Introdução à linguagem de programação R
A linguagem R é um programa de código aberto gerenciado pelo grupo de desenvolvimento central da R - um grupo de programadores voluntários vindos de todo o mundo. A linguagem R utilizada para executar procedimentos estatísticos e pode ser obtida no site do R-Project para obter Computação Estatística. R é realmente um programa operado por linha de comando. A pessoa entra em comandos e imediatamente todos os comandos são executados um a um. Vários exercícios foram escritos para obter análises de R por muitas pessoas em todo o mundo para serem disponibilizadas abertamente através do site do projeto de R. Mesmo assim, a instalação fundamental (para Linux, Windows ou Mac) possui uma ferramenta eficaz por vários motivos. R pode ser de código aberto. Portanto, o Google certamente está fazendo uso da programação R, pois é uma linguagem apropriada. Utilizando R, poderíamos produzir qualquer tipo de estatística, bem como manipulação de dados. Além disso, você pode usá-lo em qualquer disciplina que preferir finanças, marketing, atividades esportivas e assim por diante.
Definição da linguagem de programação R
A linguagem de programação R é, na verdade, um programa de computação estatística tradicionalmente usado entre estatísticos destinados à produção de aplicativos estatísticos, além de gráficos que oferece muitas outras coisas. Uma boa linguagem de programação de alto nível faz interfaces gráficas para idiomas adicionais e serviços de depuração do código-fonte a ser obtido. todos os nossos ecossistemas de aplicativos geralmente são escritos principalmente por C, Fortran e R geralmente estão disponíveis abertamente sob a GNU (General Public License) e variações binárias pré-compiladas que serão apresentadas a vários sistemas operacionais.
R Instalação
Precisamos cumprir três etapas fundamentais de maneira semelhante para tentar operar o R e o R Studio no seu sistema.
- Primeiro, configure R
- Instale o RStudio
- Instalar pacotes R
- R Estatísticas descritivas
R, SAS e SPSS serão três idiomas estatísticos. Dessas três línguas estatísticas, uma é apenas uma fonte acessível. O SAS é um negócio vital de aplicativos privados no mundo. Atualmente, o SPSS é supervisionado pela IBM. Os programas R são extensíveis e, portanto, as equipes R serão conhecidas devido a seus esforços dinâmicos. Há muito R incluído que pode ser escrito em R por si só e, portanto, ou as ofertas ficam mais rápidas e uma boa linguagem de cola.
Recursos do R
1. R facilita a programação processual com as características e programas orientados a objetos que possuem características comuns. Programas formais contêm processos, arquivos, módulos e chamadas de método. Embora a linguagem de programação orientada a objetos contenha classes, objetos e funções.
2. Os pacotes serão um elemento da programação R. Portanto, eles podem ser úteis para reunir unidades de funções R em um produto.
3. Os recursos de programação do R consistem em tipos de banco de dados, transferência de dados, observação de dados, rótulos de variáveis, falta de dados e assim por diante. R pode ser uma linguagem interpretada. Portanto, podemos continuar usando um interpretador de linha de comando. R ajuda a aritmética da matriz.
Como a linguagem de programação R torna o trabalho tão fácil?
É simples aprender e compreender os fundamentos e idéias da programação R, mas, para ganhar experiência, você precisará executar muito e, em seguida, produzir projetos do mundo real. Muito mais você executará e muito mais você descobrirá e ganhará experiência; normalmente, apenas a sintaxe e os recursos fundamentais reais são conhecidos por nós.
- É uma linguagem feita para estatísticos por estatísticos, e sua terminologia se espalha por todo o idioma. Ter uma aula de estatística pode ajudar muito.
- A maioria das coisas que você precisará fazer pode vir de uma maneira aparente e apropriada para o idioma, ou um indivíduo criou uma coleção para realizar para atender às suas necessidades. Investigar possivelmente pode ser difícil.
- Existe uma linguagem prática oculta no R, e você começará a descobrir isso simplesmente alterando os loops com os usuários dos membros da família "aplicar".
Trabalhando com a linguagem de programação R
R é uma linguagem melhor para estabelecer esta categoria de software. Então essas são as coisas pelas quais R é mais eficaz. Mesmo assim, isso simplesmente não é os limites do que R executa. Se você deseja criar programas de software avançados com bibliotecas de interfaces com o usuário (ou mesmo na web, aplicativos móveis), estão presentes para ajudar os codificadores R nessa tarefa.
