زبان برنامه نویسی R

الهام هاشملو

آشنایی با زبان برنامه نویسی R

همان طور که می دانیم برنامه نویسی یک کارآفرینی است. همچنین آشنایی با بهترین زبان های برنامه نویسی برای آینده شغلی بهتر، یک ضرورت است. بنابراین در این مقاله می خواهیم شما را با زبان برنامه نویسی R آشنا کنیم که از زبان‌ های برتر در عرصه فعالیت‌ های آماری و داده کاوی است. این زبان یک پیاده‌ سازی از زبان S می‌ باشد و بر مبنای آن توسعه پیدا کرده است. زبان برنامه نویسی R یک زبان متن باز با امکان ساخت مدل‌ های گرافیکی و تحلیل‌ های آماری است. به بیان دیگر R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری به منظور محاسبات آماری و علم داده‌ ها می‌ باشد. با توجه به توسعه این زبان برنامه نویسی، می توان از این زبان به عنوان یکی از زبان‌ های پرچ مدار در دانشگاه‌ ها، پژوهش‌ ها و فعالیت‌ های آماری و داده کاوی نام برد. با توجه به اهمیت این زبان، در این مقاله سعی داریم به معرفی این زبان برنامه نویسی بپردازیم و با کاربردها و ویژگی‌ های آن بیشتر آشنا شویم. پس با ما همراه باشید.

ویژگی‌ های و کاربردهای زبان برنامه نویسی R

یکی از ویژگی های اصلی این زبان برنامه نویسی، open source و رایگان بودن آن است که به همین دلیل همه قادر به دانلود آن هستند. از آن‌ جایی که به آسانی می‌ توان از این زبان برنامه نویسی استفاده کرد و به راحتی آن را فهمید، این زبان توانسته است از نرم افزارهای رایج آماری از جمله SPSS سبقت بگیرد. همچنین زبان برنامه نویسی R، از تکنیک‌ های آماری و قابلیت‌ های گرافیکی برخوردار است. از آن‌جایی که در محیط نرم افزار R، کدهای C، C++ و فورترن امکان اتصال و فرا خوانی در زمان اجرای برنامه را دارند، کاربران با تجربه می‌ توانند از طریق کدهای C به طور مستقیم اشیای R را تغییر دهند. از دستۀ این روش‌ های آماری می‌ توان به مدل‌ سازی خطی و غیر خطی، خوشه‌ بندی، آزمون‌ های کلاسیک آماری، رده‌ بندی، تحلیل سری‌ های زمانی و غیره اشاره کرد.

با این‌ که زبان برنامه نویسی R بیشتر در انجام محاسبات آماری کاربرد دارد اما می‌توان در محاسبات ماتریسی هم از آن استفاده کرد. حتی به شما اطمینان می دهم که در این زمینه هم ردیف نرم افزارهایی همچون Octave و نسخه تجاری آن یعنی متلب است. نرم افزار R نیز نرم افزاری قدرتمند جهت ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارها محسوب می‌شود.

در دنیای امروز، علم داده کاوی کاربردهای فراوانی داشته و البته از محبوبیت بسیار بالایی هم برخوردار است. به عنوان مثال با استفاده از این زبان می‌ توان در یک کسب و کار به تحلیل اطلاعات موجود در مورد مشتریان پرداخت و از این راه به نتایج بسیار کاربردی در زمینه‌ های بازاریابی دست یافت. از دیگر کاربردهایی که این زبان دارد این است که با آموختن زبان برنامه نویسی R می‌ توان به سهولت به تحلیل داده‌ های موجود پرداخت و در صورت نیاز نتیجه‌ گیری را به صورت گرافیکی ارائه کرد. همچنین برای این‌ که بتوان تعیین کرد که آیا یک ایده می‌ تواند برای یک سرمایه‌گذار سود دهی داشته باشد یا نه، نیاز به داده‌ های آماری خواهد بود. افزون بر این گاهی ممکن است جهت نوشتن یک مقاله و دستیابی به نتیجه‌ ای معین از داده کاوی استفاده کرد. از این رو دانشگاهیان و ایده‌ پردازان اغلب با داده‌ ها سر و کار خواهند داشت که برای این کار نرم افزار R می‌ تواند ابزار قدرتمندی محسوب شود. همچنین در زبان برنامه نویسی R می‌ توان به تعریف توابع پرداخت و با تعریف این توابع می‌ توان به طور دلخواه با داده‌ های گوناگون برخورد کرد.

امکانات زبان برنامه نویسی R و نرم افزار R 

از امکانات زبان برنامه نویسی R و نرم افزار R می‌توان موارد زیر را نام برد:

زبان برنامه نویسی R دارای امکانات گرافیکی به منظور تجزیه و تحلیل داده‌ ها و رسم نمودارها است.

