şükela:  tümü | bugün
  • r programlama dili ilk olarak yeni zelanda’daki aucland üniversitesi istatistik bölümü öğretim üyeleri ross ihaka ve robert gentleman tarafından yazılmıştır. bu iki istatistikçi chambers , becker ve wilks’ in geliştirdiği s dili ile susman’ın geliştirdiği scheme dillerinden etkilenmişlerdir.diğer istatistiksel paket programlarının ve yazılımların lisans ücretlerinin fazlalığı ,öğrenme ve öğretmenin yüksek maliyetle gerçekleşmemesi gerektiğine inanan istatistikçiler ücretsiz kullanımı hedeflemişlerdir. daha sonra dünyanın değişik yerlerinden r yazılımı geliştiricileri kendilerine “r core team” adını vermişlerdir.
    r yazılımı “r core team” tarafından 29 şubat 2000 tarihinde yayınlanmıştır. açık kaynak kod özelliğini içeren yazılım ücretsiz kullanılmaktadır.http://cran.r-project.org/
    istatistiksel hesaplamalar ve grafikler için bir dil ve ortamdır.etkin veri işleme ve saklama özelliğine sahiptir.dizi ve özellikle matris hesaplamalarında kullanabilecek özel operatörler mevcuttur.veri analizi için kullanılabilecek uyumlu ve bir arada kullanılabilen araçlar içerirveri çözümlemelerinde kullanılabilecek grafiksel araçlara sahiptir.
  • kürsü başkanı seda sayan olurdu.

    (bkz: ah geceler)
  • etkileyici bir web sitesine ihtiyaçları olduğu kesin.
  • veri kaynaklarına ulaşma, veri temizliği, veri görselleştirme, istatistiksel analiz, makine öğrenmesi, raporlama gibi baştan sona tüm veri analizi süreçleri için oldukça iyi bir programlama dili.

    http://www.opiyasa.com/r-programlama-dili/

    a. nasıl öğrenilir?
    bu dili öğrenmek için bildiğim iki büyük kaynak: coursera ve datacamp. coursera daha kavramsal konular içerirken, datacamp ise programlama temelleri üzerinde duruyor. coursera, datacamp'e göre daha zor.

    b. python vs r
    veri bilimi iş ilanlarının çoğunda bu iki dilden en az birinin adı geçer. stackoverflow ve benzeri platformlardan edindiğim izlenimime göre istatistik temelli kitle genellikle r, bilgisayar bilimleri temelli kitle ise python'a daha hakim gibi. bunun pek bir önemi yok tabi ki.

    c. r vs matlab, stata, spss
    r paketlerinin sayısı artarak artıyor. bir istatistik ders kitabında yazan ama r da karşılık bulamamış bir konu neredeyse yoktur.

    d. geliştirici kitlesi
    r programlama dilini öğrenmek için en ciddi sebep geliştirici kitlesidir. dünyada veri anlamlandırmaya çalışan çok sayıda veri bilimci/analist r kullanıyor:
    https://medium.com/…-science-at-airbnb-906faa58e12d

    e. paketler
    r birkaç paket ile yüklü gelir. örneğin: stats, graphics, base... bunun dışında hemen hemen her kullanıcı için oldukça faydalı olabilecek paketler şunlar:
    readr, dbı, haven: veriyi r'a aktarma
    dplyr: veri düzenleme ve özetleme. pek çok işi inanılmaz hızlandırıyor.
    tidyr: dağınık yapıdaki veriyi toplayıp, işlenebilir hale getiriyor.
    ggplot2: temel grafik sistemi ve lattice'in birleşimi gibi bir paket. çok çok başarılı.
    knitr, slidify: raporlama
    ggvis, plotly: veri görselleştirme
  • ilk izlenimlerim, matlab'in fonksiyonel programlamayı destekleyen, istatistiksel hesaplamalara yönelik ve açık kaynak kodlu versiyonu gibi... scheme'den esinlenilmiş, yorumlamalı (bkz: interpreted language) bir dil. dynamic typing desteği var. bunun yanı sıra prosedürel programlamaya imkan tanıdığı gibi generic function'lar yardımıyla oop paradigmasını da mümkün kılıyor. sevimli şey seni...
  • spss'e gore daha zor ama sonucta bedava olan programlama dili. ıstatistik, grafik ne varsa kralini yapar.
  • arama motorlarında r diye arama yapmamı sağlamış fantastik isimli programlama dili.
  • veriyle işiniz yoksa algoritmik veri analizleri yapmıyorsanız uğraşmayın
    diğer dillerle ilgisi yoktur.
  • tanım: veri analizi ve veri görselleştirmek için kullanmak istediğim araç

    son 3 aydır öğrenmeye çalıştığım dil. yukarda linki verilmiş, evet denedim gerçekten datacamp'ı kullanarak bir yere kadar öğrenebilirsiniz.

    datacamp'ın ücretsiz kısmını tamamladığınızda coursera'daki şu dersi tavsiye ederim. link tabiki bu dersle de başlayabilirsiniz. eğitmen ücretsiz kaynaklar paylaşıyor ve r'ı anlattığı slaytlar ve videolarda mevcut.

    ayrıca r'ın swirl paketi var. coursera'dersini veren john hopkins üniversitesinden bir mühendis tarafından oluşturulan paket r uygulaması üzerinden yazılımı interaktif şekilde öğrenmenize olanak sağlıyor. isteyenler veya ilgilenenler şuradan swirl paketine dair bilgi alabilir. swirl paket

    hem swirl hem de coursera modüle halen devam ediyorum. öğrenmek isteyenelere datacamp'ı, swirl ve coursera'daki dersleri tavsiye ederim.