R programlama dilinin avantajları
R programlama dilinin avantajları
Bu bölümde, R programlama dilinin bazı özelliklerini ve dezavantajlarını tartışacağız. Tabii ki, avantajlarına şaşırmamak ve dezavantajları ile cesareti kırmamak gerekir. Diğer rakiplerle rekabet için her zaman yer vardır. Araçlarımızın olanaklarını ve sınırlamalarını doğru anlamak önemlidir.
R programlama dilinin avantajları
Açık Kaynak:
R dili, açık kaynaklı bir programlama dilidir. Bu, herkesin bir lisans veya ücret gerektirmeden R ile çalışabileceği anlamına gelir. Ayrıca R paketlerini özelleştirerek yeni paketler geliştirebilir, problemlerin çözülmesine ve yeni algoritmalar oluşturulmasına katkıda bulunabilirsiniz.
Çeşitli verilerin tam desteği:
R’de her türlü bilgiyi inceleyebilir ve analiz edebilirsiniz. dplyr veya readr gibi çeşitli kütüphaneler yardımıyla yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürmek ve analiz etmek mümkündür.
Çok sayıda paket veya fonksiyonel kitaplık:
R kitaplıkları yardımı ile CRAN deposunda bulunan 10 binden fazla paket ile geniş bir hesaplama işlemi seti hizmetinize sunulmaktadır. Bu sayı sürekli artıyor. Bu paketler, tüm iş alanlarını veya bilimsel uygulamaları kapsar.
Kaliteli bir diyagram çizin:
Yüksek kaliteli ve doğru bir diyagram çizmek istiyorsanız, R dilinin uygun çizim komutları vardır. Ünlü ggplot2 kitaplığının işlevleri ve komutları, hemen hemen her tür grafiği çizmenize olanak tanır. Ayrıca bu tür grafiklerde format değişikliği ggplot paket araçları yardımı ile kolaylıkla yapılmakta ve güzel ve göz alıcı grafikler üretilmektedir. ggplot2 paketi veya kitaplığı, veri görselleştirmede R programlama dilinin güçlü ve etkili noktalarından biridir.
Uyumluluk:
R ile yazdığınız programlar C, C++, Java, Python gibi diğer programlama dillerinde yazılmış komutlar ve programlarla uyumludur. Ayrıca, büyük veri kümeleri üzerinde çalışmak için Hadoop gibi yeni veritabanı teknolojileri bağlanabilir ve veri kaynakları olarak kullanılabilir.
Platformdan bağımsız:
R programlama dili, işletim sisteminden bağımsız bir dildir. Bu nedenle, “platformlar arası” bir programlama dili olarak kabul edilebilir. Bu, Windows, Linux ve Mac OS’de kolayca çalışabileceği anlamına gelir.
Göz alıcı raporlar:
Shiny ve Markdown gibi paketlerle, R ile veri analizi sonuçlarını raporlamak kolaydır. Raporları veriler, grafikler ve R kodu ile birleştirebilir ve Markdown Belgesi olarak yayınlayabilirsiniz. Kullanıcının verileri değiştirmesine ve algoritmanızın sonuçlarını görüntülemesine izin veren etkileşimli web uygulamaları bile oluşturabilirsiniz.
Makine öğrenmesi işlemleri:
R dilinde “Classification” (Classification), “Regression” (Regression) gibi makine öğrenmesi işlemlerini gerçekleştirmek için çeşitli olanaklar bulunmaktadır. Ayrıca, R kütüphanelerinde “Yapay Sinir Ağları” (Yapay Sinir Ağları) oluşturma ve geliştirme özellikleri sağlanmaktadır.
İstatistikler:
R programlama dilini oluşturmanın amacı istatistiksel hesaplamalar yapmaktır. R, belirgin bir şekilde uluslararası istatistik dili olarak tanınmaktadır. Bu, R’nin istatistiksel araçlar geliştirmek için diğer programlama dillerini geride bırakmasının ana nedenidir.
Sürekli büyüme ve gelişme:
R’nin açık kaynak ve özgür doğası, sürekli gelişimine katkıda bulunmuştur. Bu programlama dili gelişiyor ve her gün kütüphanelerin yeni bir sürümü veya yazılımın kendisi yayınlanıyor. Bu yazının yazıldığı sırada, bu yazılımın en son sürümü 10.10.2020 tarihli 4.0.3’tür. Şekil 6’da, R kitaplıklarının büyümesini görebilirsiniz.
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.