دارای مجموعه‌ای قدرتمند از عملگرهای محاسباتی، آرایه‌ ها و ماتریس‌ ها می‌ باشد.

وجود بسته‌ های نرم افزاری قوی به منظور تجزیه و تحلیل آماری از دیگر امکاناتی است که می‌ توان برای زبان برنامه نویسی R نام برد.

امکان ذخیره، بازیابی و همچنین دستکاری داده‌ ها در این زبان برنامه نویسی وجود دارد.

زبان برنامه نویسی R دارای کتابخانه‌ های انجام عملیات داده کاوی و یادگیری ماشین از قبیل یادگیری تقویتی، دسته‌ بندی، تحلیل شبکه‌ های اجتماعی، خوشه‌ بندی است.

این زبان برنامه نویسی شامل مستندات فرمت‌ بندی شده و منظم جهت استفاده از زبان و کتابخانه‌ های مربوطه است.

زبان برنامه نویسی ساده و پیشرفته در بردارنده حلقه‌ ها، عبارت‌ های شرطی، توابع بازگشتی و غیره می‌ باشد.

این زبان دارای کتابخانه‌ های زبان برنامه نویسی خاص و چند منظوره جهت انجام عملیات تحلیلی در زمینه‌ های متعدد علمی می‌باشد. از کتابخانه‌ های پر طرفدار R می‌ توان دو کتابخانه ggplot2 وdplyr را نام برد. کتابخانه ggplot2 اختصاص به رسم نمودارها دارد و کتابخانه dplyr مختص اجرای تغییر بر روی داده‌ ها می‌ باشد.

مزایای زبان برنامه نویسی R 

 زبان برنامه نویسی R دارای عملیات یادگیری ماشین است و همچنین امکانات متعددی برای انجام عملیات ماشین وجود دارد که می‌ توان به طبقه‌ بندی و رگرسیون اشاره کرد. افزون بر این در کتابخانه‌های R ویژگی‌ هایی جهت ساخت و گسترش شبکه‌ های عصبی وجود دارد. برترین الگوریتم‌ هایی که برای یادگیری ماشین وجود دارد با کمک R اجرا می شود. بسته‌ هایی از قبیل  TensorFlow و Kersa امکان ساخت روش پیشرفته یادگیری ماشین را دارا می‌ باشند. 

زبان برنامه نویسی R قابلیت سازگاری با دیگر زبان‌ های برنامه نویسی را دارد. برنامه‌ هایی که به زبان برنامه نویسی R نوشته می‌ شوند توانایی هماهنگی با دستورات و برنامه‌ هایی که با زبان‌ های برنامه نویسی همچون C، C++، Java و پایتون نوشته شده اند، دارد. علاوه بر این جهت کار بر روی مجموعه داده‌ های بزرگ، می‌ توان با تکنولوژی‌ های نوین برای پایگاه همچون Hadoop ارتباط برقرار نمود و از آن‌ ها به عنوان منبع داده بهره گرفت.

زبان برنامه نویسی R قابلیت پشتیبانی کامل از داده‌ های متعدد را دارد و می تواند هر گونه اطلاعات را مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار دهد. افزون بر این به کمک کتابخانه‌ های متعددی از قبیل dplyr یا readr، این امکان فراهم است که داده‌ های غیر ساختاری را به ساخت یافته تبدیل کند و آن را مورد تجزیه و تحلیل قرار داد.

همچنین به کمک زبان برنامه نویسی R می‌ توان محاسبات آماری انجام داد و آن را اجرا کرد. این زبان به طور برجسته به عنوان زبان بین‌ المللی آمار شناخته می‌ شود و همین ویژگی موجب شده است که R بر دیگر زبان‌ های برنامه نویسی جهت گسترش ابزارهای آماری تسلط یابد.

همان طور که اشاره کردیم زبان برنامه نویسی R دارای کتابخانه‌ های کاربردی فراوانی است و با استفاده از کتابخانه‌های آن، مجموعه‌ فراوانی از عملیات محاسباتی با بیش از 10 هزار بسته در مخزن CRAN در اختیار کاربر قرار می گیرد. گفتنی است که این تعداد به طور مستمر در حال افزایش است. توجه داشته باشید که این بسته‌ ها شامل تمامی حوزه‌ ها از تجارت و یا کاربردهای علمی هستند. زبان برنامه نویسی R بستر مستقلی دارد و یک زبان مستقل از سیستم عامل می‌ باشد که این موضوع سبب می‌ شود که از آن به عنوان یک زبان برنامه نویسی چند سکویی یاد کرد. به این معنی که می‌ توان به آسانی آن را بر روی سیستم عامل‌ هایی از قبیل لینوکس، ویندوز و مک اجرا کرد. با این‌ که قابلیت‌ ها و مزایای فراوانی در زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزاری R وجود دارد، معایبی هم در این زبان برنامه نویسی وجود دارد که در ادامه به آن‌ ها می پردازیم.

