر R را به عنوان یک ابزار مدل سازی آماری در جعبه ابزار علم داده خود دارد.

Trulia، یک وب سایت املاک و مستغلات آمریکایی، از R برای پیش بینی قیمت خانه و نرخ جرم و جنایت در یک منطقه خاص استفاده می کند.

ANZ که چهارمین بانک بزرگ استرالیا است، از R برای تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری استفاده می کند.

مزایا و معایب زبان کدنویسی R

مزایای زبان کدنویسی R

  • از آنجایی که R یک زبان برنامه نویسی منبع باز است، می توانید این زبان را در هر زمان و هر مکان اعمال کنید
  • زبان کدنویسی R روی هر سیستم عاملی (مانند ویندوز، macOS و لینوکس) کار می کند، بنابراین توسعه دهندگان فقط باید یک برنامه بسازند که روی همه آنها کار کند.
  • زبان کدنویسی R برای تجزیه و تحلیل آماری عالی است و با توجه به اهمیت و ارزش آمار امروزه، برنامه نویسان R را برای ایجاد ابزارهای آماری بر زبان های دیگر ترجیح می دهند.
  • وظایف یادگیری ماشین مانند رگرسیون و طبقه بندی برای R عالی هستند، که همچنین دارای ویژگی ها و بسته های زیادی برای توسعه شبکه های عصبی مصنوعی است.
  • شما می توانید داده ها را با R “مشکل” کنید. دارای چندین بسته است که به تحلیلگران داده کمک می کند تا داده های نامرتب و بدون ساختار را تمیز و سازماندهی کنند
  • R با به روز رسانی ها و پیشرفت های مکرر به تغییر، رشد و بهبود ادامه می دهد.

معایب زبان کدنویسی R

  • زبان کدنویسی R منحنی یادگیری بالایی دارد، بنابراین کاندیدای ایده آل برای این زبان کسانی هستند که تجربه برنامه نویسی قبلی داشته باشند
  • از آنجایی که R فاقد احتیاطات اساسی امنیتی است، گزینه مناسبی برای توسعه برنامه های کاربردی تحت وب نیست.
  • در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی مانند پایتون یا متلب، R دست و پا گیرتر است.
  • به فضای زیادی نیاز دارد و R در مدیریت حافظه کار خوبی انجام نمی دهد. اطلاعات مربوط به R باید مانند RAM در حافظه فیزیکی نگهداری شود
  • اسناد و بسته‌های نرم‌افزاری ممکن است ناقص، ناسازگار یا کم باشند – هزینه استفاده از زبانی که توسط جامعه حفظ و بهبود می‌یابد به جای دریافت پشتیبانی رسمی و اختصاصی.

اگر از معایب مرتبط با کدگذاری R چشم پوشی کنیم، منبعی عالی برای تجزیه و تحلیل داده ها و اکتشاف است. این زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل پیچیده مانند خوشه بندی، همبستگی و کاهش داده ها استفاده می شود. در واقع، موفقیت استقرار ML به کیفیت مهندسی ویژگی و مدل مورد استفاده بستگی دارد.

جستجو مطالب
جستجو کردن
جدیدترین مطالب
عضویت در خبرنامه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

منوی دسته های خود را در هدرساز -> موبایل -> منوی اصلی موبایل -> نمایش/مخفی -> انتخاب منو، تنظیم کنید
برای دیدن نوشته هایی که دنبال آن هستید تایپ کنید.

آدرس:

رسالت، خیابان هنگام، دانشگاه علم و صنعت

شماره تماس:

09362096232

پست الکترونیک:

info@designmoj.com

ثبت نام یا ورود
همین الان، اطلاعات خود رو وارد کنید و وارد سایت شوید