1. Automação de análise de vendas de produtos comerciais
É comum descobrir que as empresas continuam realizando muitas de suas análises aplicando planilhas. Absolutamente nada está errado com isso, no entanto, algumas vezes não estão alcançando suas possibilidades analíticas, pois não estão aplicando ferramentas como R. Nesse caso, mostramos como você pode simular, analisar, visualizar e apresentar informações para qualquer organização hipotética.
2. Soluções de validação automatizada
Pesquisando continuamente no banco de dados para obter dados imperfeitos e incorretos, outliers, padrões específicos de “preocupação”, sugerindo possíveis fraudes. Poderia ser facilmente planejado simplesmente pelo CRON, por exemplo.
3. Rastreador de propriedade de criptomoeda
Como a tradição da comunidade R continua sendo composta por pessoas sem experiência especial em Ciência da Computação ou desenvolvimento em geral, eu frequentemente observo o programa R sem grande uso de programação orientada a objetos (OOP) ou sem otimização correta, exceto se for profissional usar. Neste caso anterior, mostramos como desenvolver um programa OOP para propriedade de criptomoeda e suas faixas de preço. Em seguida, demonstrarei como você pode aprimorar o cálculo das médias móveis simples (SMA), bem como produzir um painel que se aplique a elas usando o sparkly.
4. O que você pode fazer com a linguagem de programação R?
R é um pacote estatístico incrivelmente extenso. Embora você possa simplesmente considerar a circulação R regular (a base e os pacotes sugeridos), são praticamente tudo o que você precisa para tratamento de dados, criação e análise estatística. Além de qualquer outra coisa, há muito mais do que 5K pacotes no CRAN e em vários repositórios, além do potencial de big data do Trend R Business.
Portanto, é uma tarefa difícil planejar uma lista de todas as coisas que R pode fazer. Mas produzimos uma tentativa desse conjunto de linguagem R, que inclui uma seção totalmente nova no site do Innovation Analytics. Ele pode ser dividido em quatro seções principais (análises, gráficos e visualização, aplicativos e plug-ins R e recursos de linguagem de programação), cada um usando suas subseções pessoais:
Vantagens da linguagem de programação R
1. R é um aplicativo de código aberto. Portanto, qualquer indivíduo pode usá-lo e alterá-lo.
2. R está entre o pacote de análise estatística mais extenso, pois é uma nova tecnologia e também uma sugestão que geralmente aparece inicial em R.
3. É definitivamente grátis. Poderíamos trabalhar com ele em qualquer lugar e a qualquer momento, além de promovê-lo sob condições com a licença.
4. R é útil para GNU / Linux e Microsoft Windows. R pode ser multiplataforma, que geralmente opera em vários sistemas operacionais.
5. Reparos de bugs, aprimoramentos de programas e pacotes inovadores estão disponíveis através do R.
Por que devemos usar a linguagem de programação R?
É utilizado em quase todos os campos que você pode imaginar. Mesmo assim, os tipos populares consistem em - Finanças, Biotecnologia, Cadeia de suprimentos, Atividades esportivas, Varejo, Publicidade e Produção.
1. Executando múltiplas computações com vetores
R é realmente uma linguagem baseada em vetor. Os vetores são estruturas semelhantes a listas que contêm itens do mesmo tipo de dados. Você pode imaginar um vetor como uma linha ou uma coluna relacionada a figuras ou texto. A lista de verificação dos números (1, 2, 3, 4, 5, ) pode ser vetorial. Ao contrário de outras linguagens de programação, o R permite fazer uso de funções para todo o vetor dentro de um procedimento sem a necessidade de obter um loop explícito.
Você precisa mostrar vetores com alguns programas reais de R. Primeiro, atribua os valores 2: 5 a um vetor conhecido como x:
Em seguida, adicione o valor 5 com cada elemento no vetor x:
Você também pode adicionar um vetor a diferente. Se você deseja adicionar valores em elemento 8:10, use os exemplos abaixo:
Para conseguir isso em muitas linguagens de programação diferentes, pode ser necessário um loop explícito para executar todo o valor de x. Então, R é feito para executar várias operações em uma única etapa. Esse recurso está entre as ofertas que tornam o R tão benéfico - e eficaz - destinado à análise de dados
2. Código de trabalho sem um compilador
R é uma linguagem interpretada, de modo que - diferentemente das linguagens compiladas preferem C e Java - você não deseja que um compilador produza inicialmente um programa através do seu código antes de aplicá-lo. R interpreta o código que você oferecerá diretamente e o altera em chamadas de nível inferior para funções / código pré-compilados.
