Có Nên Học Ngôn Ngữ Lập Trình R Không ?

hostmidori 16/01/2024

R là ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng trong học máy, thống kê, phân tích dữ liệu và nghiên cứu khoa học. Đây là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà thống kê, phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu và tiếp thị, phân tích, trực quan hóa và trình bày dữ liệu. Nó bao gồm các thuật toán học máy, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian, suy luận thống kê. Hầu hết các thư viện R được viết bằng R, nhưng đối với các tác vụ tính toán nặng, mã C, C ++ và Fortran được ưu tiên.

Sự phổ biến của R

Từ năm 2019 đến 2020, Ngôn ngữ lập trình R đã thiết lập một kỷ lục mới từ hạng 20 lên hạng 8. Cách đây một thời gian, có vẻ như Python đã chiến thắng trong cuộc chiến lập trình thống kê, nhưng mức độ phổ biến của R vẫn đang tăng lên trong dòng chảy của Python. Không thể phủ nhận được sự phổ biến, tiện dụng của R trong công cuộc lập trình thống kê dữ liệu.

Tại sao nên chọn R

Những nhà tuyển dụng xem R là một kỹ năng hữu ích và có giá trị. Điều này đặc biệt đúng trong bất kỳ ngành nào dựa vào phân tích dữ liệu. Giá của các gói thống kê phổ biến, đặc biệt là ở cấp doanh nghiệp là rất cao. Nhiều nhà tuyển dụng hiểu rằng nếu họ thuê những người có thể sử dụng R, họ có thể tiết kiệm rất nhiều tiền nếu không phải mua các gói thống kê độc quyền.Tất nhiên biết cách viết chương trình R sẽ không giúp bạn có việc làm ngay, một nhà khoa học dữ liệu phải tung ra rất nhiều công cụ để thực hiện công việc của họ. Nhưng khi bạn đang ứng tuyển vị trí nhà phát triển phần mềm, kinh nghiệm lập trình R có thể khiến bạn nổi bật giữa đám đông.

Thu thập, phân tích dữ liệu dễ dàng

Bằng cách sử dụng R, bạn có thể thực hiện thu thập dữ liệu, làm sạch và phân tích tất cả ở một nơi.

Ví dụ: Thực hiện một yêu cầu đến một trang thống kê NFL và sau đó phân tích phản hồi.

Bất kỳ ngôn ngữ nào cũng có thể thực hiện các tác vụ này, nhưng R thực hiện rất dễ dàng và gọn gàng.

R rất mạnh cho việc phân tích dữ liệu

  • Bạn có thể chạy code mà không cần đến bất cứ compiler nào – R là ngôn ngữ thông dịch ( interpreted language ). Do đó code có thể chạy mà không cần compiler. R thông dịch code và làm cho việc viết code đơn giản hơn, dễ phát triển hơn.
  • Bất kỳ một phép tính nào cũng có thể thực hiện trên vectors – R là một vector-language, do đó chúng ta có thể dùng bất kỳ function nào trên một vector mà không cần phải dùng vòng lặp.

Ví dụ: bạn có một mảng và phải tăng mỗi phần tử lên +1. Nếu không sử dụng vector, bạn sẽ cần lặp qua tất cả phần tử và cần n phép +1 cho n phần tử. Nếu bạn lưu mảng đó vào vector thì chỉ cần 1 phép +1 là xong.

  • Đây là Statistical-Language – R được dùng trong sinh học, di truyền học và thống kê dữ liệu. R là ngôn ngữ turing-complete có nghĩa nó có thể hoàn thành bất kỳ thuật toán nào.

R được dùng nhiều trong kinh doanh

  • R là một open-source, nên nó cực kỳ “kinh tế”. Đồng thời R rất phù hợp cho việc mô phỏng dữ liệu qua bảng biểu. Nhờ một cộng đồng phát triển và hơn 15000+ packages trong mọi lĩnh vực nghiên cứu. Hiện tại, khó có một công cụ nào có thể theo kịp R.

  • Trong việc nghiên cứu dữ liệu, việc khan hiếm nhân tài là một vấn đề rất lớn. Các công ty có thể dùng ngôn ngữ R để làm nền tảng và training nhân viên sử dụng nó.

Ưu điểm của ngôn ngữ R

  • R có những package thống kê toàn diện nhất với công nghệ mới nhất, những ý tưởng mới thường xuất hiện đầu tiên trên R.
  • R là nguồn mở và miễn phí nên bất kỳ ai cũng có thể sử dụng và cải tiến nó.
  • Ngôn ngữ R là mã nguồn mở nên ai trong chúng ta cũng có thể phân tích source code để hiểu được chính xác cách R vận hành. Bất kỳ ai cũng có thể thêm tính năng và fix bug mà không cần chờ nhà phát hành ra bản vá. Đồng thời, R có thể tích hợp được với ngôn ngữ khác (C,C++). Nó cũng cho phép chúng ta tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và các gói thống kê (SAS, SPSS).
  • R có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành nào.
  • Hệ sinh thái trọn gói mạnh mẽ

Hạn chế của ngôn ngữ R

  • Một vài package của R có thể không hoàn hảo và còn lỗi
  • Không có ai để “complain” cho việc code không chạy
  • Quản lý bộ nhớ kém
  • Thiếu tính năng bảo mật.

Kết luận

Khoa học dữ liệu đang định hình cách các công ty điều hành doanh nghiệp của họ và R là một công cụ tuyệt vời để thống kê, phân tích dữ liệu bên cạnh python. Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu thì R có thể là một sự lựa chọn tốt.

Bài viết cùng chủ đề: