Lập trình R: Khoa học dữ liệu | SEMTEK Co,.LTD

Posted on by adminChuyên mục:Kiến thức Internet

Khoa học tài liệu yên cầu phải thành thạo trong nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau như học máy, lập trình R, Python, học sâu và nhiều nghành nghề dịch vụ khác. Trong số toàn bộ những ngôn ngữ này, một trong những ngôn ngữ lập trình cơ bản thiết yếu cho mọi nhà khoa học dữ liệu là lập trình R. Các ngôn ngữ lập trình này giúp nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu, tạo hình ảnh trực quan, thực thi nghiên cứu và phân tích Dự kiến và thống kê cũng như tiếp xúc quy trình tác dụng với những bên tương quan .

Sự phổ biến của lập trình R

Từ năm 2019 đến 2020, Ngôn ngữ lập trình R đã thiết lập một kỷ lục mới từ hạng 20 lên hạng 8. Cách đây một thời gian, có vẻ như Python đã chiến thắng trong cuộc chiến lập trình thống kê, nhưng mức độ phổ biến của R vẫn đang tăng lên trong dòng chảy của Python. Không thể phủ nhận được sự phổ biến, tiện dụng của R trong công cuộc lập trình thống kê dữ liệu.

lập trình r

Tại sao nên chọn lập trình R

Những nhà tuyển dụng xem R là một kiến thức và kỹ năng hữu dụng và có giá trị. Điều này đặc biệt quan trọng đúng trong bất kể ngành nào dựa vào nghiên cứu và phân tích tài liệu. Giá của những gói thống kê phổ cập, đặc biệt quan trọng là ở cấp doanh nghiệp là rất cao. Nhiều nhà tuyển dụng hiểu rằng nếu họ thuê những người hoàn toàn có thể sử dụng R, họ hoàn toàn có thể tiết kiệm chi phí rất nhiều tiền nếu không phải mua những gói thống kê độc quyền. Tất nhiên biết cách viết chương trình R sẽ không giúp bạn có việc làm ngay, một nhà khoa học dữ liệu phải tung ra rất nhiều công cụ để triển khai việc làm của họ. Nhưng khi bạn đang ứng tuyển vị trí nhà tăng trưởng ứng dụng, kinh nghiệm tay nghề lập trình R hoàn toàn có thể khiến bạn điển hình nổi bật giữa đám đông .

Thu thập, phân tích dữ liệu dễ dàng

Bằng cách sử dụng R, bạn hoàn toàn có thể thực thi thu thập dữ liệu, làm sạch và nghiên cứu và phân tích toàn bộ ở một nơi .
Ví dụ : Thực hiện một nhu yếu đến một trang thống kê NFL và sau đó nghiên cứu và phân tích phản hồi .
lập trình r

R rất mạnh cho việc phân tích dữ liệu

  • Bạn có thể chạy code mà không cần đến bất cứ compiler nào – R là ngôn ngữ thông dịch ( interpreted language ). Do đó code có thể chạy mà không cần compiler. R thông dịch code và làm cho việc viết code đơn giản hơn, dễ phát triển hơn.
  • Bất kỳ một phép tính nào cũng có thể thực hiện trên vectors – R là một vector-language, do đó chúng ta có thể dùng bất kỳ function nào trên một vector mà không cần phải dùng vòng lặp.

Ví dụ : bạn có một mảng và phải tăng mỗi thành phần lên + 1. Nếu không sử dụng vector, bạn sẽ cần lặp qua toàn bộ thành phần và cần n phép + 1 cho n thành phần. Nếu bạn lưu mảng đó vào vector thì chỉ cần 1 phép + 1 là xong .

  • Đây là Statistical-Language – R được dùng trong sinh học, di truyền học và thống kê dữ liệu. R là ngôn ngữ turing-complete có nghĩa nó có thể hoàn thành bất kỳ thuật toán nào.

R được dùng nhiều trong kinh doanh

  • R là một open-source, nên nó cực kỳ “kinh tế”. Đồng thời R rất phù hợp cho việc mô phỏng dữ liệu qua bảng biểu. Nhờ một cộng đồng phát triển và hơn 15000+ packages trong mọi lĩnh vực nghiên cứu. Hiện tại, khó có một công cụ nào có thể theo kịp R.
  • Trong việc nghiên cứu dữ liệu, việc khan hiếm nhân tài là một vấn đề rất lớn. Các công ty có thể dùng ngôn ngữ R để làm nền tảng và training nhân viên sử dụng nó.

Ưu điểm của ngôn ngữ lập trình R

  • R có những package thống kê toàn diện nhất với công nghệ mới nhất, những ý tưởng mới thường xuất hiện đầu tiên trên R.
  • R là nguồn mở và miễn phí nên bất kỳ ai cũng có thể sử dụng và cải tiến nó.

lap trinh r 4

  • Ngôn ngữ R là mã nguồn mở nên ai trong chúng ta cũng có thể phân tích source code để hiểu được chính xác cách R vận hành. Bất kỳ ai cũng có thể thêm tính năng và fix bug mà không cần chờ nhà phát hành ra bản vá. Đồng thời, R có thể tích hợp được với ngôn ngữ khác (C,C++). Nó cũng cho phép chúng ta tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và các gói thống kê (SAS, SPSS).
  • R có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành nào.
  • Hệ sinh thái trọn gói mạnh mẽ

Hạn chế của ngôn ngữ R

  • Một vài package của R có thể không hoàn hảo và còn lỗi
  • Không có ai để “complain” cho việc code không chạy
  • Quản lý bộ nhớ kém
  • Thiếu tính năng bảo mật.