De fato, indica que você acabou de escrever seu código e enviar para R, assim como o código é executado, o que torna a rotina de desenvolvimento conveniente. Essa simplicidade de desenvolvimento fornece o preço da velocidade do desempenho do programa, mesmo assim. A desvantagem da linguagem interpretada seria que o programa geralmente roda mais lentamente em comparação com o programa compilado comparativo.
Quem é o público certo para aprender a linguagem de programação R?
Vamos descobrir quem é elegível para aprender a linguagem de programação R.
1. Analista de Dados
R seria a decisão em que você estará pronto para desenvolver uma profissão em Data Analytics e desejará absorver a linguagem de codificação de código aberto criada pelos Estatísticos destinados às Estatísticas.
Os modelos de Machine Learning criados nos últimos anos tornaram-se a maior quantidade de bibliotecas de aprendizado de máquina. Um dos pesquisadores de dados mais qualificados do mercado usou R por causa de sua primeira escolha; portanto, novos algoritmos frequentemente obtêm todas as suas implementações iniciais em R.
2. Cientista de Dados
Codificação R para ciência de dados
- Carregando dados do documento ou simplesmente de um banco de dados.
- Pesquisa de dados como resumo, gráficos de dispersão, gráficos de caixa e assim por diante.
- Os dados de processamento preferem reparar os dados ausentes.
- Segregar dados no conjunto de ensino e teste.
- Fazendo um modelo centrado e prevendo.
- Validando os resultados.
- Visualização de dados
Tudo isso pode ser alcançado por linguagens de programação simplesmente populares como Java e C ++, mas será problemático, mas com R todas as opções acima podem ser executadas em uma fração de segundos, pois todos esses recursos são executados dentro do R.
Como esta tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
Atualmente, o R é considerado a ferramenta analítica mais famosa do mundo. R tem a capacidade de numerosos pontos. Se você acredita em R como uma linguagem de codificação específica do domínio, tornando-se o processamento estatístico do domínio, pode começar a assumir o que exatamente as carreiras serão possíveis.
As carreiras que podem trabalhar com R consistem em um analista de dados, cientista de dados, analista de negócios, pesquisador científico e muito mais.
Top Lista de empresas que usam o R for Analytics
- Accenture
- O jornal New York Times
- Genpact
- Mozilla
Por exemplo
- O Google usa R para calcular o ROI de iniciativas promocionais.
- A Ford usa R para aprimorar o design de seus automóveis.
- O Twitter usa R para observar a experiência do usuário.
- O Serviço Nacional de Meteorologia dos EUA usa R para prever inundações severas.
- A organização de análise de dados de direitos humanos usa R para avaliar o efeito da batalha.
- R foi usado pelo The New York Times para desenvolver infográficos.
As carreiras de R não são apenas disponibilizadas pelas empresas de TI, mas todos os tipos de empresas estão contratando candidatos R bem pagos, incluindo:
- Empresas financeiras
- Organizações de varejo
- Bancos
- Organizações de saúde e assim por diante.
Uma carreira em programação R oferece perspectivas de emprego brilhantes para todo cientista de dados - iniciante ou qualificado.
As empresas indianas estão olhando progressivamente para a R. TCS, Genpact, Accenture e Wipro estão motivando toda a sua equipe a desenvolver experiência em R e também em sistemas conectados.
Simultaneamente, as empresas esperam que a maioria dos novos funcionários já ofereça um entendimento de R. Eles precisam que eles estejam cientes da ferramenta R e de como utilizá-la para análise de dados.
Conclusão
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto, permitindo que qualquer pessoa tenha acesso a ferramentas de avaliação estatística de classe mundial. Pode ser aplicada extensivamente na academia, bem como no setor privado e é a linguagem de programação de análise estatística mais famosa atualmente. Compreender os conceitos de R não é conveniente. De fato, os cientistas de dados não aceitariam esse tipo de popularidade. Mesmo assim, não há escassez de ativos pendentes que você possa entender e tenha o compromisso de colocar o R em uso.
É essencial entender que isso requer uma curva de aprendizado e tempo para que eles se lembrem da sintaxe fundamental de qualquer tipo de linguagem de programação para ciência de dados, e você aprenderá apenas alguns pontos de cada vez.
Você pode estar pronto para trabalhar mais em uma linguagem de programação (dada a verdade, ela pode ajudá-lo no seu desenvolvimento profissional e corrigir complicações em tempo real). Com a avaliação abrangente acima, é possível encontrar a melhor que atenda às suas necessidades e desejos.
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