زبان برنامه نویسی R را می توان به عنوان یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری با هدف انجام محاسبات آماری و تحلیل داده قلمداد نمود. در دنیای امروز از زبان برنامه نویسی R تحت عنوان استاندارد غیر رسمی با هدف انجام پروژه های آماری و همچنین داده کاوی استفاده می گردد. لازم به ذکر است که زبان برنامه نویسی R ورژن متن باز نرم افزار S می باشد و پشتیبانی نرم افزار R بر اساس نرم افزاری با همین عنوان صورت می گیرد و نرم افزار مذکور حاوی محیط زبان و همچنین محیط اسکریپتی می باشد.پایه گذاری زبان برنامه نویسی R که یکی از انواع پیاده سازی شده از زبان برنامه نویسی S می باشد توسط جان چمبرز صورت پذیرفت و امروزه از زبان برنامه نویسی R با هدف انجام محاسبات آماری و نمایش گرافیکی در حوزه ی اطلاعات آماری استفاده می گردد.
نرم افزار آر R :
آر R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری برای محاسبات آماری و تحلیل داده می باشد که بر اساس زبان های اس و اسکیم پیاده سازی شده و به رایگان به زبان های مختلف از جمله زبان فارسی برای سیستم عامل های ویندوز، مک و انواع توزیع های لینوکی قابل دسترس است.
معرفی نرم افزار R
آر یا R را میتوان یکی از قویترین نرم افزارها در حوزه تحلیل داده ها دانست که امروزه کاربران بسیار زیادی را به دور خودش جمع کرده است کاربرانی که کار با نرم افزار آر را فرابگیرند انجام پروژه با نرم افزار spss را نیز میتوانند انجام بدهند.اصلی ترین ویژگی آر را میتوان اپن سورس بودن آن معرفی کرد به این معنی که قابلیت توسعه دارد و میتوان با اندکی تغییرات خواسته مورد نیاز خود را در طول زمان اعمال کرد . نرم افزار R قدرت بسیاری بالایی در حل سریع انواع مسائل در حوزه آماری دارد.برای حل یک مساله به زبان R کافی است فقط پکیج مورد نیاز در زمینه ای که کار میکنید را فراخوانی کنید به سرعت خواهید دید که جواب مسائل خود را خواهید یافت آر مانند سایر نرم افزارهای این حوزه از بیس زبان برنامه نویسی سی برای تجزیه و تحلیل داده استفاده میکند امروزه R به قدرت اصلی در علم تحلیل داده در حوزه های مختلف تبدیل شده است، این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که هر کدام قابلیت های متفاوتی را فراهم می کند.نرم افزار R یک نرم افزار بسیار مناسب برای حل مسائل مربوط به آمار نیز می باشد این نرم افزار از محیط های گرافیکی برای حل مسائل استفاده میکند و بسیار محبوب می باشد محبوبیت زبان R به دلیل محیط کد زدن بسیار راحت تر نسبت به سایر نرم افزارها می باشد یکی از اصلی ترین ویژگی های آر استفاده از پکیج یا کتابخانه های مجزا برای فرآیندهای مختلف می باشد بدین صورت که برای هر فرآیند یک پکیج تعریف شده است که به راحتی میتوان فراخوانی کرد و نتایج لازم را مشاهده نمود. نکته مهم در ارتباط با زبان R این می باشد که همانند پایتون این زبان دارای کتابخانه های مختلفی می باشد که به راحتی میتوان آنها را فراخوانی کرد و تمامی دستورات را در آن اجرا کرد.
ویژگی های مهم نرم افزار R:
- حاوی محدوده وسیعی از تکنیک های آماری همانند: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری و …
- دارای قابلیت های گرافیکی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، رسم نمودار و ایجاد اشکال.
- تغییر مستقیم اشیا R با قابلیت اتصال و فراخوانی کدهای سی (C)، سی++ (C++) و فورترن (Fortarn)در هنگام اجرای برنامه.
- قابلیت بکارگیری در محاسبات ماتریسی.
