کنکور کامپیوتر

زبان برنامه نویسی R چیست؟ کاربرد زبان برنامه نویسی r چیست؟

این مقاله عالی به توضیح زبان برنامه نویسی R (آر) پرداخته، همچنین به بررسی محیط نرم افزاری زبان R، مزایا و معایب زبان R و کاربردهای زبان R پرداخته است

زبان برنامه نویسی R، یک زبان متن باز (Open Source)اوپن سورس یا متن باز چیست؟ اوپن سورس به چه معناست؟اوپن سورس یا متن باز چیست؟ اوپن سورس به چه معناست؟اوپن سورس یا متن باز چیست؟ این صفحه عالی به بررسی این موارد و همچنین تاریخچه نرم افزار متن باز و نحوه به کارگیری متن باز در توسعه نرم افزار پرداخته است (اوپن سورس) اسکریپتی است که برای تحلیل های پیش بینی کننده و تجسم یا نمایش داده ها (مانند ترسیم نمودار ها و...) استفاده می‌شود. نسخه‌ی اولیه ی زبان R در سال 1995 عرضه شد. این زبان به آماردانان دانشگاهی در زمینه‌های آکادمیک و دیگر افرادی که از مهارت‌های برنامه نویسی برخوردار بودند اجازه می‌داد تا کار تحلیل های آماری پیچیده را انجام داده و نتایج این تحلیل‌ها را به شکل‌های متفاوت گرافیکی نمایش دهند.

در این تصویر یکسری اطلاعات در مورد زبان برنامه نویسی R نوشته شده است.

اسم R از از حرف اول اسم دو سازنده‌ی این زبان یعنی Ross Ihaka و Robert Genteleman گرفته شده است که هر دوی آن‌ها در زمان ساخت این زبان در دانشگاه اوکلند (University of Auckland) مشغول بودند. زبان برنامه نویسی R شامل توابعی است که از مدل سازی خطی، مدل سازی غیر خطی، آمار کلاسیک، طبقه بندی، خوشه بندی و بسیاری از موارد دیگر پشتیبانی می‌کند. به دلیل داشتن ویژگی‌های متعدد و قوی و همچنین کد باز بودن و داشتن مجوز GNU، استفاده از این زبان کاملا رایگان است. به همین خاطر این زبان در دانشگاه بسیار محبوب است. همچنین این زبان امکان کامپایل بر روی پلتفرم‌های مختلف از جمله یونیکس، ویندوز، لینوکس و مک را دارد.

جذابیت زبان R، از محیط‌های دانشگاهی -خواستگاه اصلی آن- به محیط‌های تجاری نیز رسیده است. به این علت که بسیاری از تحلیلگران داده که در دانشگاه، زبان R را آموخته‌اند و با آن کار کرده‌اند، ترجیح می‌دهند به استفاده از آن ادامه دهند تا ابزاری جدیدی را انتخاب کنند که هیچ تجربه ای در آن ندارند.

محیط نرم افزاری زبان R

محیط برنامه نویسی زبان R حول یک رابط خط فرمان استاندارد یا Standard Command-Line Interface ساخته شده است. کاربران با استفاده از این محیط می‌توانند داده‌ها را بخوانند و آن‌ها را در فضای کاری یا Workspace بارگذاری کنند. دستورات مختلفی را اجرا کرده و از نتایج حاصل از آن‌ها استفاده کنند. دستورات اجرا شده می‌توانند موارد مختلفی باشند. از عملگر‌های ساده‌ی ریاضی مانند جمع، ضرب و تفریق گرفته تا تابع‌های پیچیده‌تر مانند رگرسیون خطی، توزیع‌های مختلف و بسیاری از محاسبات پیشرفته‌ی دیگر.

کاربران همچنین می‌توانند به وسیله‌ی این زبان توابع خود را بنویسند. هیچ محدودیتی در نوشتن توابع وجود ندارد. به عنوان مثال تابعی بنویسید تا 2 فایل داده‌ای جداگانه را گرفته و در خروجی یک فایل حاصل از ادغام آن دو فایل را نمایش دهند یا مثلا از داده‌های حاصل از اجرای رگرسیون روی مجموعه‌ای از داده‌ها، یک متغیر مخصوصی را بیرون بکشند و استفاده کنند و خیلی از کار‌های دیگر.

