R что это за программа

Содержание

R — язык программирования, который используют для анализа информации, работы с большими объёмами данных и создания графиков. Благодаря этой специализации R применяют многие исследовательские центры, вычислительные и финансовые организации.

Что такое R?

Язык R был создан для решения прикладных статистических задач. Чтобы он наиболее эффективно выполнял свои функции, в него встроены технологии анализа данных и возможности создания графиков. Это отличает R от большинства универсальных программных кодов.

R вышел в 1993 году. Его придумали на статистическом факультете Оклендского университета. Свое наименование он получил по первым буквам имен своих разработчиков. Их звали Росс и Роберт, что и означает R.

R — особенный специализированный язык. Он имеет неповторимый синтаксис и непохожий на другие принцип работы. В то же время он интерпретируется на всех распространенных операционных системах, включая MacOS и Windows.

R — объектно-ориентированный язык. То есть код, написанный на нем, состоит из независимых блоков, называемых объектами. Каждый объект программируют по отдельности, вне зависимости от других частей. Это позволяет упростить громоздкие и сложные программы.

Программа «ПЕРСОНА», гость: О.Петровский, Р. Минин (эфир от 21.04.18)

Основными типами данных, образующих синтаксис, являются:

logical — логические;
numeric — числовые;
character — символьные;
complex — комплексные.

Для облегчения работы разработчиков создано множество вспомогательных инструментов, большинство из которых бесплатны для пользователей. Самыми популярными являются:

Среда разработчика RStudio. Она состоит из нескольких областей: раздел для написания кода, консоль для выполнения команд, область просмотра файлов и графиков, экран просмотра объектов, расположенных в памяти, или списка всех выполненных команд (см. на картинке).
Веб-приложение Jupyter Notebook. Это блокнот, в котором можно работать с кодом R в формате онлайн. Система позволяет отображать команды, а также графические элементы.
Дистрибутив Anaconda. Представляет собой набор библиотек, который используют для работы с R и Python.

Код, написанный на R, легко совмещается с другими программными языками. К примеру, с помощью библиотеки Shiny на интернет-страницах можно размещать графики и таблицы, созданные на R.

Что можно сделать с помощью R

Несмотря на то, что язык R не является универсальным, в нем реализована возможность выполнять множество задач. Основные из них:

Обработка данных. Из большого объема информации можно найти нужную, привести ее к одному виду и скомпоновать. Например, банк хочет проанализировать, какие операции клиенты чаще всего совершают по картам. R позволяет отсортировать все транзакции по видам и сгруппировать их.
Статистический анализ. С помощью R можно анализировать статистические данные по различным параметрам. Например, можно сравнить среднюю заработную плату по периодам в разных регионах.
Разведочный анализ. R позволяет выявить основные характеристики и взаимосвязи в массивах данных. Так, с его помощью можно проверить данные на нормальность распределения. То есть степень их отклонения от средних значений.
Работа с таблицами. R дает возможность создавать, анализировать и преобразовывать табличные данные. Программист может разработать код, который позволит объединить информацию из разных таблиц, даже если их форматы различаются.
Визуализация данных. Данные, полученные в ходе анализа, можно представить в виде схемы или графика. Эти объекты можно сделать интерактивными.
Регрессионный анализ. Этот вид анализа дает возможность проанализировать изменения одного критерия в зависимости от другого. Например, с его помощью можно выяснить, какой параметр оказал наибольшее влияние на подорожание автомобилей: рост цен на металл, повышение цен на доставку, удорожание таможенных пошлин и т. д.

За работу с каждой возможностью отвечает своя библиотека. На начальном этапе достаточно использования те, что входят в базовый пакет. В дальнейшем, в зависимости от поставленных задач, разработчики могут скачивать дополнительные библиотеки.

Партнерская программа R-Money. Заработок на студенческом трафике в Интернете

Причины изучать язык R

В отличие от большинства других языков, R ориентирован на достижение узконаправленных целей. Поэтому он справляется со своими задачами лучше и быстрее. Но это не единственная причина его популярности.

