Browse Source

Язык программирования

Osipenko36 2 years ago
parent
commit
0ad0c166bf
1 changed files with 44 additions and 0 deletions
  1. 44 0
      Лекции/R/Язык программирования R.md

+ 44 - 0
Лекции/R/Язык программирования R.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. Язык создавался как аналогичный языку S, разработанному в Bell Labs, и является его альтернативной реализацией, хотя между языками есть существенные отличия, но в большинстве своём код на языке S работает в среде R. Изначально R был разработан сотрудниками статистического факультета Оклендского университета Россом Айхэкой (англ. Ross Ihaka) и Робертом Джентлменом (англ. Robert Gentleman) (первая буква их имён — R); язык и среда поддерживаются и развиваются организацией R Foundation.
+
+Язык R — главный конкурент Python для тех, кто занимается статистикой и анализом данных. Его используют в социальных и экономических науках для поиска причинно-следственных связей, сравнения выборок, создания наглядных отчётов и графиков.
+
+Язык разработали учёные факультета статистики Оклендского университета. Сначала это был внутренний инструмент, но потом его сделали доступным для всех — уж очень удачным он получился.
+
+А специализированный язык R уверенно отвоёвывает себе место под солнцем: с 18-го места рейтинга TIOBE в 2016 году он поднялся на 8-ю строчку в январе 2021. Установить интерпретатор и рабочее окружение можно в любую современную операционную систему — MacOS, Linux, Windows.
+
+
+Широко используется как статистическое программное обеспечение для анализа данных и фактически стал стандартом для статистических программ.
+
+Язык и среда доступны под лицензией GNU GPL; распространяются в виде исходных кодов, а также откомпилированных приложений под ряд операционных систем: FreeBSD, Solaris и другие дистрибутивы Unix и Linux, Windows, macOS.
+
+В R используется интерфейс командной строки, хотя доступны и несколько графических интерфейсов пользователя, например пакет R Commander, RKWard, RStudio, Weka, Rapid Miner, KNIME[en], а также средства интеграции в офисные пакеты.
+
+Для удобства работы с R разработан ряд графических интерфейсов, в том числе RStudio, JGR, RKWard, SciViews-R, Statistical Lab, R Commander, Rattle, а также программный пакет Shiny.
+
+Кроме того, в ряде текстовых и кодовых редакторов предусмотренные специальные режимы для работы с R, в частности в ConTEXT, Emacs (Emacs Speaks Statistics), jEdit, Kate, Notepad++, Syn, TextMate, Tinn-R, Vim, Bluefish, WinEdt (с пакетом RWinEdt), Gedit (с пакетом rgedit/gedit-r-plugin). Для среды разработки Eclipse существует специализированный R-плагин; доступ к функциям и среде выполнения R возможен из Python с использованием пакета RPy; работать с R можно из эконометрического пакета Gretl.
+
+Что можно сделать с помощью R
+-Обработать, очистить и преобразовать данные для исследования
+-Провести статистические тесты
+-Выполнить разведочный анализ
+-Работать с таблицами разных форматов
+-Нарисовать интерактивный график
+-Создать интерактивное приложение
+-Анализировать регрессионные модели
+
+Преимущества R
+Неограниченный набор функций для анализа данных — благодаря подключению библиотек.
+Возможность работы с огромными таблицами и базами данных, которые не потянут программы.
+Продвинутые настройки интерфейса: графический пользовательский или интерфейс командной строки.
+Полностью бесплатная экосистема — компоненты распространяются бесплатно под лицензией GNU. Excel стоит 69,99 доллара в год, SPSS — 3200 долларов за бессрочную лицензию, Tableau для компаний — от 70 долларов за пользователя в месяц.
+Доступен для большинства операционных систем: Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, разных версий Unix и Linux.
+Богатые возможности визуализации: можно создавать приложения, строить графики разных типов, в том числе интерактивные, а также редактировать их элементы. Например, график на основе известного датасета iris, показывающий плотность лепестков и чашелистиков в зависимости от вида ирисов.
+
+
+Минусы R — относительные:
+
+Документация и большинство источников — только на английском языке. Хотя появляется всё больше русскоязычных источников — уже есть отдельный раздел на «Хабре», а ответы на частые вопросы можно найти на Stack Overflow.
+Человеку без опыта программирования и знания основ статистики будет сложно. Но достаточно освоить базовые понятия: среднее, мода, медиана, выборка, нормальное распределение. Например, по книге «Статистика и котики» В. Савельева.
+Узкая сфера применения: он идеален для анализа данных, но для разработки программ не подходит. Но в этом и его сила. Настоящий UNIX-way и находка для учёных, журналистов, дата-сайентистов, аналитиков — всех, кто хочет работать с данными.
+
+R — это не просто язык программирования, а целая инфраструктура и специализированная среда для работы с данными. В неё уже встроены многие статистические методы и варианты визуализации.