Introducción al lenguaje de programación R
R language es un programa de código abierto administrado a través de R core-development group, un grupo de programadores voluntarios provenientes de todo el mundo. El lenguaje R utilizado para ejecutar procedimientos estadísticos y se puede obtener a través del sitio R-Project para obtener Computación Estadística. R es en realidad un programa operado por línea de comandos. La persona ingresa a los comandos e inmediatamente cada comando se ejecuta uno por uno. Se han escrito varios ejercicios para obtener análisis de R por muchas personas en todo el mundo para que estén disponibles de forma abierta a través del sitio del proyecto R. Aun así, la instalación fundamental (para Linux, Windows o Mac) tiene una herramienta efectiva por muchas razones. R puede ser de código abierto. Por lo tanto, Google ciertamente está haciendo uso de la programación R ya que es un lenguaje apropiado. Al utilizar R podríamos producir cualquier tipo de estadísticas, así como la manipulación de datos. Además, puede usarlo en cualquier disciplina que prefiera finanzas, marketing, actividades deportivas, etc.
Definición del lenguaje de programación R
El lenguaje de programación R es en realidad un programa de cómputo estadístico utilizado tradicionalmente entre estadísticos destinados a producir aplicaciones estadísticas y gráficos, ofrece muchas otras cosas, un buen lenguaje de programación, interfaces gráficas de alto nivel para idiomas adicionales y servicios de depuración para obtener el código fuente. Todos nuestros ecosistemas de aplicaciones generalmente se escriben principalmente a través de C, Fortran y R, por lo general, están disponibles de forma abierta bajo la GNU (Licencia pública general) y variaciones binarias precompiladas que se presentarán a numerosos sistemas operativos.
R instalación
Necesitamos cumplir con tres pasos fundamentales de manera similar para intentar operar R y R Studio en su sistema.
- Primero, configura R
- Instalar RStudio
- Instalar paquetes R
- R Estadísticas descriptivas
R, SAS y SPSS serán tres lenguajes estadísticos. De esos tres lenguajes estadísticos, uno es solo una fuente accesible. SAS es un negocio vital de aplicaciones privadas en el mundo. SPSS está supervisado actualmente por IBM. Los programas R son extensibles y, por lo tanto, los equipos R serán conocidos debido a sus esfuerzos dinámicos. Hay un montón de R incluido que se puede escribir en R por sí mismo y así, o las ofertas se vuelven más rápidas y un buen lenguaje de pegamento.
Características de R
1. R facilita la programación de procedimientos con las características y los programas orientados a objetos que tienen características comunes. Los programas formales contienen procesos, archivos, módulos y llamadas a métodos. Aunque el lenguaje de programación orientado a objetos contiene clases, objetos y funciones.
2. Los paquetes serán un elemento de la programación de R. Por lo tanto, pueden ser útiles para reunir unidades de funciones R en un solo producto.
3. Las características de programación de R consisten en tipos de bases de datos, transferencia de datos, observación de datos, etiquetas de variables, falta de datos, etc. R puede ser un lenguaje interpretado. Por lo tanto, podríamos seguir usando un intérprete de línea de comandos. R ayuda a la aritmética matricial.
¿Cómo hace R Programming Language para que trabajar sea tan fácil?
Es sencillo aprender y comprender las ideas y los fundamentos de la programación de R, pero para ganar experiencia en él necesitará realizar mucho y luego producir proyectos del mundo real. Realizará mucho más y descubrirá mucho más y ganará experiencia; normalmente solo conocemos la sintaxis real y las características fundamentales.
- Es un lenguaje hecho para estadísticos por estadísticos, y su terminología se extiende por todo el lenguaje. Tener una clase de estadísticas puede ayudar mucho.
- La mayoría de las cosas que tendrá que hacer posiblemente tengan una forma aparente y apropiada para el idioma, o un individuo ha creado una colección para cumplir con sus necesidades. Investigar posiblemente puede ser difícil.
- Hay un lenguaje práctico oculto en R, y comenzará a resolverlo simplemente cambiando los bucles con los usuarios de los miembros de la familia "postulantes".
Trabajando con lenguaje de programación R
R es un mejor lenguaje para establecer esta categoría de software. Así que para eso R es más efectivo. Aun así, esto simplemente no es el límite de lo que R realiza. Si desea crear programas de software enriquecidos con interfaces de usuario (o incluso la web, aplicaciones móviles), las bibliotecas están presentes para ayudar a los codificadores R con esta tarea.