Khái niệm cơ bản về ngôn ngữ lập trình R:

Nó là một ngôn ngữ lập trình được tăng trưởng bởi Robert Gentleman và Ross Ihaka. Nó đề cập đến những khái niệm khác nhau về giải pháp đồ họa và thống kê. Nó gồm có can thiệp thống kê, hồi quy tuyến tính và thuật toán học máy, chuỗi thời hạn và hơn thế nữa. Phân tích cụ thể như giảm tài liệu, đối sánh tương quan và phân cụm tài liệu thuận tiện được triển khai với lập trình R. Quá trình giải quyết và xử lý tài liệu của R rất hiệu suất cao so với phần còn lại. R. Nó cũng cung ứng một bộ sưu tập lớn, tích hợp, mạch lạc những công cụ chuyển tiếp, đặc biệt quan trọng được sử dụng để nghiên cứu và phân tích tài liệu. Cơ sở đồ họa, những công cụ linh động, cùng với những chương trình có cấu trúc tốt là những điểm đặc biệt quan trọng của nó. Đối với những chương trình khá đầy đủ, C, C + + và FORTRAN thường được đi kèm trong quy trình chạy thời hạn .
lập trình r

R có thể hữu ích trong việc phân tích dữ liệu diễn ra trong chuỗi các bước sau:

  1. Lập trình: R là một công cụ lập trình có thể truy cập và minh bạch
  2. Chuyển đổi: Đây là một tập hợp các công cụ thư viện khác nhau có thể giúp chúng tôi giải quyết các vấn đề đặc biệt liên quan đến khoa học dữ liệu.
  3. Khám phá: tinh chỉnh, phân tích và điều tra dữ liệu phải được thực hiện.
  4. Mô hình hóa: Mô hình phù hợp của dữ liệu được R thu thập bằng nhiều công cụ.
  5. Giao tiếp: Tích hợp đồ thị, đầu ra và mã để chia sẻ kết quả đầu ra của dữ liệu.

Lập trình R được sử dụng bởi nhiều ngành, đơn cử là học thuật, nông nghiệp, chăm nom sức khỏe thể chất, cơ quan chính phủ, bảo hiểm, kinh tế tài chính, kinh doanh bán lẻ, sản xuất và nhiều hơn nữa. Các công ty lớn như Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford và Novartis sử dụng R đa mục tiêu. Bên cạnh đó, những nghành nghề dịch vụ CNTT, Phân tích, Tổ chức kinh tế tài chính và những công ty tư vấn cũng sử dụng R để hoạt động giải trí tốt hơn. Dự báo kinh tế tài chính, nghiên cứu và phân tích hành vi, tính hiệu suất cao trong quảng cáo, trực quan hóa dữ liệu, nghiên cứu và phân tích thống kê và quy mô hóa rủi ro đáng tiếc tín dụng thanh toán là một số ít ứng dụng chính của lập trình R .
R cung ứng những chiêu thức khác nhau để làm cho việc nghiên cứu và phân tích thống kê tài liệu lớn trở nên đơn thuần hơn bằng cách sử dụng những tính năng sau :

  • Mô hình hóa phi tuyến tính và tuyến tính
  • Phân tích chuỗi thời gian
  • Phân cụm
  • Giao diện và khả năng mở rộng sang các ngôn ngữ lập trình khác
  • Các gói mã có thể chia sẻ

Khả năng biểu đồ và đồ họa của ngôn ngữ này là không thể so sánh được. Ban đầu, R trở nên phổ biến trong lĩnh vực học thuật, nơi dữ liệu phải được sao chép liên tục và nó trở thành chìa khóa cho sự tín nhiệm. Công việc tái tạo đã có lợi thế trong lĩnh vực kinh doanh nơi các khối dữ liệu được phân tích theo thời gian. Mọi công cụ được nhà khoa học dữ liệu yêu cầu để đánh giá và thao tác dữ liệu đều được đưa vào ngôn ngữ lập trình R.

lap trinh r 6

Khoa học tài liệu đang xác lập lại cách những công ty điều hành doanh nghiệp của họ. Học một ngôn ngữ như R hoàn toàn có thể giúp bạn theo nhiều cách khác nhau như cung ứng thông tin chi tiết cụ thể tốt nhất về tài liệu, điều này sau cuối khiến bạn trở thành một nhà nghiên cứu và phân tích tài liệu thành công xuất sắc .

Kết thúc

Ngoài những bài viết tin tức, bài báo từng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng gồm có những bài viết từ những cộng tác viên chuyên viên đầu ngành về chuỗi kiến thức và kỹ năng Kinh doanh, kế hoạch tiếp thị, kiến thức và kỹ năng quản trị doanh nghiệp và kiến thức và kỹ năng quản trị, tăng trưởng tổ chức triển khai doanh nghiệp, .. được chia sẽ đa phần từ nhiều góc nhìn tương quan chuỗi kiến thức và kỹ năng này .
Bạn hoàn toàn có thể dành thời hạn để xem thêm những phân mục nội dung chính với những bài viết tư vấn, san sẻ mới nhất, những tin tức gần đây từ chuyên viên và đối tác chiến lược của Chúng tôi. Cuối cùng, với những kiến thức và kỹ năng san sẻ của bài viết, kỳ vọng góp phần nào kỹ năng và kiến thức tương hỗ cho fan hâm mộ tốt hơn trong hoạt động giải trí nghề nghiệp cá thể !
* Ý kiến được trình diễn trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên chỉnh sửa và biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết .
Trân trọng ,
Từ khóa :

Các phân mục nội dung tương quan

admin