R Programlama Dili Nedir? R'ye Giriş ve Temelleri

R Yazılımı Nedir?

R R, 1993 yılında Auckland Üniversitesi'nde Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilen bir programlama dili ve ücretsiz yazılımdır. R, kapsamlı bir istatistiksel ve grafiksel yöntem kataloğuna sahiptir. Bunlar arasında makine öğrenimi algoritmaları, doğrusal regresyon, zaman serileri ve istatistiksel çıkarım sayılabilir. R kütüphanelerinin çoğu R dilinde yazılmıştır, ancak yoğun hesaplama gerektiren görevler için C, C++ hem de FortraN kodu tercih edilir.

R, yalnızca akademisyenler tarafından güvenilen bir dil değil; Uber de dahil olmak üzere birçok büyük şirket de R programlama dilini kullanıyor. GoogleAirbnb ve Facebook gibi şirketler de dahil olmak üzere birçok platformda kullanılıyor. Geliştirme artık R Çekirdek Ekibi tarafından yönetiliyor ve dil hala aktif olarak yayınlanıyor — R 4.6.1 Haziran 2026'da piyasaya sürüldü.

R ile veri analizi, programlama, dönüştürme, keşfetme, modelleme ve sonuçların iletilmesi gibi bir dizi adımı izler.

• Programı: R açık ve erişilebilir bir programlama aracıdır
• DönüştürmekR, özellikle veri bilimi için tasarlanmış bir paketler koleksiyonundan oluşmaktadır.
• KeşfetVerileri inceleyin, hipotezinizi geliştirin ve analiz edin.
• Model: R, verileriniz için doğru modeli yakalamak amacıyla geniş bir araç yelpazesi sunar
• İletişim kurmak: R Markdown kullanarak kodları, grafikleri ve çıktıları bir rapora entegre edin veya dünyayla paylaşmak için Shiny uygulamaları oluşturun.

R ne için kullanılır?

Bu beş adım, R'nin varsayılan tercih olduğu üç çalışma alanına karşılık gelir:

• İstatiksel sonuç — hipotez testleri, güven aralıkları ve regresyon modelleri
• Veri analizi — ithalat, temizlik, yeniden şekillendirmeping ve özet tabloları
• Makine öğrenme — caret, tidymodels ve XGBoost aracılığıyla sınıflandırma, kümeleme ve tahminleme

Endüstriye göre R

R dilinin sektörlere göre kullanımını incelediğimizde, akademi dünyasının ilk sırada olduğunu görüyoruz. İstatistik için geliştirilmiş bir dil olan R, sağlık sektöründe ilk tercih olurken, bunu devlet ve danışmanlık sektörleri takip ediyor. Aşağıdaki grafik, bu kullanım dağılımını göstermektedir.

R Paketleri ve CRAN

R'nin başlıca kullanım alanları her zaman istatistik, görselleştirme ve makine öğrenimi olmuştur ve olmaya devam edecektir. Aşağıdaki resim, hangi R paketlerinin kullanılabileceğini göstermektedir.tracStack Overflow'da en çok sorulan sorular arasında yer alıyor. İlk 10'da yer alan soruların çoğu, veri bilimcisinin iş akışıyla ilgili: veri hazırlama ve sonuçları iletme.

R paketlerinin neredeyse tamamı Kapsamlı R Veritabanı olan CRAN'da saklanır. ArchiÜcretsiz ve açık kaynaklı olan ve bugün 20,000'den fazla katkıda bulunulmuş paketi içeren ve Network'ü indirebilirsiniz. Bu paketleri indirerek çeşitli işlemler gerçekleştirebilirsiniz. Makine öğrenmesi veya zaman serisi analizi. Aşağıdaki CRAN listesi, bu paketlerin her birinin yayınlandığı ve kontrol edildiği yerdir.

Kurulumu tek bir telefon görüşmesiyle tamamlanıyor. install.packages("dplyr") — bunun sebebi dplyr ve Tidyverse ailesi standart araç seti haline geldi.

R ile iletişim kurun

Paketler analizi çözer; son adım ise paylaşmaktır. R, Markdown belgesi veya Shiny uygulaması aracılığıyla çalışmaları sunmak ve paylaşmak için birden fazla yol sunar. Her şey RPubs, GitHub veya işletmenin kendi web sitesinde barındırılabilir.

Aşağıda, üzerinde barındırılan bir sunumun örneği verilmiştir. RPubs.

RStudio, belge yazmak için R Markdown'ı ve 2022'den beri Quarto'yu kabul eder. Aşağıdaki dışa aktarma menüsünde gösterildiği gibi, belgeleri farklı formatlarda oluşturabilirsiniz:

• Belge:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • Word
• Sunum:
  • HTML
  • PDF projektörü

RStudio'nun uygulama oluşturmayı kolaylaştıran harika bir aracı da var. Aşağıda Dünya Bankası verileriyle oluşturulmuş bir uygulamanın örneği verilmiştir.

Neden R'yi kullanıyorsunuz?

R'nin ne yaptığını bilmek bir şeydir; ona zaman ayırmak ise bambaşka bir şeydir. Veri bilimi paylaşımcı bir alandır.ping Şirketlerin işleyiş biçimini etkileyen yapay zekâ ve makine öğreniminden uzak durmak, bir şirketin başarısız olmasına yol açacaktır. Asıl soru, hangi aracı veya dili kullanmanız gerektiğidir.

