R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Verileri almak, temizlemek, analiz etmek, görselleştirmek ve sunmak için istatistikçiler, veri analistleri, araştırmacılar ve pazarlamacılar tarafından kullanılan en popüler dillerden biridir. Etkileyici sözdizimi ve kullanımı kolay arayüzü sayesinde son yıllarda popülerlik kazandı.
R Öğrenmeye Başlamadan Önce Bilmeniz Gerekenler
İstatistiksel hesaplama ve grafikler için R neden kullanılır?
R açık kaynak kodlu ve ücretsiz!
R, GNU Genel Kamu lisansı koşulları altında lisanslandığı için ücretsiz olarak indirilebilir. Başlık altında neler olduğunu görmek için kaynağa bakabilirsiniz. Dahası, çoğu R paketi aynı lisans altında mevcuttur, böylece ticari uygulamalarda bile avukatınızı aramak zorunda kalmadan kullanabilirsiniz.
R popülerdir – ve popülaritesi artmaktadır
IEEE her yıl en popüler programlama dillerinin bir listesini yayınlamaktadır . R, 2015’te 6. sıraya kadar 2016’da 5. sırada yer aldı. R gibi alana özgü bir dilin C # gibi genel amaçlı bir dilden daha popüler olması büyük bir şey. Bu, R programlama diline artan ilgiyi göstermekle kalmıyor. Dili değil aynı zamanda R’nin yaygın olarak kullanıldığı veri bilimi ve makine öğrenimi gibi alanları da içerir.
R tüm platformlarda çalışır
Tüm popüler platformlar için R, Windows, Linux ve Mac dağıtımlarını bulabilirsiniz. Bir platformda yazdığınız R kodu herhangi bir sorun olmadan başka bir platforma kolayca taşınabilir. Platformlar arası birlikte çalışabilirlik günümüzün bilgi işlem dünyasında olması gereken önemli bir özelliktir – Microsoft bile tüm sistemlerde çalışan teknolojinin faydalarını gördükten sonra açgözlü .NET platformunu tüm platformlarda kullanılabilir hale getirmektedir 🙂
R Öğrenmek, iş bulma şansınızı artıracaktır
2014 yılında O’Reilly Media tarafından yürütülen Veri Bilimi Maaş Anketi‘ne göre, veri bilimcilerine dünya çapında ortalama 98.000 dolar ödenmektedir. Bu rakam ABD’de daha yüksek – 144.000 dolar civarında. Tabii ki R programlarının nasıl yazılacağını bilmek size hemen bir iş getirmeyecektir. Bir veri bilimcisi işlerini yapmak için birçok araçla uğraşmak zorunda. Bir yazılım geliştirici pozisyonu için başvuruyorsanız bile R programlama deneyimi sizi kalabalığın arasından sıyrılmanızı sağlayacaktır.
R, büyük teknoloji devleri tarafından kullanılıyor
Teknoloji devleri tarafından benimsenmesi bir programlama dilinin potansiyelinin bir işaretidir. Bugünün şirketleri kararlarını bir hevesle vermiyorlar. Her büyük karar verilerin somut analizi ile desteklenmelidir.
| Şirket | Uygulama |
|---|---|
| Kullanıcı deneyimini izleme | |
| Ford | Arabaları için tasarım kararlarını desteklemek için sosyal medyayı analiz etme |
| New York Times | İnfografik, veri gazeteciliği |
| Microsoft | 2015 yılında Revolution Analytics’i satın aldıktan sonra geliştirilmiş bir R dağıtımı ve Microsoft R sunucusu olan Microsoft R Open piyasaya sürüldü. |
| Human Rights Data Analysis Group | Savaşın etkisini ölçme |
| Google, içindeki R kullanıcı topluluğu için R stil kılavuzunu oluşturdu. |
R programlama öğrenmesi kolay bir dil midir?
Buna doğrudan cevap vermek zordur. Birçok araştırmacı veri analizi ihtiyaçlarını çözmek için R programlama dilini ilk olarak öğreniyor. İhtiyacınız olan tek şey veri ve bu veriler üzerinde yapılan analizlere dayalı bir sonuç çıkarmak için açık bir niyetinizin olması ile alakalıdır.
Aslında R, orijinal olarak öğrencinin verilerle oynarken programlama öğrenmesine yardımcı olacak bir programlama dili olarak tasarlanan S programlama dilinin üzerine inşa edilmiştir. Ancak Python, PHP veya Java bilerek gelen programcılar R’nin ilginç ve kafa karıştırıcı bulabilirler.
R’nin kullandığı sözdizimi diğer yaygın programlama dillerinden biraz farklıdır. R, bir programlama dilinin tüm özelliklerine sahip olsa da R dilinde kod yazarken kendinizi çok sayıda koşul veya döngü yazarken bulamazsınız. Vektörler, listeler, çerçeveler, veri tabloları, matrisler vb. gibi veriler üzerinde toplu olarak dönüşüm gerçekleştirmenizi sağlayan başka programlama yapıları da vardır.