همچنین استفاده از توابع حلقه یا Loop‌ها در محیط برنامه نویسی R نیز امکان پذیر است. به وسیله‌ی حلقه‌ها می‌توان در محیط‌های برنامه نویسی کار‌هایی که به تکرار نیاز دارند را انجام داد. مثلا بیرون کشیدن سمپل‌ها از یک مجموعه داده‌ی بزرگ یا اعمال تغییراتی بر روی تمامی المان‌های یک مجموعه.

مزایا و معایب زبان R

بسیاری از کاربران زبان برنامه نویسی R این واقعیت که دانلود آن رایگان است را دوست دارند. همچنین این زبان قابلیت‌هایی برای تجزیه و تحلیل داده های پیچیده را دارد و دارای یک جامعه فعال از کاربران آنلاین می‌باشد که برای کمک گرفتن و پشتیبانی می‌توان به آنها مراجعه کرد.

به دلیل اینکه سال‌های بسیار زیادی است که از عرضه ی این زبان می‌گذرد، این زبان تقریبا بالغ شده است. کاربران می‌توانند پکیج‌ها و کتابخانه‌های خارجی و ساخته شده توسط دیگران را دانلود کنند تا قابلیت‌های بسیار گوناگونی را به کار خود اضافه کنند. به عنوان مثال پکیج‌هایی بوجود آمده است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا بتوانند داده ها را به صورت بصری نمایش دهند، به پایگاه داده‌های بیرونی متصل شوند و توابع پیشرفته‌ی آماری را اجرا کنند. همچنین یک محیط گرافیکی به نام RStudio ایجاد شده است تا کد نویسی به وسیله ی زبان R را راحت تر کند.

یکی از انتقاد‌هایی که به زبان R می‌شود، تحلیل‌های کند این زبان است وقتی که با مجموعه داده‌های بزرگ مواجه می‌شود. دلیل این مشکل در واقع به علت پردازش تک رشته ای بودن یا Single-Threaded Processing است، به این معنی که نسخه‌ی کد باز این زبان فقط می‌تواند از یک پردازنده (CPU)پردازنده (CPU) چیست؟ بررسی انواع، وظایف و کاربردهاپردازنده (CPU) چیست؟ بررسی انواع، وظایف و کاربردهاسی پی یو قلب کامپیوتر و کامپیوتر قلب دنیای کنونی است، بنابراین در این صفحه به معرفی و بررسی سی‌پی‌یو یا همان پردازنده مرکزی (CPU) پرداخته‌ شده، و بطور کامل توضیح داده‌ایم که CPU از چه بخش هایی تشکیل شده و هر بخش چه وظایف و مشخصاتی دارد. در آن واحد استفاده کند. این در حالی است که برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مدرن یا همان کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتابیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد‌ها، نیاز به پردازش داده‌ها به صورت موازی می‌باشد که به صورت همزمان از ده‌ها CPU در میان خوشه ها یا کلاسترهایی از سرور‌ها برای پردازش استفاده می‌شود.

علاوه بر محدودیت تک رشته‌ای بودن پردازش داده‌ها، محیط برنامه نویسی R، یک برنامه‌ی داخل مموری یا In-Memory است. به این معنی که تمامی داده‌ها و شی‌ها داخل رم کامپیوتررم کامپیوتر چیست؟ رم کجاست؟ معرفی انواع رم (RAM) کامپیوتررم کامپیوتر چیست؟ رم کجاست؟ معرفی انواع رم (RAM) کامپیوتراین مقاله عالی به معرفی رم کامپیوتر پرداخته، همچنین بررسی کرده رم کامپیوتر (RAM : Random Access Memory) کجاست و انواع رم کامپیوتر را معرفی کرده است ذخیره می‌شود. این امر باعث شده تا مقدار داده‌هایی را که زبان R می‌تواند در آن واحد بر روی آن کار کند، بشدت محدود کند.