1. Automatización de análisis de ventas de productos comerciales
Es común descubrir que las empresas continúan realizando muchos de sus análisis aplicando hojas de cálculo. Absolutamente nada está mal con eso, sin embargo, algunos con frecuencia no están logrando sus posibilidades analíticas ya que no están aplicando herramientas como R. En este caso, mostramos cómo puede simular, analizar, visualizar y presentar información para cualquier organización hipotética.
2. Soluciones de validación automatizadas
Búsqueda continua a través de la base de datos para obtener datos imperfectos e incorrectos, valores atípicos, patrones específicos "preocupantes", lo que sugiere posibles estafas. Podría planearse fácilmente simplemente con CRON, por ejemplo.
3. Rastreador de propiedades de criptomonedas
Debido a que la tradición de la comunidad R continúa compuesta por personas sin experiencia especial en Ciencias de la Computación o desarrollo en general, frecuentemente observo el programa R sin un gran uso de la programación orientada a objetos (OOP) o sin la optimización correcta, excepto si es para profesionales utilizar. A través de este caso anterior, mostramos cómo desarrollar un programa OOP para la propiedad de criptomonedas y sus rangos de precios. Luego, demostraré cómo puede mejorar el cálculo de los promedios móviles simples (SMA), y cómo producir un tablero que se aplique a ellos mediante el uso de sparkly.
4. ¿Qué puedes hacer con el lenguaje de programación R?
R es un paquete estadístico increíblemente extenso. Aunque simplemente puede considerar la circulación regular de R (la base y los paquetes sugeridos), son casi todo lo que necesita para el tratamiento de datos, la creación y el análisis estadístico. Además de cualquier otra cosa, hay mucho más que paquetes de 5K en CRAN y varios repositorios, así como el potencial de Big Data de Trend R Business.
Por lo tanto, es una tarea difícil planificar una lista de todas las cosas que R puede hacer. Pero hemos producido un intento de este conjunto de lenguaje R que incluye una sección completamente nueva en torno al sitio web de Innovation Analytics. Se puede dividir en cuatro secciones principales (análisis, gráficos y visualización, aplicaciones R y complementos, y características del lenguaje de programación), cada una utilizando sus subsecciones personales:
Ventajas del lenguaje de programación R
1. R es una aplicación de código abierto. Por lo tanto, cualquier individuo puede usarlo y alterarlo.
2. R se encuentra entre el paquete de análisis estadístico más extenso, ya que es una tecnología nueva y una sugerencia que a menudo aparece como inicial en R.
3. R es definitivamente gratis. Podríamos trabajar con él en cualquier lugar y en cualquier momento, así como promocionarlo bajo condiciones con la licencia.
4. R es útil para GNU / Linux y Microsoft Windows. R puede ser multiplataforma que generalmente opera en varios sistemas operativos.
5. Las reparaciones de errores, las mejoras del programa y los paquetes innovadores están disponibles a través de R.
¿Por qué deberíamos usar el lenguaje de programación R?
Se utiliza en casi todos los campos que puedas imaginar. Aun así, los tipos populares consisten en: finanzas, biotecnología, cadena de suministro, actividades deportivas, venta minorista, publicidad y producción.
1. Ejecutando múltiples cálculos con vectores
R es en realidad un lenguaje basado en vectores. Los vectores son estructuras en forma de lista que contienen elementos del mismo tipo de datos. Puedes imaginar un vector como una fila o una columna que tenga que ver con figuras o texto. La lista de verificación de los números (1, 2, 3, 4, 5, ) podría ser un vector. A diferencia de otros lenguajes de programación, R le permite utilizar funciones hacia todo el vector dentro de un procedimiento sin necesidad de obtener un bucle explícito.
Necesita mostrar vectores con algunos programas reales de R. Primero, asigne los valores 2: 5 a un vector conocido como x:
A continuación, agregue el valor 5 con cada elemento en el vector x:
También puede agregar un vector a diferente. Si desea agregar 8:10 valores de elementos sabios, puede usar los siguientes ejemplos:
Para lograr esto en muchos lenguajes de programación diferentes, es posible que se necesite un bucle explícito para realizar cada valor de x. Entonces R está hecho para ejecutar varias operaciones en un solo paso. Esta característica se encuentra entre las ofertas que hacen que R sea tan beneficioso y efectivo para el análisis de datos
2. Código de trabajo sin compilador
R es un lenguaje interpretado, de modo que, a diferencia de los lenguajes compilados, prefieren C y Java, no desea que un compilador produzca inicialmente un programa a través de su código antes de aplicarlo. R interpreta el código que ofrecerá directamente y lo cambia a llamadas de nivel inferior a código / funciones precompiladas.