Ключевые преимущества R в Data Science

R — один из ведущих программных языков в сфере работы с данными. Он имеет следующие преимущества:

Запуск без использования компилятора. Программа, написанная на R, исполняется сразу же, переходя от строчки к строчке.
Лаконичность синтаксиса. Небольшое количество типов данных и простые команды позволяют освоить язык и пользоваться им не только разработчикам, но и ученым, работающим с big data.
Разнообразие библиотек. Позволяет программистам разрабатывать код, используя большое количество функций.

R помогает бизнесу расти

Успех бизнеса сегодня во многом определяется возможностью собрать и проанализировать нужные данные. Большинство компаний изучают поведение пользователей на сайте, отслеживают их покупки. И на основании этой информации разрабатывают свою маркетинговую стратегию.

R — инструмент, который позволяет эффективно справиться с задачами по сбору и обработке такой информации. Кроме этого, с его помощью можно визуализировать полученные результаты и представить их в наглядном и понятном виде.

R помогает построить перспективную карьеру

Работа с данными — одно из самых востребованных направлений в информационных технологиях. Только на портале hh.ru представлено более 13 тыс. вакансий на должность data-аналитик со средней зарплатой 100—150 тыс. рублей.

Язык R является очень популярным в сфере аналитики и позволяет устроиться на одну из вакантных позиций. С опытом разработчик может дорасти до уровня senior и претендовать на зарплату от 300 тыс. рублей.

R – Open Source-проект

R — проект с открытым кодом. Это значит, что его может использовать любой желающий, бесплатно и без ограничений. Это позволяет бизнесу и разработчикам экономить средства и делает язык популярнее.

Распространение системы осуществляется под лицензией GNU. Пользователи могут бесплатно скачивать нужные приложения и библиотеки.

Этот язык популярен

Распространенная сфера применения языка делает его популярным среди работодателей. Это добавляет специалистам, освоившим R, больше возможностей при трудоустройстве и выделяет их среди других претендентов на место.

Язык применяют многие крупные корпорации. Среди них: Facebook, Google, LinkedIn, Amazon и другие. Они используют R для анализа информации и ее визуального оформления.

R предлагает отличные средства визуализации данных

R обладает одним из самых больших перечней библиотек, которые позволяют работать с визуальным представлением данных. Информацию можно представить в виде схем, диаграмм, графиков, таблиц.

Большой популярностью пользуются пакеты ggplot2 и plotly. Во многом благодаря их возможностям язык заинтересовал не только ученых, но и бизнес.

R помогает в разработке веб-приложений

R позволяет разнообразить веб-страницы, представить на них графическую и табличную информацию, в том числе и с интерактивными элементами. Это стало возможным благодаря библиотеке Shiny, с помощью которой совмещают коды, написанные на разных языках.

Блоки, написанные на R, можно вставлять в разные части сайтов и страниц. Они могут использоваться со всеми языками веб-разработки.

R поддерживается большим количеством разработчиков по всему миру

Длительный возраст использования R и его популярность поспособствовали формированию большого сообщества поклонников этого информационного продукта. Благодаря этому:

команда, занимающаяся внедрением и совершенствованием R, активно развивает свой продукт;
R применяют известные организации, а это гарантирует его востребованность;
начинающие разработчики могут получить поддержку от более опытных коллег.

В интернете можно найти много информации о работе с кодом, есть специальные блоги и форумы, на которых можно задать интересующие вопросы. Новичкам всегда помогут решить их проблемы.

R применяют в различных сферах бизнеса

Специалист, владеющий R, не обязательно должен быть ученым или работать в статистическом центре. Такие программисты требуются в большинстве секторов экономики. Они нужны во всех компаниях, которые применяют методы анализа данных.

Спрос на data-аналитиков особенно высок в банковском секторе, страховании, медицине, торговле, энергетике. Но и в других отраслях требуются такие специалисты.

Где и как учить R?

R можно изучать в вузе в рамках программ подготовки Data Scientist. Однако этот вариант позволяет рассмотреть язык как один из инструментов и занимает много времени. Обучение длится от 4 лет. Поэтому все чаще начинающие специалисты изучают R самостоятельно и с помощью курсов.

Платные курсы

Платные курсы по R предлагают большинство образовательных центров, которые занимаются подготовкой IT-специалистов. Преимущества такого способа обучения:

материал подается в структурированном виде;
студенты изучают теорию и отрабатывают ее на практике;
учащиеся имеют возможность задавать вопросы преподавателям;
за прогрессом студентов следит куратор;
выпускникам оказывают помощь в трудоустройстве.

