Apa itu Bahasa Pemrograman R? Pengenalan & Dasar-Dasar R

Apa itu Perangkat Lunak R?

R adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak bebas yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1993. R memiliki katalog metode statistik dan grafis yang luas. Termasuk algoritma pembelajaran mesin, regresi linier, deret waktu, inferensi statistik dan masih banyak lagi. Sebagian besar pustaka R ditulis dalam R, tetapi untuk tugas komputasi yang berat, C, C++ dan Fortran kode lebih disukai.

R tidak hanya dipercaya oleh kalangan akademisi saja, tetapi banyak perusahaan besar juga yang menggunakan bahasa pemrograman R, antara lain Uber, Google, Airbnb, Facebook dan lain sebagainya.

Analisis data dengan R dilakukan melalui serangkaian langkah; pemrograman, transformasi, penemuan, pemodelan dan mengkomunikasikan hasilnya

• program: R adalah alat pemrograman yang jelas dan dapat diakses
• Mengubah: R terdiri dari kumpulan perpustakaan yang dirancang khusus untuk ilmu data
• Penelusuran: Selidiki datanya, sempurnakan hipotesis Anda, dan analisislah
• Model: R menyediakan beragam alat untuk menangkap model yang tepat untuk data Anda
• Berkomunikasi: Integrasikan kode, grafik, dan keluaran ke laporan dengan R Markdown atau buat aplikasi Shiny untuk dibagikan kepada dunia

Untuk apa R digunakan?

• Kesimpulan statistik
• Analisis data
• Algoritme pembelajaran mesin

R menurut Industri

Jika kita mengelompokkan penggunaan R berdasarkan industri, kita melihat bahwa akademisi adalah yang utama. R adalah bahasa untuk melakukan statistik. R adalah pilihan pertama di industri kesehatan, diikuti oleh pemerintahan dan konsultasi.

Paket R.

Kegunaan utama R adalah dan akan selalu berupa statistik, visualisasi, dan pembelajaran mesin. Gambar di bawah menunjukkan paket R mana yang mendapat pertanyaan paling banyak di Stack Overflow. Di 10 besar, sebagian besar terkait dengan alur kerja data scientist: persiapan data dan mengkomunikasikan hasilnya.

Semua perpustakaan R, hampir 12k, disimpan di CRAN. CRAN adalah sumber gratis dan terbuka. Anda dapat mengunduh dan menggunakan berbagai perpustakaan untuk melakukan Pembelajaran mesin atau analisis deret waktu.

Berkomunikasi dengan R

R memiliki banyak cara untuk mempresentasikan dan berbagi pekerjaan, baik melalui dokumen penurunan harga atau aplikasi yang menarik. Semuanya bisa dihosting di Rpub, GitHub atau website bisnis.

Di bawah ini adalah contoh presentasi yang dihosting Rppub

Rstudio menerima penurunan harga untuk menulis dokumen. Anda dapat mengekspor dokumen dalam berbagai format:

• Dokumen :
  • HTML
  • PDF/Lateks
  • Word
• presentasi
  • HTML
  • Pemancar PDF

Rstudio memiliki alat hebat untuk membuat Aplikasi dengan mudah. Di bawah ini adalah contoh aplikasi dengan data Bank Dunia.

Mengapa menggunakan R?

Ilmu data membentuk cara perusahaan menjalankan bisnisnya. Tidak diragukan lagi, menjauhi Kecerdasan Buatan dan Mesin akan membawa perusahaan pada kegagalan. Pertanyaan besarnya adalah alat/bahasa apa yang harus Anda gunakan?

Ada banyak alat yang tersedia di pasar untuk melakukan analisis data. Mempelajari bahasa baru memerlukan investasi waktu. Gambar di bawah menggambarkan kurva pembelajaran dibandingkan dengan kemampuan bisnis yang ditawarkan suatu bahasa. Hubungan negatif berarti tidak ada makan siang gratis. Jika Anda ingin memberikan wawasan terbaik dari data, maka Anda perlu meluangkan waktu mempelajari alat yang sesuai, yaitu R.

Di kiri atas grafik, Anda dapat melihat Excel dan PowerBI. Kedua alat ini mudah dipelajari namun tidak menawarkan kemampuan bisnis yang luar biasa, terutama dalam hal pemodelan. Di tengah, Anda bisa melihat Python dan SAS. SAS adalah alat khusus untuk menjalankan analisis statistik untuk bisnis, namun tidak gratis. SAS adalah perangkat lunak klik dan jalankan. Python, bagaimanapun, adalah bahasa dengan kurva pembelajaran yang monoton. Python adalah alat yang luar biasa untuk menerapkan Pembelajaran Mesin dan AI tetapi tidak memiliki fitur komunikasi. Dengan kurva pembelajaran yang identik, R merupakan trade-off yang baik antara implementasi dan analisis data.

