ما هي لغة البرمجة R؟ مقدمة وأساسيات R
إيفلين كلارك
⚡ ملخص ذكي
R هي لغة برمجة مجانية ومفتوحة المصدر للحوسبة الإحصائية وتحليل البيانات والرسومات، تم إنشاؤها بواسطة روس إيهاكا وروبرت جنتلمان ويتم صيانتها الآن بواسطة فريق R الأساسي مع أكثر من 20,000 حزمة CRAN.
ما هو برنامج R؟
R لغة البرمجة R هي برنامج مجاني طُوِّر بواسطة روس إيهاكا وروبرت جنتلمان في جامعة أوكلاند عام 1993. تحتوي R على مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية والرسومية، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، والانحدار الخطي، وتحليل السلاسل الزمنية، والاستدلال الإحصائي، على سبيل المثال لا الحصر. معظم مكتبات R مكتوبة بلغة R، ولكن بالنسبة للمهام الحسابية المعقدة، تُستخدم لغة C. C++ و Fortraيُفضّل استخدام رمز n.
لا يقتصر استخدام لغة البرمجة R على الأكاديميين فقط؛ بل تستخدمها أيضاً العديد من الشركات الكبيرة، بما في ذلك شركة أوبر. GoogleوAirbnb وFacebook. تتم إدارة التطوير الآن بواسطة فريق R الأساسي، ولا تزال اللغة قيد الإصدار النشط - وصل الإصدار R 4.6.1 في يونيو 2026.
يتبع تحليل البيانات باستخدام لغة R سلسلة من الخطوات: البرمجة، والتحويل، والاكتشاف، والنمذجة، وتوصيل النتائج.
- البرنامج: R هي أداة برمجة واضحة ويمكن الوصول إليها
- تحولتتكون لغة البرمجة R من مجموعة من الحزم المصممة خصيصًا لعلم البيانات
- اكتشف: قم بدراسة البيانات، وصقل فرضيتك، وتحليلها
- الموديل: يوفر R مجموعة واسعة من الأدوات لالتقاط النموذج المناسب لبياناتك
- نقلقم بدمج التعليمات البرمجية والرسوم البيانية والمخرجات في تقرير باستخدام R Markdown، أو أنشئ تطبيقات Shiny لمشاركتها مع العالم.
ما هو R المستخدمة ل؟
تُترجم هذه الخطوات الخمس إلى ثلاثة مجالات عمل حيث يكون R هو الخيار الافتراضي:
- الاستدلال الإحصائي — اختبارات الفرضيات، وفترات الثقة، ونماذج الانحدار
- تحليل البيانات — الاستيراد، والتنظيف، وإعادة التدويرping وجداول التلخيص
- تعلم الآلة — التصنيف والتجميع والتنبؤ باستخدام caret و tidymodels و XGBoost
R حسب الصناعة
إذا قمنا بتحليل استخدام لغة R حسب القطاع، نلاحظ أن الأوساط الأكاديمية تأتي في المقدمة. R لغة مصممة خصيصًا للإحصاء، وهي الخيار الأول في قطاع الرعاية الصحية، تليها الحكومة والاستشارات. يوضح الرسم البياني أدناه كيفية توزيع هذا الاستخدام.
حزم R و CRAN
تتمثل الاستخدامات الأساسية للغة R، وستظل كذلك، في الإحصاء والتصوير البياني والتعلم الآلي. توضح الصورة أدناه حزم R المتاحة.tracتُعدّ هذه الأسئلة الأكثر شيوعًا على موقع Stack Overflow. وتتعلق معظم الأسئلة العشرة الأولى بسير عمل عالم البيانات: إعداد البيانات وتوصيل النتائج.
يتم تخزين جميع حزم R تقريبًا في CRAN، وهو موقع R الشامل Archiشبكة ve Network، وهي شبكة مجانية ومفتوحة المصدر، تضم اليوم أكثر من 20,000 حزمة برمجية مُساهمة. يمكنك تنزيلها واستخدامها لأداء مهامك. تعلم آلة أو تحليل السلاسل الزمنية. قائمة CRAN أدناه هي المكان الذي تُنشر فيه كل حزمة من هذه الحزم ويتم التحقق منها.
يتطلب تثبيته مكالمة واحدة فقط. install.packages("dplyr") — السبب com.dplyr وأصبحت عائلة tidyverse هي مجموعة الأدوات القياسية.
التواصل مع ر
تُسهّل الحزم عملية التحليل، والخطوة الأخيرة هي مشاركة النتائج. يوفر برنامج R طرقًا متعددة لعرض ومشاركة العمل، سواءً عبر مستند Markdown أو تطبيق Shiny. ويمكن استضافة كل شيء على RPubs أو GitHub أو موقع الشركة الإلكتروني.
فيما يلي مثال للعرض التقديمي الذي تم استضافته على RPubs.
يدعم برنامج RStudio لغة R Markdown، ومنذ عام 2022 يدعم لغة Quarto، لكتابة المستندات. وكما هو موضح في قائمة التصدير أدناه، يمكنك إنتاج المستندات بتنسيقات مختلفة:
- وثيقة:
- HTML
- PDF/LaTeX
- كلمة
- العرض:
- HTML
- برنامج بي دي اف
يحتوي برنامج RStudio أيضاً على أداة رائعة لإنشاء التطبيقات بسهولة. فيما يلي مثال على تطبيق تم إنشاؤه باستخدام بيانات البنك الدولي.