Курсы можно проходить в очном или дистанционном формате. Второй способ более распространен, поскольку позволяет изучать язык в любое время и из любого удобного места.

Бесплатные курсы

Некоторые учебные центры предлагают освоить основы R на бесплатных курсах. Такой вариант удобен тем, что он позволяет познакомиться с этим продуктом и поэкспериментировать, прежде чем получать более углубленное образование.

Однако такие курсы обычно состоят из небольшого количества уроков и дают только азы знаний.

YouTube

На YouTube можно найти ролики и мастер-классы, которые рассказывают о языке R. Плюс такого способа изучения — он абсолютно бесплатен. Однако, изучая разные уроки, не удается получать материал структурированно. Это может запутать пользователя и снизить его интерес.

Сравнение R с другими инструментами для работы с данными

Самым главным соперником R считается Python. Его тоже применяют с целью обработки массивов данных. Кроме того, конкуренцию может составить язык Julia и стандартные пакетные программы.

R, Python и Julia

Python — многофункциональный язык, который используют также для разработки приложений и программного обеспечения. Он широко распространен в разных сферах, но в некоторых вопросах проигрывает узкоспециализированному R.

R создан специально для решения конкретных задач. Поэтому он имеет много возможностей в своей области. По сравнению с Python он обладает большей производительностью и эффективностью в области анализа.

Julia — молодой язык, который, по мнению многих, может вытеснить распространенный сегодня Python. Однако пока что он проигрывает своему конкуренту из-за отсутствия сообщества и недостатка библиотек.

Язык R и готовые программные пакеты

Выполнять функции языка R можно и с помощью таких стандартных программ, как Excel или Tableau. Однако их возможности существенно ограничены и не позволяют так быстро анализировать информацию.

Кроме того, с помощью R полученные данные можно очень качественно оформить, что невозможно в стандартных программных пакетах. Также язык R можно использовать для построения моделей машинного обучения.

Плюсы и минусы языка программирования R

Рассмотрим преимущества и недостатки R.

Преимущества R

К плюсам R относят:

большой функционал в области анализа данных;
возможность анализировать такие объемы информации, с которым не могут справиться простые программы;
удобство использования программной среды;
скачать все инструменты R можно бесплатно;
можно использовать на любых операционных системах;
востребованность на рынке труда;
активное цифровое сообщество.

Кроме этого, неоспоримым плюсом является возможность визуального представления полученной информации. Это свойство полезно при подготовке отчетов для руководства.

Есть ли у языка R минусы

Среди минусов можно назвать малое количество источников на русском языке и узкую сферу использования. Кроме того, для изучения этого языка нужно обладать знаниями в области математики и статистики.

Источник: www.vbr.ru

R — язык для статистической обработки данных. Часть 1/3

Я сам изучал R в течение последних нескольких недель.

В своей статье я рассказываю о языке программирования R и его главных концепциях, которые пригодятся каждому исследователю данных.

Мотивация

Сфера науки о данных и развивающихся вычислений требуют от нас всё время адаптироваться и вырабатывать новые навыки. Причина в том, что эта область меняется очень быстро. А ещё в ней в целом высокая планка требований. В профессиональной жизни каждого исследователя данных приходит время, когда нужно бы знать больше, чем один язык программирования. Так я и выбрал R.

В моих материалах вы узнаете обо всех ключевых областях и разберётесь в базовых понятиях. Предполагается, что вы, как читатели, вообще не знакомы с R или совсем немного в нем разбираетесь.

Я очень советую именно R по многим причинам.

R становился всё известнее и известнее, пока не стал одним из самых популярных языков программирования. Его создали статистики (специалисты по статистике) для статистиков. Он хорошо сочетается с другими языками программирования, например с C++, Java, SQL. Более того, его воспринимают как язык, который отлично подходит для работы со статистикой. А в результате большое количество финансовых организаций и крупных вычислительных компаний применяют R в своих исследованиях и разработках.

Python — язык для решения задач общего характера, а R — язык программирования для аналитики.