De hecho, indica que simplemente escribe su código y lo envía a R, así como también se ejecuta el código, lo que hace que la rutina de desarrollo sea conveniente. Esta simplicidad de desarrollo proporciona el precio de la velocidad del rendimiento del programa, aun así. La desventaja del lenguaje interpretado sería que el programa generalmente se ejecuta más lento en comparación con el programa compilado comparativo.
¿Quién es el público adecuado para aprender el lenguaje de programación R?
Averigüemos quién es elegible para aprender el lenguaje de programación R.
1. Analista de datos
R sería la decisión cuando esté listo para desarrollar una profesión en Data Analytics y desee absorber el lenguaje de codificación de código abierto que hicieron los estadísticos para las estadísticas.
Los modelos de Machine Learning creados en los últimos años se han convertido en la mayor cantidad de bibliotecas de machine learning. Uno de los investigadores de datos más hábiles del mercado ha utilizado R debido a su primera opción, por lo tanto, los nuevos algoritmos con frecuencia obtienen todas sus implementaciones iniciales en R.
2. Científico de datos
Codificación R para ciencia de datos
- Cargando datos del documento o simplemente de una base de datos.
- Búsqueda de datos como resumen, diagramas de dispersión, diagramas de caja, etc.
- El procesamiento de datos prefiere reparar la falta de datos.
- Segregación de datos en el conjunto de enseñanza y pruebas.
- Realización de un modelo centrado y pronóstico.
- Validar los resultados.
- Visualización de datos
Todo lo anterior se puede lograr simplemente con lenguajes de programación populares como Java y C ++, pero será problemático, pero con R todo lo anterior se puede llevar a cabo en una fracción de segundos ya que todas estas características se realizan dentro de R.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
R es considerada actualmente como la herramienta analítica más famosa del mundo. R tiene la capacidad de numerosos puntos. Si cree en R como un lenguaje de codificación específico de dominio, convirtiéndose en el procesamiento estadístico de dominio, puede comenzar a asumir qué carreras profesionales serán factibles.
Las carreras que pueden trabajar con R consisten en un analista de datos, un científico de datos, un analista de negocios, un investigador científico y más.
Lista principal de empresas que usan R para Analytics
- Accenture
- Los New York Times
- Genpact
- Mozilla
Por ejemplo
- Google usa R para calcular el ROI de las iniciativas promocionales.
- Ford usa R para mejorar el diseño de sus automóviles.
- Twitter usa R para observar la experiencia del usuario.
- El Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. Utiliza R para pronosticar inundaciones severas.
- La Organización de Análisis de Datos de Derechos Humanos usa R para evaluar el efecto de la batalla.
- R ha sido utilizado por The New York Times para desarrollar infografías.
Las firmas de TI no solo ven las carreras de R disponibles, sino que todo tipo de compañías están contratando solicitantes de R altamente remunerados, incluyendo:
- Compañías financieras
- Organizaciones minoristas
- Bancos
- Organizaciones sanitarias, etc.
Una carrera en programación en R ofrece perspectivas de trabajo brillantes para cada científico de datos, principiante o experto.
Las compañías indias están mirando progresivamente a R. TCS, Genpact, Accenture y Wipro están motivando a todo su personal a desarrollar experiencia en R y sistemas conectados.
Simultáneamente, las empresas esperan que la mayoría de los nuevos empleados ya proporcionen una comprensión de R. Necesitan que estén al tanto de la herramienta R y de cómo utilizarla para el análisis de datos.
Conclusión
R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto, que permite que cualquiera tenga acceso a herramientas de evaluación estadística de clase mundial. Se puede aplicar ampliamente en la academia, así como en el sector privado y es el lenguaje de programación de análisis estadístico más famoso en la actualidad. Comprender los conceptos de R no es conveniente. De hecho, los científicos de datos no tomarían este tipo de popularidad. Aun así, no hay escasez de activos pendientes que pueda comprender y tener el compromiso de poner R en uso.
Es esencial comprender que requiere una curva de aprendizaje y tiempo para recordar la sintaxis fundamental de cualquier tipo de lenguaje de programación para la ciencia de datos, y aprenderá algunos puntos cada vez.
Puede estar listo para trabajar más duro en un lenguaje de programación (a decir verdad, puede ayudarlo en su desarrollo profesional y solucionar complicaciones en tiempo real). Con la evaluación exhaustiva anterior, es posible encontrar la mejor que se adapte a sus necesidades y deseos.
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