blog posts

R programlama dili

 

1993 yılında Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilen bir programlama dili ve özgür yazılımdır. R, çeşitli istatistiksel yöntemler ve grafik yöntemleri içeren kapsamlı kitaplıklara sahiptir. Bu programlama dilinde “Makine Öğrenimi Algoritması”, “Doğrusal Regresyon”, “Zaman Serileri” ve “İstatistiksel Çıkarım” kullanılabilir.

 

 

 

R’de bulunan “kütüphaneler” veya “paketlerin” çoğu, R programlama dilinin kendisinde yazılmıştır, ancak ağır hesaplama görevleri için C++, C ve Fortran dillerinde kodlar da mevcuttur ve bu Dillerle kütüphaneler yazılmıştır. .

 

R programlama dili sadece üniversiteler ve araştırmacılar arasında popüler olmakla kalmıyor, aynı zamanda birçok büyük şirket de R programlama dilini kullanıyor. Arada Uber, Google, Airbnb ve Facebook gibi firmalardan bahsedebiliriz.

 

R ile “Veri Analizi” aşağıdaki adımlarda yapılır. “Programlama”, “Dönüştürme”, “Keşfet”, “Modelleme” ve “Sonuç Raporlama”. Bu adımların her biri aşağıda tanıtılmıştır.

 

Programlama: R, veri analizi için optimize edilmiş açık ve erişilebilir bir programlama aracıdır.

Dönüşümler: Bir dizi birbirine bağlı kitaplık ve komut, özellikle veri bilimi için tasarlanmış R programlama dilini oluşturur.

Keşif: Veriler için doğru modeli bulun, R dilini kullanarak hipotezlerinizi keşfedin ve test edin.

Modelleme: R programlama dilinde, oluşturulmuş modeli değerlendirmek ve veriler için en iyi modeli seçmek için geniş bir araç seti sağlanmıştır.

Sonuç raporu: Kodların, diyagramların ve çıktıların gelişmiş R Markdown aracıyla entegrasyonu veya web ortamında uygulama oluşturma, R programlama dili tarafından gerçekleştirilebilecek olanaklardan biridir.

 

Söz konusu içeriğe göre R programlama dili aşağıdaki görevleri yapmak için uygun bir araç olarak değerlendirilebilir.

 

İstatiksel sonuç

Veri analizi
Makine öğrenimi algoritmaları uygulama veya oluşturma

 

 

 

 

R dilinin sektöre ve işletmelere katkısı

Sanayi ve işletmelerin anketine göre 2. resime göre bir diyagram oluşturulmuştur. Bilindiği üzere R programlama dilini en çok kullananlar yükseköğretim sektörü ve lisansüstü (Akademik) öğrencilere aittir. İkinci sırada ise “Sağlık” sektöründen bahsedebiliriz. Ayrıca, tıp alanında bilimsel makalelerin hazırlanması ve araştırmadan elde edilen istatistiksel sonuçların R programlama dili ile sunulması, daha fazla güvenilirliklerine yol açmaktadır. Öte yandan, elektrik mühendislerinin MATLAB yazılımına olan arzuları ve aşinalıkları belki de R kullanmalarını engellemiştir. Bu nedenle aşağıdaki şema ile ilgili listenin sonunda yer alırlar.

 

Popüler R paketleri veya kitaplıkları

Bahsettiğimiz gibi, farklı bilimsel alanlarda algoritmaları veya birçok işlevi uygulamak için, kullanıcı sırasına göre, sayıya göre Şekil 3’te gösterilen R programlama diline kütüphaneler veya tesisler (Utility) paketleri dahildir. Yığın Taşması (+) sitesinde ortaya çıkan soru ve cevapların sayısı oluşturulmuştur. En popülerleri arasında dplyr ve ggplot2 kitaplıkları bulunur; bunlardan ilki veriler üzerinde dönüşüm gerçekleştirmek, ikincisi ise çizim yapmak içindir. Öte yandan, ölçekler ve gridExtra kitaplıkları daha az kullanılır.

Bugüne kadar neredeyse 12.000’den fazla paketi içeren R kitaplıklarının tamamı ücretsiz olup CRAN (+) sitesinden indirilebilir. CRAN ücretsiz ve açık kaynaklı bir sitedir. Makine öğrenimi algoritmalarını veya zaman serisi analizini çalıştırmak için birden çok kitaplığı indirebilir ve kullanabilirsiniz.

 

Neyse ki, en popüler ders dışı kurslardan biri, RStudio ortamında R programlama dilini öğrenmeye adanmıştır. RStudio ortamında, kod düzenleyicinin ve yazılım geliştirmenin birçok özelliği dahil edilmiştir, bu da onunla programlamayı keyifli ve basit bir görev haline getirir. Bu eğitici videoya erişim linki aşağıda verilmiştir.

 

Neden R’yi kullanmalısınız?

 

Veri bilimi, şirketlerin çalışma şeklini şekillendiriyor. Kuşkusuz yapay zeka ve makine öğrenimi kullanmamak şirketlerin ticari faaliyetlerinde başarısız olmalarına neden olacaktır. Asıl soru, veri analizi için hangi araç veya dilin kullanılacağıdır?

Finansal işlemleri gerçekleştirmek ve bunları analiz etmek için çok sayıda ticari araç bulunmaktadır. Ama ne yazık ki çoğu para. Öte yandan, şirketinizin çalışma şekli veya veri sürecinizle uyumlu olmayabilirler. Öte yandan, yeni bir programlama dili öğrenmek uzun ve karmaşık bir iştir.

