Hôm nay, chúng ta sẽ bắt đầu chuyến tham quan về ngôn ngữ lập trình R hay khoa học dữ liệu với R, trong đó chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản và khác biệt của nó. Loạt bài Hướng dẫn về R này được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu làm quen với R và có kinh nghiệm trau dồi kỹ năng lập trình R của họ và đạt được sự hoàn thiện trong ngôn ngữ này.
Các bài viết liên quan:
R là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất để lập mô hình thống kê. Nó đã trở thành ngôn ngữ phổ biến của Khoa học Dữ liệu. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R, các ví dụ của nó và chúng ta cũng sẽ xem R đang biến đổi ngành Khoa học dữ liệu như thế nào. Chúng tôi cũng sẽ xem xét các trình chỉnh sửa khác nhau, các môi trường mà qua đó bạn có thể chạy mã R.
Ngôn ngữ lập trình R là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở hỗ trợ tính toán thống kê và các thư viện đồ họa. Là mã nguồn mở, R nhận được sự hỗ trợ từ cộng đồng của các nhà phát triển nhiệt huyết, những người làm việc để phát hành các gói mới, cập nhật R và biến nó thành một gói lập trình ổn định cho Khoa học dữ liệu.
- Với sự trợ giúp của R, người ta có thể thực hiện các phép toán thống kê khác nhau.
- Bạn có thể lấy nó miễn phí từ trang web www.r-project.org.
- Nó được điều khiển bởi các dòng lệnh.
- Mỗi lệnh được thực thi khi người dùng nhập chúng vào dấu nhắc.
Vì R là mã nguồn mở nên hầu hết các quy trình và quy trình của nó đã được phát triển bởi các lập trình viên trên toàn thế giới. Tất cả các gói đều có sẵn miễn phí tại trang web của dự án R có tên là CRAN. Nó chứa hơn 10.000 gói trong R. Cài đặt cơ bản bao gồm một bộ công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu và thống kê khác nhau sử dụng cho nhiều nhiệm vụ.
Trong R, có một môi trường toàn diện tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện các hoạt động thống kê cũng như tạo ra các phân tích dữ liệu ở định dạng đồ họa hoặc văn bản. Các lệnh mà bảng điều khiển lấy làm đầu vào được đánh giá và thực thi sau đó. R không có khả năng xử lý các ký tự định dạng tự động như dấu gạch ngang hoặc dấu ngoặc kép, do đó, bạn cần phải kín đáo khi sao chép các lệnh từ các nguồn bên ngoài vào môi trường R của bạn.
Xem thêm Các tính năng mới nhất của ngôn ngữ R
Lịch sử của R
R được tạo ra tại Phòng thí nghiệm Bell bởi John Chambers vào năm 1976. R được phát triển như một phần mở rộng cũng như một phần triển khai của ngôn ngữ lập trình S.
Dự án R được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman và được phát hành vào năm 1992, phiên bản đầu tiên vào năm 1995 và phiên bản beta ổn định vào năm 2000.
Sau khi xem lịch sử trong hướng dẫn R này, bây giờ, hãy chuyển sang lý do học lập trình R.
Xem thêm Cách cài đặt các gói R, RStudio
Tại sao nên học ngôn ngữ lập trình R
- Với R, bạn có thể thực hiện phân tích thống kê, phân tích dữ liệu cũng như học máy. Chúng ta có thể tạo các đối tượng, chức năng và gói trong đó. R độc lập với nền tảng và có thể được sử dụng trên nhiều hệ điều hành. R miễn phí do được cấp phép GNU mã nguồn mở và có thể được cài đặt bởi bất kỳ ai.
- R bao gồm một bộ sưu tập các thư viện đồ họa mạnh mẽ và thẩm mỹ như ggplot2, có cốt truyện và nhiều thư viện khác. Với những thư viện này, bạn có thể tạo ra những hình ảnh trực quan hấp dẫn và trang nhã.