R Programlamanın Gerçek Dünyadaki Uygulamaları
Veri Bilimi
Harvard Business Review, veri bilimcisini “21. yüzyılın en çekici işi” seçti . Glassdoor bunu 2016 için “yılın en iyi işi” olarak nitelendirdi. IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarının ortaya çıkmasıyla daha iyi kararlar vermek için kullanılabilecek terabaytlarca veriyi işlemek için bu alandan başka bir alan yoktur.
Basitçe açıklamak gerekirse bir veri bilimcisi ek bir varlığı olan bir istatistikçidir. R gibi programlama dilleri veri bilimcilerine gerçek zamanlı olarak veri toplamalarına, istatistiksel ve tahmine dayalı analiz yapmalarına, görselleştirmeler oluşturmalarına ve uygulanabilir sonuçları paydaşlara iletmelerine olanak tanıyan bir süper güçtür. Veri bilimi hakkındaki çoğu ders, müfredatlarında R’yi içerir, çünkü bu dil veri bilimi insanının favori aracıdır.
İstatistiksel hesaplama
R, istatistikçiler arasında en popüler programlama dilidir. Aslında, başlangıçta istatistikçiler tarafından istatistikçiler için inşa edildi. Hayal edebileceğiniz her istatistiksel işleve sahip 9100’den fazla pakete sahip zengin bir paket deposuna sahiptir. R’nin etkileyici sözdizimi, bilgisayar bilimi olmayan geçmişlerden gelenlerin bile çeşitli veri kaynaklarından hızlı bir şekilde veri almasına, temizlemesine ve analiz etmesine olanak tanır. R’nin grafik yetenekleri de vardır, yani verilerinizi çizebilir ve herhangi bir veri kümesinden ilginç görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.
Makine Öğrenimi
R, öngörücü analitik ve makine öğreniminde çok fazla kullanım alanı bulmuştur. Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon, karar ağaçları, doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırma ve çok daha fazlası gibi yaygın ML (Machine Learning – Makine Öğrenimi) görevleri için çeşitli paketler vardır. Makine öğrenme meraklılarından araştırmacılara kadar herkes finans, genetik araştırma gibi alanlarda makine öğrenme algoritmaları uygulamak için R’yi kullanır.
R Programlamaya Alternatifler
R, istatistiksel hesaplama ve grafik için kullanabileceğiniz tek dil değildir. R programlamanın popüler alternatiflerinden bazıları şunlardır:
Python – Popüler genel amaçlı dil
Python , kullanımı kolay ve basit bir söz dizimine sahip çok güçlü, üst düzey, nesne yönelimli bir programlama dilidir. Python, veri bilimcileri ve araştırmacılar arasında son derece popülerdir. R’deki paketlerin çoğunun Python’da da eşdeğer kütüphaneleri vardır. R istatistikçi ve matematikçilerin ilk tercihi olmakla birlikte, profesyonel programcılar yeni algoritmaları zaten bildikleri bir programlama dilinde uygulamayı tercih etmektedir.
R ve Python arasındaki seçim, kodunuzla neyi başarmaya çalıştığınıza da bağlıdır. Bir veri kümesini analiz etmeye ve bulguları bir araştırma belgesinde sunmaya çalışıyorsanız, R muhtemelen daha iyi bir seçimdir. Ancak, dağıtılmış bir sistemde çalışan ve diğer birçok bileşenle etkileşime giren bir veri analiz programı yazıyorsanız, Python ile çalışmak daha doğrudur.
SAS (Statistical Analysis System – İstatistiksel Analiz Sistemi)
SAS , uzun zamandır analitik ihtiyaçları için özel sektörün ilk tercihi olan güçlü bir yazılımdır. GUI (Graphical User Interface – Grafiksel Kullanıcı Arayüzü,) ve kapsamlı dokümantasyonu, güvenilir teknik destekle birleştiğinde, şirketler için çok iyi bir araç haline getirir.
R, akademisyenler ve araştırmalarda tartışmasız şampiyon olsa da, SAS ticari analitikte son derece popüler. Ancak R ve Python kurumsal alanda ivme kazanıyor ve şirketler de açık kaynaklı teknolojilere doğru ilerlemeye çalışıyorlar. SAS’ın egemenliğine devam edip etmeyeceğini veya R / Python’un devralacağını zaman gösterecek .
SPSS
SPSS bir başka popüler istatistik aracıdır. En çok sosyal bilimlerde kullanılır ve kurumsal istatistik araçları arasında öğrenmesi en kolay olarak kabul edilir. SPSS, istatistikçi olmayanlar tarafından seviliyor çünkü excel’e benziyor, bu yüzden zaten aşina olanlar SPSS’yi çok kolay bulacaklar.
SPSS, SAS ile aynı dezavantaja sahiptir – pahalıdır. SPSS, 2009 yılında bildirilen 1.2 milyar dolar karşılığında IBM tarafından satın alındı.