R programlama dilini öğrenmek gerçekten karmaşık mı? Karmaşıklık ve verimlilik arasındaki dengenin göz önünde bulundurulması ve şirketin işleri için en iyi programlama dilinin seçilmesi gerektiğini unutmayın. Şekil 4’te, diller ve finansal analiz yazılımı arasındaki eğitimin verimliliğini ve basitliğini karşılaştıran bir grafik görebilirsiniz. Verilerinizden en iyi bilgiyi çıkarmak ve görüntülemek istiyorsanız, bunun için doğru aracı, R programlama dilini öğrenmek için biraz zaman harcamalısınız.

 

Resim 4 ile ilgili diyagramın sol üst tarafında Excel ve PowerBI’ı görebilirsiniz. Bu iki aracı öğrenmek çok basittir ancak kullanıcıya özellikle modelleme açısından daha az profesyonel performans sunarlar. Diyagramın ortasında Python ve SAS istatistiksel analiz paketi anlamlıdır. SAS, istatistiksel analizleri profesyonel olarak gerçekleştirmek için özel bir araçtır, ancak ne yazık ki ücretsiz değildir. Buna karşılık, “Python”, tek tip bir öğrenme eğrisine sahip bir dildir. Python, makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmaları dağıtmak için harika bir araçtır, ancak iletişim özelliklerinden yoksundur. Benzer bir öğrenme eğrisi ile R, uygulama ve veri analizi arasında iyi bir denge kurar.

“Veri görselleştirme” veya “veri görselleştirme” söz konusu olduğunda, muhtemelen Tableau yazılım paketini arıyorsunuzdur. Şüphesiz Tableau, çizelgeler ve grafikler aracılığıyla kalıpları keşfetmek için harika bir araçtır. Üstelik Tableau öğrenmek zaman alıcı değildir. Veri görselleştirmeyle ilgili büyük bir sorun, hiçbir zaman bir model bulamamanız veya bir sürü gereksiz grafikle karşılaşmanızdır. Tableau paketi, verilerin hızlı görselleştirilmesi veya “İş Zekası” için uygun bir araçtır. Ancak istatistik ve istatistiksel analiz araçları söz konusu olduğunda, R daha uygundur.

 

İş için R programlama dili seçilmeli mi?

Genellikle bir “Veri Bilimcisi”, analizleri programlamak ve çalıştırmak için iki araç kullanabilir: R programlama dili ve Python. Özellikle veri biliminde yeniyseniz, her ikisini de öğrenmek için zamanınız olmayabilir. Makine öğrenimi, istatistiksel modelleme ve çeşitli algoritmalar, çoğu modern programlama dilinde kullanılan veri analizi için etkili araçlardır. Bu konularda yeterli ustalığa sahip olmak, bir programlama dili öğrenmekten çok daha etkilidir. Aslında programlama dili, verileri hesaplamak ve iletmek ve bunları tanımak için bir araçtır.

Veri bilimindeki en önemli şey, verilerle nasıl başa çıktığınızdır. “İçe Aktar”, “Temiz”, “Veri Hazırlama”, “Özellik Mühendisliği” ve “Özellik Seçimi”, veri bilimi etkinliklerinin ana adımlarıdır.

Bu faaliyetler ana odak noktanız olmalıdır. İstatistiksel bir arka plan olmadan aynı anda R ve Python öğrenmek istiyorsanız yanlış yerdesiniz. Bir veri bilimcisinin bir programcı olmadığını unutmayın. Böyle bir kişinin görevi, verileri anlamak, işlemek ve davranışlarını anlamak için en iyi modeli veya yöntemi bulmaktır.

 

 

 

R programlama dilini öğrenmek zor değil

 

Yıllar önce, R’de ustalaşmak zordu. Dil yeni başlayanlar için kafa karıştırıcı olarak kabul edildi ve yapısı diğer programlama araçlarına benzemiyordu. Bu önemli sorunun üstesinden gelmek için, “Hadley Wickham” (Hadley Wickham), bir kütüphanede veya tidyverse adlı bir pakette bir dizi komut ve tesis hazırladı. Bu sayede verilerin değiştirilmesi ve dönüştürülmesi daha sezgisel hale geldi ve okunabilirliği arttı. Öte yandan, analitik çizelgeler çizmek ve oluşturmak artık karmaşık ve zor olarak görülmüyordu.

 

Neyse ki, en iyi makine öğrenimi algoritmaları R ile uygulanabilir. Keras ve TensorFlow gibi paketler, gelişmiş makine öğrenimi teknikleri sağlar. R ayrıca, Kaggle yarışmalarına katılmak için en iyi algoritmalardan biri olan Xgboost’u uygulamak için bir pakete sahiptir.

Diğer programlama dilleri ile iletişim kurabilir. R’de Python, Java, C++ ile iletişim kurmak mümkündür. Büyük veriler üzerinde işlem ve analiz yapılması da R için düşünülür. R’yi Spark veya Hadoop gibi farklı veritabanlarına bile bağlayabilirsiniz.

Son olarak, R’deki paralelleştirme işlemlerinin gücünden bahsedebiliriz. Geçmişte, R programlama dili yalnızca bir CPU kullandığı için eleştirildi. Neyse ki, görevleri ayrı işlemci çekirdeklerinde gerçekleştirmenize izin veren paralel bilgi işlem uygulama paketleri ve kitaplıkları oluşturulmuştur.

Özetle, R’nin veri keşfi ve analizi için mükemmel bir araç olduğunu söyleyebiliriz. “Kümeleme Analizi”, “Korelasyon” ve “Boyut Azaltma” gibi makine öğreniminde modern analizler R ile kolay ve hızlı bir şekilde yapılabilir.