- R được sử dụng rộng rãi nhất trong các ngành công nghiệp khác nhau. Trước đây chỉ có các con đường học thuật sử dụng R nhưng các ngành công nghiệp hiện đang sử dụng R làm công cụ chính để lập mô hình thống kê. Ngành sâu sắc nhất sử dụng R là ngành Khoa học dữ liệu và một số ngành cơ bản mà nó bao gồm. các ngành như y tế, tài chính, ngân hàng, sản xuất và nhiều ngành khác.
- Có khoảng 2 triệu cơ hội việc làm cho lập trình viên R trên toàn thế giới. Các công ty thuê lập trình viên R cho nhiều vai trò như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, chuyên gia trực quan hóa dữ liệu và chuyên gia tình báo kinh doanh.
Xem thêm 10 lý do hữu ích để học ngôn ngữ lập trình R
Các tính năng của lập trình R
Bây giờ là lúc thảo luận về các tính năng của Lập trình R:
- R là một ngôn ngữ lập trình toàn diện cung cấp hỗ trợ cho lập trình thủ tục liên quan đến các hàm cũng như lập trình hướng đối tượng với các hàm chung.
- Có hơn 10.000 gói trong kho lập trình R. Với các gói này, người ta có thể sử dụng các chức năng để hỗ trợ lập trình dễ dàng hơn.
- Là một ngôn ngữ dựa trên trình thông dịch, R tạo ra một mã độc lập với máy và có tính di động. Hơn nữa, nó tạo điều kiện dễ dàng gỡ lỗi các lỗi trong mã.
- R hỗ trợ các hoạt động phức tạp với vectơ, mảng, khung dữ liệu cũng như các đối tượng dữ liệu khác có kích thước khác nhau.
- R có thể dễ dàng tích hợp với nhiều công nghệ và khuôn khổ khác như Hadoop và HDFS. Nó cũng có thể tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như C, C ++, Python, Java, FORTRAN và JavaScript.
- R cung cấp các phương tiện mạnh mẽ để xử lý và lưu trữ dữ liệu.
- Như đã thảo luận trong phần trên, R có hỗ trợ cộng đồng rộng rãi, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật, hội thảo và một số chương trình đào tạo để giúp bạn bắt đầu với R.
- R tương thích đa nền tảng. Gói R có thể được cài đặt và sử dụng trên bất kỳ hệ điều hành nào trong bất kỳ môi trường phần mềm nào mà không có bất kỳ thay đổi nào.
Xem thêm Học lập trình R
R tốt hơn các công nghệ khác như thế nào
Có một số khía cạnh độc đáo của lập trình R giúp nó tốt hơn so với các công nghệ khác:
- Thư viện đồ họa – R luôn dẫn đầu thông qua các thư viện đồ họa thẩm mỹ của nó. Các thư viện như ggplot2, tạo điều kiện thuận lợi cho các thư viện hấp dẫn để tạo các ô được xác định rõ ràng.
- Tính khả dụng / Chi phí – R hoàn toàn miễn phí để sử dụng, có nghĩa là tính khả dụng rộng rãi.
- Advancement in Tool – R hỗ trợ các công cụ và tính năng nâng cao khác nhau cho phép bạn xây dựng các mô hình thống kê mạnh mẽ.
- Tình huống Công việc – Như đã nêu ở trên, R là công cụ chính cho Khoa học Dữ liệu. Với sự phát triển vượt bậc trong Khoa học dữ liệu và nhu cầu ngày càng tăng, R đã trở thành ngôn ngữ lập trình được yêu cầu nhiều nhất trên thế giới hiện nay.
- Hỗ trợ dịch vụ khách hàng và cộng đồng – Với R, bạn có thể tận hưởng sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng.
- Tính di động – R có tính di động cao. Nhiều ngôn ngữ lập trình và khung phần mềm khác nhau có thể dễ dàng kết hợp với môi trường R để có kết quả tốt nhất.
Xem thêm Thao tác trên dữ liệu trong R
Tập lệnh R
R là ngôn ngữ lập trình thống kê chính để thực hiện các tác vụ mô hình hóa và đồ họa. Với sự hỗ trợ rộng rãi để thực hiện tính toán ma trận, R được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau liên quan đến các bộ dữ liệu phức tạp.
Có quyền tự do lựa chọn các công cụ chỉnh sửa để thực hiện tương tác với bảng điều khiển gốc. Để thực hiện tập lệnh trong R, bạn có thể chỉ cần nhập các gói và sau đó sử dụng các chức năng được cung cấp để đạt được kết quả với các dòng mã tối thiểu.
Có một số trình soạn thảo và IDE hỗ trợ các tính năng GUI để thực thi các tập lệnh R. Một số trình soạn thảo hữu ích hỗ trợ ngôn ngữ lập trình R là:
- RGui (Giao diện người dùng đồ họa R)
- Rstudio – Đây là một môi trường toàn diện cho kịch bản R và có nhiều tính năng hơn Rstudio.
Giao diện người dùng đồ họa R (R GUI)
R GUI là nền tảng GUI tiêu chuẩn để làm việc trong R. Cửa sổ R Console tạo thành một phần thiết yếu của R GUI. Trong cửa sổ này, chúng tôi nhập nhiều hướng dẫn, tập lệnh và một số thao tác quan trọng khác. Cửa sổ giao diện điều khiển này có một số công cụ được nhúng trong đó để tạo điều kiện dễ dàng cho các thao tác. Bảng điều khiển này xuất hiện bất cứ khi nào chúng tôi truy cập R GUI.
Trong bảng điều khiển chính của R GUI, hãy chuyển đến menu ‘ Tệp ‘ và chọn tùy chọn ‘ Tập lệnh mới ‘. Thao tác này sẽ tạo một tập lệnh mới trong R.
Để thoát phiên R đang hoạt động, bạn có thể nhập mã sau sau dấu nhắc R ‘>’ như sau:
> q ()
RStudio
RStudio là một Môi trường phát triển tích hợp toàn diện và tích hợp dành cho R.
Các tính năng của RStudio
- RStudio cung cấp các công cụ và tính năng khác nhau cho phép bạn tăng năng suất mã của mình.
- Nó cũng có thể được truy cập qua web và có tính chất đa nền tảng.
- Nó tạo điều kiện tự động kiểm tra các bản cập nhật để bạn không phải kiểm tra chúng theo cách thủ công.
- Nó cung cấp hỗ trợ khôi phục trong trường hợp mất tệp.
- Với RStudio, bạn có thể quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.
Các thành phần của RStudio
- Nguồn – Ở góc trên cùng bên trái của màn hình là trình soạn thảo văn bản cho phép bạn làm việc trong tập lệnh nguồn. Bạn có thể nhập nhiều dòng trong nguồn này. Hơn nữa, người dùng có thể lưu các tập lệnh R vào các tệp được lưu trong bộ nhớ cục bộ.
- Bảng điều khiển – Bảng điều khiển này nằm ở góc dưới cùng bên trái của cửa sổ chính của R Studio. Nó tạo điều kiện cho việc viết kịch bản tương tác trong R.
- Không gian làm việc và Lịch sử – Ở góc trên cùng bên phải, bạn sẽ tìm thấy không gian làm việc R và cửa sổ lịch sử. Điều này sẽ cung cấp cho bạn danh sách tất cả các biến đã được tạo trong phiên môi trường. Hơn nữa, bạn cũng có thể xem danh sách các lệnh trước đây đã được thực thi bởi R.
File, plot, package, và help ở góc dưới cùng bên phải cung cấp quyền truy cập vào các công cụ sau:
- File – Người dùng có thể duyệt các tệp và thư mục khác nhau trên máy tính.
- Plot – Chúng tôi có được các lô đất của người dùng ở đây.
- Package – Tại đây, chúng ta có thể xem danh sách tất cả các gói đã cài đặt.
- Help – Chúng ta có thể duyệt qua hệ thống trợ giúp có sẵn của R bằng lệnh này.
Xem thêm Plugin dịch (Translate) WordPress
Viết kịch bản trong R
Hãy bắt đầu viết kịch bản trong R.