Этот текст объяснит следующие ключевые области языка R:

Что такое R?
Как установить R?
Где писать код на R?
Что такое R-скрипт и R-пакет?
Какие типы данных есть в R?
Как декларировать переменные и их область действия в R?
Как писать комментарии?
Что такое векторы?
Что такое матрица?
Что собой представляют списки?
Что такое датафреймы?
Различные логические операции в R.
Функции в R.
Циклы в R.
Считывание и запись внешних данных в R.
Как производить статистические вычисления в R.
Построение графиков и диаграмм в R.
Объектно-ориентированное программирование в R.
Знаменитые библиотеки R.
Как установить внешние библиотеки R.

Приступим же!…

Я буду объяснять язык программирования, начиная с основ, в таком стиле, чтобы вам было легче разобраться. Стоит сказать, что ключ к прогрессу в разработке — это постоянная практика. Чем больше, чем лучше.

Этот материал должен стать целостной базой для вас — читателей.

1. Что же такое R?

R — это бесплатный язык программирования с лицензией GNU. В сущности R — это статистическая среда.
R в основном используется для статистических вычислений. Он имеет набор алгоритмов, которые углубленно применяются в области машинного обучения. А конкретнее — в анализе временных рядов, классификации, кластеризации, линейном моделировании и т.д.
Также R — это среда, в которой есть набор программных пакетов, с которыми можно производить вычисления для построения диаграмм и для манипуляций с данными.
R значительно применяется в проектах статистических исследований.
R очень похож на другой язык программирования — S.
R компилируется и запускается на UNIX, Windows, MacOS, FreeBSD и Linux.
В R есть большое количество структур данных, операторов и параметров. Он включает многое: от массивов до матриц, от циклов до рекурсии вместе с интеграцией с другими ЯП, например с C, C++ и Fortran.
C можно использовать для обновления объектов в R напрямую.
R можно дополнять новыми пакетами.
R — интерпретатор.
Авторы R вдохновлялись S+, так что, если вы знакомы с S, изучение R будет для вас простым следующим шагом.

Преимущества R:

Вдобавок к плюсам, о которых я написал выше:

R просто выучить.
В среде есть очень много бесплатных пакетов с открытым исходным кодом для статистики, аналитики и графики.
Богатство различных научных трудов вместе с их применением в R в вашем распоряжении.
Лучшие мировые университеты учат своих студентов R, следовательно, он стал принятым стандартом, продолжит расти и развиваться.
Широкие возможности интеграции с другими языками.
Огромная поддержка в сообществе специалистов.

Ограничения R:

Также есть и некоторые ограничения:

R не такой быстрый, как C++. К тому же, есть проблемы с его защищённостью и управлением памятью.
R имеет много пространств имен. Иногда такое впечатление, что их даже слишком много. Тем не менее ситуация улучшается.
Так как R — это статистический язык, то он не такой интуитивный, как Python, и в нём не так просто работать с ООП, как в Python.

Давайте уже начнём его изучать

А теперь я представлю вам язык R в формате кратких описательных разделов.

2. Как установить R?

Можете установить R на эти платформы:

Первый шаг — загрузите R:

Откройте интернет-браузер.
Пройдите по ссылке www.r-project.org.
Последняя версия R на момент написания оригинала этой статьи была 3.6.3 (Holding the Windsock). Выпущена 2020–02–29.

Вот вам и линки:

3. Где писать на R?

Есть разные графические интерфейсы. Очень советую R-Studio.

Загрузите десктопную версию RStudio:

Скачайте RStudio по ссылке https://rstudio.com/products/rstudio/download/
Лицензия RStudio Desktop бесплатная.
За подробностями сюда: https://rstudio.com/products/rstudio/#rstudio-desktop
RStudio требует R 3.0.1+.

Если вы работаете на Windows, в процессе установки R Studio по умолчанию попадет сюда:

4. Что такое пакет R и скрипт R?

Это два ключевых компонента в языке. В этом разделе поверхностно расскажу о концепциях.

Пакет R

Так как R — это ЯП с открытым кодом, важно понимать, что тут подразумевается под пакетом. Пакет в сущности группирует и упорядочивает код, а также другие функции. Пакет — это библиотека, в которой содержится большое количество файлов.