لماذا استخدام ر؟
معرفة ما يفعله برنامج R شيء، واستثمار الوقت فيه شيء آخر. علم البيانات هو...ping إن الطريقة التي تدير بها الشركات أعمالها، والابتعاد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيؤدي إلى فشلها. والسؤال الأهم هو: ما هي الأداة أو اللغة التي يجب استخدامها؟
تتوفر العديد من الأدوات لتحليل البيانات، ويتطلب تعلم لغة جديدة استثمارًا للوقت. يوضح الرسم البياني أدناه منحنى التعلم مقابل الإمكانيات التجارية التي توفرها اللغة. تشير العلاقة العكسية إلى أنه لا يوجد شيء مجاني: فالحصول على أفضل النتائج من البيانات يتطلب وقتًا لتعلم الأداة المناسبة.
في أعلى يسار الرسم البياني، يمكنك رؤية برنامجي Excel وPower BI. هذان البرنامجان سهلان التعلم، لكنهما لا يقدمان إمكانيات تجارية متميزة، خاصةً فيما يتعلق بالنمذجة. في المنتصف، يمكنك رؤية Python و SAS. SAS هي أداة مخصصة لإجراء التحليل الإحصائي في مجال الأعمال، ولكنها ليست مجانية؛ إنها برنامج يعمل بنقرة زر. Python يتميز برنامج R بسهولة تعلمه، وهو أداة رائعة لتطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ولكنه يفتقر إلى ميزات إعداد التقارير. وبمنحنى تعلم مماثل، يُعد R خيارًا جيدًا يوازن بين سهولة التطبيق وتحليل البيانات.
ربما سمعتَ عن برنامج Tableau لتصور البيانات. يكتشف Tableau الأنماط من خلال الرسوم البيانية والمخططات، ولا يتطلب تعلمه وقتًا طويلاً، ولكن استخدام أداة تركز على التصور قد يُنتج لديك عددًا كبيرًا من المخططات دون أي نمط واضح. يُناسب Tableau التصور السريع أو ذكاء الأعمال؛ أما بالنسبة للإحصاءات واتخاذ القرارات، فإن لغة R أكثر ملاءمة.
يُعدّ موقع Stack Overflow مجتمعًا ضخمًا للغات البرمجة، وهو موجود لمساعدتك عند مواجهة مشكلة برمجية أو عند الحاجة إلى فهم نموذج ما. على مرّ السنين، ارتفعت نسبة مشاهدات الأسئلة للغة R بشكل حادّ مقارنةً باللغات الأخرى، كما يُبيّن خط الاتجاه أدناه. tracيشير ذلك إلى العصر المزدهر لعلم البيانات، ولكنه يعكس أيضًا الطلب على لغة البرمجة R.
في علم البيانات، تتنافس أداتان مع بعضهما البعض. R و Python هي لغات البرمجة التي تحدد هذا المجال.
هل يجب عليك اختيار R؟
يستطيع عالم البيانات استخدام أداتين ممتازتين: لغة البرمجة R و Pythonقد لا يتوفر لديك الوقت الكافي لتعلم كليهما، خاصة عندما تبدأ. تعلم النمذجة الإحصائية والخوارزميات الأمر أهم بكثير من مجرد تعلم لغة برمجة. لغة برمجة هي أداة لحساب نتائجك وتوصيلها. المهمة الأهم في علم البيانات هي كيفية التعامل مع البيانات: استيرادها، وتنظيفها، وإعدادها، وهندسة خصائصها، واختيارها. يجب أن يكون هذا هو محور تركيزك الأساسي. محاولة تعلم لغة R و Python نادراً ما ينجح تطبيق ذلك مباشرةً دون خلفية قوية في الإحصاء. علماء البيانات ليسوا مبرمجين بالدرجة الأولى، بل مهمتهم فهم البيانات ومعالجتها والكشف عن أفضل السبل.
الجمهور الرئيسي لعلم البيانات هو المتخصصون في مجال الأعمال، لذا فإن التواصل مهم للغاية: تقرير، تطبيق ويب، لوحة معلومات. أنت بحاجة إلى أداة واحدة تقوم بكل هذا، وهنا يأتي دور لغة R وميزاتها. نظام التقارير يثبتون على موقفهم.
هل حرف R صعب؟
قبل سنوات، كانت لغة البرمجة R صعبة التعلم: مُربكة، وغير منظمة كغيرها من أدوات البرمجة. وللتغلب على ذلك، طوّر هادلي ويكهام مجموعة من الحزم البرمجية تُسمى tidyverse. تغيّرت قواعد اللعبة نحو الأفضل، فأصبح التعامل مع البيانات بديهيًا، ولم يعد إنشاء الرسوم البيانية أمرًا صعبًا.
يمكن تطبيق أفضل خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة R. تقوم حزم مثل Keras و TensorFlow ببناء نماذج متطورة، كما تحتوي لغة R أيضًا على حزمة لـ XGBoost، وهي واحدة من أفضل الخوارزميات لمسابقات Kaggle.
يمكن للغة R التواصل مع لغات أخرى: من الممكن استدعاء Python, Java و C++ من خلال لغة البرمجة R. كما أن البيانات الضخمة متاحة أيضاً، حيث تتصل لغة R بمنصات مثل Spark أو هادوب.
وأخيرًا، تطورت لغة R لتتيح تنفيذ العمليات بالتوازي وتسريع الحساب. كانت R تُنتقد سابقًا لاستخدامها وحدة معالجة مركزية واحدة فقط في كل مرة؛ أما الآن، فتُشغّل حزمة المعالجة المتوازية المهام على أنوية مختلفة من الجهاز.