Chúng tôi sẽ tạo một script để in “ Hello world! ”Trong R. Để tạo tập lệnh trong R, bạn cần thực hiện các bước sau:
Ở đây trong R, bạn sẽ phải thêm một số lệnh trong print () để có được kết quả đầu ra giống như trên dòng lệnh. Vì vậy, bạn cần nhập lệnh dưới đây: Lệnh này nhận “Hello World” làm đầu vào trong R.
print ( "Xin chào Thế giới" ) #
Tìm nguồn cung cấp Script trong R
Trong khi bảng điều khiển R cung cấp một phương pháp tương tác để thực hiện lập trình R, R Studio cũng cung cấp các tính năng khác nhau để phát triển một tập lệnh trong các trình soạn thảo bên ngoài và mã nguồn tập lệnh vào bảng điều khiển. Bạn có thể tạo nguồn cho các dòng đã chọn hoặc toàn bộ mã bằng R GUI và R Studio.
Một lợi thế của việc viết vào trình soạn thảo R là có thể viết nhiều dòng cùng một lúc mà không cần nhắc R đánh giá chúng riêng lẻ. Bạn có thể tạo nguồn tập lệnh theo những cách sau:
Để thực thi một dòng mã đã chọn:
Chọn (các) dòng mã, sau đó nhấn Ctrl + R trong R GUI và Ctrl + Enter trong RStudio. Ví dụ, chúng tôi có hai dòng mã như sau:
print ( "Xin chào" ) print ( "hello world" )
Trong đoạn mã trên, nếu bạn chỉ muốn in “Hello”, thì chỉ chọn dòng đầu tiên và nhấn Ctrl + Enter trong RStudio.
Để thực thi toàn bộ tập lệnh:
Trong R GUI,
- Đi tới Chỉnh sửa, sau đó bấm Chạy tất cả .
Trong trường hợp của R Studio,
- Giữ và nhấn Ctrl + Shift + Enter .
Các công ty sử dụng R
Một số công ty đang sử dụng lập trình R như sau:
- IBM
- Uber
- Airbnb
- Công ty ô tô Ford
- Microsoft
Các ứng dụng của lập trình R
- R được sử dụng trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng để phát hiện gian lận, giảm tỷ lệ bỏ trốn của khách hàng và để đưa ra các quyết định trong tương lai.
- R cũng được sử dụng bởi tin sinh học để phân tích các sợi của trình tự di truyền, để thực hiện việc khám phá thuốc và cả trong khoa học thần kinh tính toán.
- R được sử dụng trong phân tích phương tiện truyền thông xã hội để khám phá khách hàng tiềm năng trong quảng cáo trực tuyến. Các công ty cũng sử dụng thông tin trên mạng xã hội để phân tích tình cảm của khách hàng nhằm làm cho sản phẩm của họ tốt hơn.
- Các công ty thương mại điện tử sử dụng R để phân tích các giao dịch mua của khách hàng cũng như phản hồi của họ.
- Các công ty sản xuất sử dụng R để phân tích phản hồi của khách hàng. Họ cũng sử dụng nó để dự đoán nhu cầu trong tương lai nhằm điều chỉnh tốc độ sản xuất và tối đa hóa lợi nhuận.
Bản tóm tắt
Trong bài viết trên của hướng dẫn R, chúng ta đã thảo luận về lập trình R và thông tin cơ bản của nó. R đã trở thành một cái tên tiêu chuẩn trong thế giới lập trình. Đây là công cụ được sử dụng nhiều nhất trong Khoa học dữ liệu và nhiều người dùng đang chọn R do những ưu điểm và tính năng hữu ích của nó. Bản chất mã nguồn mở của nó khiến R trở thành lựa chọn tốt hơn nhiều đối với nhiều Nhà khoa học dữ liệu.
Bất kỳ câu hỏi hoặc phản hồi nào liên quan đến hướng dẫn R? Chia sẻ quan điểm của bạn trong bình luận thứ hai.
Xem thêm Parameter trong hàm của R