Dalam hal visualisasi data (DataViz), Anda mungkin pernah mendengar tentang Tableau. Tidak diragukan lagi, Tableau adalah alat yang hebat untuk menemukan pola melalui grafik dan bagan. Selain itu, mempelajari Tableau tidak memakan waktu lama. Satu masalah besar dengan visualisasi data adalah Anda mungkin tidak pernah menemukan pola atau hanya membuat banyak bagan yang tidak berguna. Tableau adalah alat yang bagus untuk visualisasi data yang cepat atau Business Intelligence. Jika menyangkut statistik dan alat pengambilan keputusan, R lebih tepat.

Stack Overflow adalah komunitas besar untuk bahasa pemrograman. Jika Anda memiliki masalah pengkodean atau perlu memahami suatu model, Stack Overflow siap membantu. Sepanjang tahun, persentase tampilan pertanyaan telah meningkat tajam untuk bahasa R dibandingkan dengan bahasa lainnya. Tren ini tentu saja sangat berkorelasi dengan pesatnya era ilmu data, namun hal ini mencerminkan permintaan bahasa R untuk ilmu data.

Dalam ilmu data, ada dua alat yang saling bersaing. R dan Python mungkin adalah bahasa pemrograman yang mendefinisikan ilmu data.

Haruskah Anda memilih R?

Ilmuwan data dapat menggunakan dua alat luar biasa: R dan Python. Anda mungkin tidak punya waktu untuk mempelajari keduanya, terutama jika Anda baru mulai mempelajari ilmu data. Mempelajari pemodelan statistik dan algoritma jauh lebih penting daripada mempelajari bahasa pemrograman. A bahasa pemrograman adalah alat untuk menghitung dan mengkomunikasikan penemuan Anda. Tugas terpenting dalam ilmu data adalah cara Anda menangani data: impor, pembersihan, persiapan, rekayasa fitur, pemilihan fitur. Ini harus menjadi fokus utama Anda. Jika Anda mencoba mempelajari R dan Python pada saat yang sama tanpa latar belakang statistik yang kuat, itu benar-benar bodoh. Ilmuwan data bukanlah pemrogram. Tugas mereka adalah memahami data, memanipulasinya, dan memaparkan pendekatan terbaik. Jika Anda memikirkan bahasa mana yang ingin dipelajari, mari kita lihat bahasa mana yang paling tepat untuk Anda.

Audiens utama ilmu data adalah profesional bisnis. Dalam bisnis, salah satu implikasi besarnya adalah komunikasi. Ada banyak cara untuk berkomunikasi: laporan, aplikasi web, dasbor. Anda memerlukan alat yang melakukan semua ini bersama-sama.

Apakah R sulit?

Bertahun-tahun yang lalu, R adalah bahasa yang sulit dikuasai. Bahasanya membingungkan dan tidak terstruktur seperti alat pemrograman lainnya. Untuk mengatasi masalah besar ini, Hadley Wickham mengembangkan kumpulan paket yang disebut rapiverse. Aturan mainnya berubah menjadi lebih baik. Manipulasi data menjadi hal yang sepele dan intuitif. Membuat grafik pun tidak terlalu sulit lagi.

Algoritme terbaik untuk pembelajaran mesin dapat diimplementasikan dengan R. Paket seperti Keras dan TensorFlow memungkinkan pembuatan teknik pembelajaran mesin kelas atas. R juga memiliki paket untuk menjalankan Xgboost, salah satu algoritma terbaik untuk kompetisi Kaggle.

R dapat berkomunikasi dengan bahasa lain. Dimungkinkan untuk menelepon Python, Java, C++ di R. Dunia data besar juga dapat diakses oleh R. Anda dapat menghubungkan R dengan database yang berbeda seperti Spark atau Hadoop.

Terakhir, R telah berevolusi dan memungkinkan operasi paralelisasi untuk mempercepat komputasi. Faktanya, R dikritik karena hanya menggunakan satu CPU dalam satu waktu. Paket paralel memungkinkan Anda melakukan tugas di berbagai inti mesin.

Kesimpulan

Singkatnya, R adalah alat yang hebat untuk mengeksplorasi dan menyelidiki data. Analisis rumit seperti pengelompokan, korelasi, dan reduksi data dilakukan dengan R. Ini adalah bagian terpenting, tanpa rekayasa fitur dan model yang baik, penerapan pembelajaran mesin tidak akan memberikan hasil yang berarti.