- زبان برنامه نویسی ساده و پیشرفته شامل عبارت‌های شرطی ، حلقه و توابع بازگشتی و …
انجام پروژه R با قیمت مناسب
R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری برای محاسبات آماری و علم داده ها است.که بر اساس زبان های اس و اسکیم پیاده سازی شده است. نرم‌افزار R اکثر زمینه های آمار کاربردی مانند تحلیل سری های زمانی، رگرسیون خطی و غیرخطی، آزمون فرض های کلاسیک، کد گذاری، خوشه بندی و را پوشش داده و همچنین نرم افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارها است در حقیقت نرم افزار آر یک نرم افزار و زبان رایانه ای برای تحلیل داده های آماری است. این نرم افزار به صورت رایگان عرضه می شود و بسیاری از نمایه های نرم افزارهای گران قیمت آماری را ندارد. دلیل محبوبیت R در بین کاربران، در درجه اول رایگان بودن این نرم‌افزار است. از طرفی دیگر این نرم‌افزار بر روی انواع سیستم عامل‌ها قابل نصب بوده و مشکل بسیاری از کاربران را ساده نموده. از دیگر مزایای این نرم‌افزار، همان‌طور که در قبل گفته شد، فراهم کردن زمینه‌ای بی‌نظیر برای نوشتن متدهای آماری و قابلیت توسعه همچون دیگر نرم‌افزارهای باز است.نرم افزار R در نسخه های جدید خود قابلیت های فراوانی را اضافه کرد که در زیر به آنها اشاره می نماییم :
- داشتن امکانات گرافیکی حرفه ای برای تجزیه و تحلیل داده
- داشتن محدوده وسیعی از تکنیک های آماری
- داشتن کتابخانه های رایگان جهت تجزیه و تحلیل آماری
- قابلیت رسم انواع محاسبات ماترسی
- قابلیت اتصال به اینترنت جهت دریافت و دانلود پکیج های آماری
- داشتن محیط فرمان برای اجرای دستورات و کدهای آماری
- داشتن ابزارهای مناسب برای اجرای دستورات شرطی ، حلقه و توابع بازگشتی
کاربردهای نرم افزار R
نرم افزار قدرتمند R یکی از بهترین و کامل ترین نرم افزارها در حوزه حل انواع مسائل آماری می باشد این نرم افزار قدرتمند با قدرت اتصال به اینترنت میتواند با دانلود انواع پکیج ها و کتابخانه های مختلف آماری نیاز بسیاری از کاربران در حوزه های مختلف را رفع نماید همین مساله باعث میشود که کد نویسی های طولانی در حوزه آمار کم شده و برنامه با سرعت بیشتری اجرا شود همچنین از ویژگی های بسیار مهم نرم افزار آر امکان تغییر در کدهای برنامه بدون استفاده از هیچ گونه واسط کاربری می باشد که توسط خود برنامه نویس انجام میشود.
چه پروژه هایی را میتوان با R انجام داد؟
برای انجام پروژه R نیاز است اطلاعاتی را در رابطه با آن داشته باشید.R analytics تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از نرم افزار R است .همان طور که قبلا هم اشاره شد R یک زبان منبع باز است که برای انجام پروژه های آماری یا گرافیکی استفاده می شود. نرم افزار R اغلب در تحلیل داده های آماری و داده کاوی استفاده می شود. می توان از آن برای تجزیه و تحلیل، برای شناسایی الگوها و ساخت مدل های عملی استفاده کرد. نرم افزار R نه تنها می تواند به تجزیه و تحلیل داده های سازمانی کمک کند، بلکه میتواند برای ایجاد و توسعه نرم افزارهای کاربردی که تجزیه و تحلیل آماری را انجام می دهند نیز استفاده شود.
ویژگی های نرم افزار RStudio
کاربرانی که برای اولین بار از نرم افزار R استفاده می کنند اغلب در مورد تفاوت بین R و RStudio سردرگم می شوند. RStudio در واقع یک افزونه برای نرم افزار R است. درواقع یکی از اصلی ترین ویژگی های نرم افزار R Studio این است که نرم افزار R را می گیرد و یک رابط گرافیکی بسیار کاربرپسند به آن اضافه می کند.بنابراین هنگامی که شخصی از RStudio استفاده می کند، همچنان از نسخه کامل نرم افزار R استفاده می کند اما به دلیل رابط کاربری بهبود یافته از قابلیت های بیشتری بهره می برد. در نتیجه هنگام استفاده از نرم افزار R همیشه بهتر است که از RStudio استفاده کرد.RStudio درواقع یک IDE برای نرم افزار R است.برخی از ویژگی های نرم افزار R Studio عبارتند از:
- میز کار قابل تنظیم با تمام ابزارهای مورد نیاز برای کار با نرم افزار R در یک مکان (کنسول، منبع، نمودارها، فضای کاری، راهنما، تاریخچه و غیره).
- دارای ویرایشگر تکمیل سازی کد (code completion).
- Rstudio کد را به طور مستقیم از فایل اجرا می کند.(یکی از پرکاربرد ترین ویژگی های نرم افزار RStudio)
- پشتیبانی کامل از نوشتن اسناد Sweave و TeX
- روی ویندوز، مک و لینوکس اجرا می شود و دارای پورت FreeBSD است.