Veri analizi yapan birçok araç mevcuttur ve yeni bir dil öğrenmek zaman yatırımı gerektirir. Aşağıdaki grafik, bir dilin sunduğu iş yeteneğine karşı öğrenme eğrisini göstermektedir. Negatif ilişki, bedava öğle yemeği olmadığını ima eder: verilerden en iyi içgörüyü elde etmek, uygun aracı öğrenmek için zaman harcamayı gerektirir.

Grafiğin sol üst köşesinde Excel ve Power BI'ı görebilirsiniz. Bu iki araç öğrenmesi kolaydır ancak özellikle modelleme açısından olağanüstü iş yetenekleri sunmazlar. Ortada ise şunları görebilirsiniz: Python hem de SASSAS, işletmelerde istatistiksel analiz yapmak için özel olarak tasarlanmış bir araçtır, ancak ücretsiz değildir; kullanımı kolay bir yazılımdır. Python Öğrenme eğrisi kolaydır ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka uygulamaları için harika bir araçtır, ancak raporlama özellikleri daha azdır. Benzer bir öğrenme eğrisiyle R, uygulama ve veri analizi arasında iyi bir denge sunar.

Veri görselleştirme için Tableau'yu muhtemelen duymuşsunuzdur. Tableau, grafikler ve çizelgeler aracılığıyla kalıpları keşfeder ve öğrenmesi uzun sürmez, ancak görselleştirmeye öncelik veren bir araç size bolca grafik bırakabilir ancak hiçbir kalıp göstermeyebilir. Tableau, hızlı görselleştirme veya İş Zekası için uygundur; istatistik ve karar verme için ise R daha uygundur.

Stack Overflow, programlama dilleri için büyük bir topluluktur ve kodlama sorunuyla karşılaştığınızda veya bir modeli anlamanız gerektiğinde size yardımcı olmak için oradadır. Aşağıdaki trend çizgisinin gösterdiği gibi, yıllar içinde R için soru görüntüleme yüzdesi diğer dillere kıyasla önemli ölçüde artmıştır. tracBu durum, veri biliminin hızla gelişen çağını yansıtmakla kalmıyor, aynı zamanda R'ye olan talebi de gösteriyor.

Veri biliminde iki araç birbiriyle rekabet eder. R ve Python Bu alanın tanımını yapan programlama dilleri bunlardır.

R'yi seçmeli misiniz?

Bir veri bilimcisi iki mükemmel araçtan yararlanabilir: R ve PythonÖzellikle işe yeni başladığınızda, ikisini birden öğrenmeye vaktiniz olmayabilir. İstatistiksel modelleme ve algoritmaları öğrenmek Bir programlama dili öğrenmekten çok daha önemli. Programlama dili R, keşiflerinizi hesaplamak ve iletmek için kullanılan bir araçtır. Veri bilimindeki en önemli görev, verilerle nasıl başa çıktığınızdır: içe aktarma, temizleme, hazırlama, özellik geliştirme ve seçme. Birincil odak noktanız bu olmalıdır. R öğrenmeye çalışmak ve Python İstatistik konusunda sağlam bir altyapıya sahip olmadan tek seferde bir şeyler başarmak nadiren işe yarar. Veri bilimciler öncelikle programcı değildir; onların görevi veriyi anlamak, işlemek ve en iyi yaklaşımı ortaya koymaktır.

Veri biliminin asıl hedef kitlesi iş dünyası profesyonelleridir, bu nedenle iletişim önemlidir: bir rapor, bir web uygulaması, bir gösterge paneli. Tüm bunları yapan tek bir araca ihtiyacınız var; işte burada R ve onun raporlama yığını Yerlerini korumak.

R zor mu?

Yıllar önce R, ustalaşması zor bir dildi: kafa karıştırıcıydı ve diğer programlama araçları kadar yapılandırılmış değildi. Bunu aşmak için Hadley Wickham, tidyverse adı verilen bir paket koleksiyonu geliştirdi. Oyunun kuralları daha iyi yönde değişti; veri manipülasyonu sezgisel hale geldi ve grafik oluşturmak artık zor değildi.

Makine öğrenimi için en iyi algoritmalar R ile uygulanabilir. Keras ve TensorFlow gibi paketler üst düzey modeller oluştururken, R'nin ayrıca Kaggle yarışmaları için en iyi algoritmalardan biri olan XGBoost için de bir paketi bulunmaktadır.

R, diğer dillerle iletişim kurabilir: çağrı yapmak mümkündür. Python, Java hem de C++ R'den. Büyük verilere de erişim mümkün, çünkü R, aşağıdaki gibi platformlara bağlanabiliyor: Spark veya Hadoop'u seçin.

Son olarak, R işlemleri paralelleştirmek ve hesaplama hızını artırmak için evrim geçirdi. R bir zamanlar aynı anda yalnızca bir CPU kullanması nedeniyle eleştiriliyordu; artık parallel paketi görevleri makinenin farklı çekirdeklerinde çalıştırıyor.

SSS