Специалисты по данным могут писать и делиться своим кодом с другими. Будь это их собственный код с нуля или расширение пакетов других авторов. Пакеты позволяют специалистам по данным переиспользовать код и распространять его среди остальных.

Пакеты созданы, чтобы контейнировать функции и наборы данных.

Специалист по данным может создать пакет, чтобы упорядочить код, документацию, тесты, наборы данных и так далее, и потом этими пакетами можно делиться с другими людьми.

В интернете в открытом доступе есть десятки тысяч пакетов R. Эти пакеты собраны в центральном репозитории. Вообще есть разные репозитории. Это и CRAN, и Bioconductor, и любимый Github.

Одно хранилище заслуживает отдельного упоминания. Это CRAN. Это сеть серверов, которые хранят большое количество версий кода и документации для R.

Пакет содержит файл с описанием, где нужно указать дату, зависимости, автора и версию пакета, а также другие данные. Файл-описание помогает пользователям получить важную информацию о пакете.

Чтобы загрузить пакет, напечатайте:

library(имя пакета)

Чтобы пользоваться функциональностью пакета, напишите в его имени::название функции.

Например, если мы хотим применить функцию “AdBCDOne” из пакета “carat”, можем сделать следующее:

library(carat) carat::AdBCDOne()

R Script

Скрипт R — это место, где специалист по данным может писать статистический код. Это текстовый файл с расширением .R, например мы может назвать скрипт tutorial.R.

Можем создать много скриптов в пакете.

В качестве примера, если вы создали два скрипта R:

blog.R (для блога)
publication.R (для публикации)

И если вы хотите вызвать функции publication.R в blog.R, то вам стоит пользоваться командой source(“target R script”). Она импортирует publication.R в blog.R:

source(«publication.R»)

Создаём пакет скрипта

Процесс относительно простой. В сущности вот, что нужно сделать:

Создайте файл описания.
Создайте R.scripts и добавьте любые датасеты, документацию, тесты, которые должны быть в этом пакете.
Напишите свои функции в скриптах R.
Можем применить devtools и roxygen2, чтобы создать пакеты R с помощью такой команды:

create_package(«имя пакета»)

5. Какие бывают типы данных в R ?

Очень важно разобраться в разных типах данных и структурах в R. Так вы сможете пользоваться языком эффективно. В этом разделе я опишу концепции.

Типы данных

Вот базовые типы данных в R:

символ (character): может быть таким “abc” или таким “a”
целочисленный (integer): например 5L
числовой (numeric): например 10.5
логический (logical): TRUE или FALSE
комплексный (complex): например 5+4i

Ещё можем пользоваться командой typeof(variable), чтобы определить тип переменной.

Чтобы найти метаданные (атрибуты типа), используйте команду attributes(variable).

Структуры данных

В R достаточно много структур данных. Привожу самые важные:

Вектор (vector): самая важная структура, которая в сущности является набором элементов.
Матрица (matrix): похожая на таблицу структура со строками и колонками
Датафрейм (data frame): табличная структура для статистических операций
Списки (lists): набор, в котором может быть комбинация типов данных.
Факторы (factors): для представления категориальных данных.

Я расскажу обо всех этих типах и структурах данных, так что начинаем строить фундамент.

6. Как объявлять переменные?

Язык программирования R: преимущества и недостатки

Язык программирования R

Где используется? Язык программирования R применяется для обработки и анализа данных. Крайне полезен в сфере статистических исследований и построения разнообразных моделей, а потому востребован среди математиков, экономистов, генетиков и многих других ученых. Часто незаменим в бизнесе.

В чем преимущества? Этот язык имеет простой синтаксис и бесплатную экосистему, доступен для абсолютного большинства операционных систем. Кроме того, для R разработаны специальные графические интерфейсы и разного рода интерактивные инструменты, которые значительно облегчают процесс работы с ним.

Общая информация о языке программирования R
Основные возможности языка R
Преимущества и недостатки языка R
Интерактивные инструменты для языка R
Отличия R от других языков программирования
Сферы применения языка R
Особенности изучения языка R

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

Общая информация о языке программирования R

R — это язык программирования, который был разработан для выполнения статистического анализа информации. Изначально он создавался как бесплатная альтернатива языка S, за использование которого нужно было платить. Создание R происходило на факультете статистики Оклендского университета.