- همچنین می تواند به عنوان یک سرور اجرا شود و چندین کاربر را قادر می سازد با استفاده از یک مرورگر وب به IDE RStudio دسترسی داشته باشند
پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی با نرم افزار R
داده کاوی روش های مختلفی را برای کمک به سازمان ها در طبقه بندی داده ها ارائه می دهد.برای انجام پروژه داده کاوی نرم افزار R یک ابزار مناسبی است. نرم افزار R یک ابزار برنامه نویسی متن باز است، که توسط آزمایشگاه های بل Lucent, ,Technologies توسعه یافته است. دیتا ساینتیست ها (data scientist)، مهندسان یادگیری ماشین برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل، و… کتابخانه های نرم افزار R مانند Dplyr، Caret، Ggplot2، Shiny را ترجیح می دهند. هشت تکنیک داده کاوی به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد.
مقایسه نرم افزار R با سایر نرم افزارهای داده کاوی
اگر کار با تجزیه و تحلیل داده ها را شروع کنید، متوجه خواهید شد که یکی از مهمترین مهارت ها مهارت در یک زبان برنامه نویسی آماری است. تحلیلگران داده از SQL برای برقراری ارتباط با پایگاه های داده استفاده می کنند اما وقتی نوبت به مرتب سازی، دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها می رسد بهترین گزینه ها پایتون و R هستند.پایتون و نرم افزار R هر دو زبان های رایگان و منبع باز هستند که برای داده کاوی بسیار مناسب میباشند و می توانند روی ویندوز، macOS و لینوکس اجرا شوند. هر دو می توانند تقریباً همه ی کار های تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند و همچنین هر دوی آن ها زبان های نسبتاً آسانی برای یادگیری هستند. با توجه به آمار چندین سایت محبوب برنامه نویسی مانند TIOBE،Stack Overflow ، PYPL و RedMonk پایتون زبان محبوب تری در سراسر جامعه فناوری است. اگرچه این امر لزوماً به معنای بهتر بودن آن نیست اما نشان می دهد که کاربرد گسترده تری دارد. و ممکن است جامعه قوی تری برای پشتیبانی و توسعه مداوم داشته باشد.
پیاده سازی شبکه عصبی در زبان برنامه نویسی R
شبکه عصبی درست مانند یک سیستم عصبی انسان است که از نورون های به هم پیوسته تشکیل شده است. به عبارت دیگر یک شبکه عصبی از واحدهای پردازش اطلاعات به هم پیوسته تشکیل شده است. شبکه عصبی از پردازش موازی اطلاعات استفاده می کند که نقطه قوت این روش است.یکی از بهترین ابزارها برای انجام پروژه شبکه نرم افزار R studio می باشد که بسیاری از الگوریتم های جدید را نیز پشتیبانی می کند.پیاده سازی شبکه عصبی در R به ما کمک میکند تا اطلاعات معناداری را استخراج کنیم و الگو های پنهان را از داده های پیچیده شناسایی کنیم. شبکه عصبی یکی از قدرتمند ترین تکنیک ها در دنیای علم داده به حساب می آید.پیاده سازی شبکه عصبی در R بسیار آسان است. شما می توانید یک شبکه عصبی ساده را تنها با یک لایه پنهان با بسته nnet که به صورت پیش فرض با Rاز قبل نصب شده است ایجاد کنید. اگر در بحث شبکه های عصبی تازه کار هستید R مکان بسیار خوبی برای شروع است اما برنامه های کاربردی (deep learning)نیاز به شبکه های عصبی پیچیده تری دارند. نرم افزار R چندین پکیج برای پیاده سازی شبکه های عصبی از جمله MXNet، darch، deepnet دارد. همچنین پکیج tensorflow می تواند برای پیاده سازی انواع مختلف شبکه های عصبی استفاده شود.
کدام زبان برنامه نویسی یا نرم افزار برای داده کاوی بهتر است؟
در حالی که پایتون یک هدف عمومی است، نرم افزار R تخصصی تر است و برای تجزیه و تحلیل داده های آماری و تجسم های بصری تر مناسب تر است. نرم افزار R برای مدیریت مجموعه داده های عظیم و پردازش های پیچیده از طریق RStudio ساخته شده است. syntax آماری آن برای محققانی که پیشینه آماری دارند بسیار ساده تر است.دیتا ساینتیست ها (data Scientist)که تجربه برنامه نویسی دارند و یا افراد تازه کاری که می خواهند در این زمینه تحقیقاتی انجام دهند باید نرم افزار R را بیاموزند. اگر به عنوان آماردان تجربه دارید ساختار نرم افزار R برای شما آسان خواهد بود.یادگیری SQL برای تغییر داده های ساخته شده حیاتی است. زیرا دیتابیس هایی (database) وجود دارد که می توانند حاوی میلیون ها ردیف باشند، که یافتن دقیق داده های مورد نیاز را دشوار می کنند. SQL یک زبان پرس و جو (query language)است که به شما این امکان را می دهد که داده های حجیم را تنظیم، مکان یابی و بررسی کنید. اگر از پایگاه داده های رابطه ای استفاده می کنید باید SQL را یاد بگیرید.