زبان R و کلان داده ها 

محدودیت هایی که بالاتر ذکر شد، باعث شده تا کاربرد زبان R در برنامه های کاربردی کلان داده‌ها کاهش پیدا کند. بنابراین به جای قرار دادن R در بحث استفاده در تولید و صنعت، بسیاری از کاربران سازمانی، از R تنها به عنوان یک ابزار تحقیقی استفاده می‌کنند. به این معنی که دانشمندان داده یا Data Scientists از زبان R برای تجزیه و تحلیل قسمتی از داده‌های پیچیده استفاده می‌کنند و بعد از شناسایی همبستگی‌ها و نتایج معنادار خروجی داده‌ها، این یافته‌ها را در تولید و صنعت یک سازمان در مقیاس بزرگ قرار می‌دهند.

بسیاری از شرکت‌های فروشنده‌ی محصولات نرم افزاری، پشتیبانی از زبان برنامه نویسی R را به محصولات و پیشنهادات خود اضافه کرده‌اند. این امر به زبان R این اجازه را می‌دهد تا جایگاه قوی تری در بخش کلان داده‌ها داشته باشد. کمپانی‌هایی از جمله IBM، Microsoft، Oracle، TIBCO Institute، TIBCO و Tableau و خیلی از کمپانی‌های دیگر، بعضی از موارد زبان R را در نرم افزار‌های تحلیلی خود اضافه کرده‌اند. همچنین پکیج‌های کد باز و معروفی برای کار با کلان داده‌ها نیز وجود دارد.(مانند Hadoop و Spark)

جمع بندی

زبان برنامه نویسی R یکی از زبان‌های محبوب در علوم آماری است و با توجه به تعداد پکیج‌های بسیار بالا و کد باز بودن این زبان، در حال حاضر یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسیمعرفی محبوب ترین زبان های برنامه نویسی ۲۰۲۳معرفی محبوب ترین زبان های برنامه نویسی ۲۰۲۳این صفحه فوق العاده به معرفی محبوب ترین زبان های برنامه نویسی ۲۰۲۳ پرداخته. همچنین در هر یک از این زبان‌ها به معرفی بهترین پلتفرم آن، فریم ورک های برتر آن و بهترین کتابخانه های آن پرداخته در بین دانشجویان و کارشناسان علم آماری است. مقالات زیادی وجود دارند که کار های مربوط به نمودار‌ها، آمار‌ها و تحلیل‌های آماری آن ها به وسیله‌ی این زبان انجام شده است و هر روزه به تعداد این مقالات نیز اضافه می‌شوند. بنابراین می‌توان گفت که از این زبان در آینده نیز استفاده‌های بسیاری خواهد شد.

زبان برنامه نویسی R چیست؟

زبان برنامه نویسی R یک زبان اسکریپتی متن باز برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده های آماری است.

آیا زبان R شبیه به پایتون است؟

هر دو زبان R و پایتون، زبان‌های سطح بالا و متن باز هستند و در بین دانشمندان داده یا Data Science، از محبوبیت بالایی برخوردارند. با این وجود زبان R بیشتر برای تجزیه و تحلیل آماری سنتی مناسب است، در حالی که پایتون برای کاربرد‌های معمولی علوم داده گزینه ی ایده آلی می‌باشد.

زبان برنامه نویسی R چیست؟

تقریبا می‌توان گفت که یادگیری هر دو زبان برنامه نویسی R و پایتون راحت است. پایتون بیشتر برای توسعه‌ی نرم افزار ساخته شده است. بنابراین اگر تجربه‌ای در استفاده از زبان‌هایی مثل جاوا و ++C را داشته باشید، انتخاب پایتون ممکن است گزینه‌ی مناسب تری باشد. از طرفی دیگر اگر پیش زمینه‌ی در علم آمار دارید، زبان R می‌تواند گزینه‌ی راحت‌تر و بهتری باشد.

امتیازدهی5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15.00 امتیاز (2 رای)
بارگذاری نظرات