معایب زبان برنامه نویسی R 

زبان R دارای مفسر می‌ باشد از این رو جهت اجرا ترجمه نمی‌ شود و به صورت فایل اجرایی هم در نمی‌آید. برای این‌ که بتوان از آن استفاده کرد و به وسیله آن برنامه نوشت باید فرمان ها را بیاموزید. متاسفانه یک سیستم تجاری قدرتمند از برنامه R پشتیبانی نمی‌ کند.

روش‌ های تحلیلی به دو عامل شرایط و حجم داده‌ هایی که قرار است پردازش شوند محدود می‌ شود که این مقدار نباید بیش از 16 ترابایت باشد. این مسئله می‌ تواند در پاره‌ ای از کاربردها یک محدودیت جدی به شمار آید که باید گفت در چنین شرایطی استفاده از این ابزار چندان مناسب نخواهد بود. همچنین این ابزار امکان ایجاد Gui را ندارد. همان‌ طور که می دانیم R از یک زبان برنامه نویسی قدیمی به نام S گرفته شده است، بنابراین زبان برنامه نویسی R منشا ضعیفی دارد و فاقد ساختاری محکم، است. به بیان ساده تر، کتابخانه‌ های پایه‌ ای در R قابلیت پشتیبانی از گرافیک پویا یا تصاویر سه بعدی را ندارد. البته با استفاده از کتابخانه‌ های پیشرفته همچون ggplot2 و Plotly می‌تواند گرافیک پویا و سه بعدی ایجاد کرد.

بسته‌ های R و زبان برنامه نویسی R در اجرا سرعت کمی دارد و بسیار کندتر از دیگر زبان‌ ها همچون MATLAB  و Python عمل می‌کنند. اما برخی از بسته‌ ها قابلیت بهره‌گیری در پردازش‌ های موازی را دارا هستند. همچنین زبان برنامه نویسی R زبان پیچیده‌ای است و زبان آسانی برای یادگیری نیست. بنابراین ممکن است، افراد کم تجربه در برنامه نویسی به سختی آن را بیاموزند. این زبان دارای تعداد زیادی بسته‌ های محاسباتی می‌ باشد. الگوریتم‌ هایی که در R وجود دارند در بسته‌ های متعددی پخش شده‌اند. انجام برنامه نویسی بدون اطلاع از بسته ها، ممکن است پیاده‌ سازی الگوریتم‌ ها را دشوار نماید.

زبان برنامه نویسی R امنیت اساسی برای داده‌ ها را ندارد. این مشکل، بخش مهم و اساسی بیشتر زبان‌ های برنامه نویسی مانند پایتون است. بنابراین  محدودیت‌ های متعددی با R وجود دارد چرا که نمی‌ توان به گونه ای از آن در یک برنامه وب استفاده کرد، که اطلاعات در امنیت کاملی باشند.

آیا یادگیری زبان برنامه نویسی R یک ضرورت است؟

اغلب، یک متخصص داده قادر است از دو ابزار به منظور برنامه نویسی و اجرای تحلیل‌ ها استفاده نماید. این دو ابزار عبارتند از: زبان برنامه نویسی R و پایتون. 

ممکن است زمان کافی برای یادگیری هر دو را نداشته باشید مخصوصا اگر به تازگی یادگیری علم داده را آغاز کرده‌اید. مدل‌ سازی آماری و الگوریتم‌ های متعدد و همچنین یادگیری ماشین ابزارهای کارآمد به منظور تحلیل داده‌ ها می‌ باشند که در بیشتر زبان‌ های برنامه نویسی نوین به کار رفته‌اند. مسلط بودن در این امور بسیار کارآمدتر از یادگیری زبان برنامه نویسی می‌ باشد. در واقع زبان برنامه نویسی ابزاری جهت محاسبه و برقراری ارتباط داده‌ ها و شناخت آن‌ ها محسوب می‌ شود. مهم‌ ترین امر در علم داده، شیوه برخورد فرد با داده‌ ها می‌ باشد.  گام‌ های اصلی تشکیل دهنده فعالیت‌ های علم داده عبارتند از: ورود، پاک‌ سازی، آماده‌ سازی، مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی. در واقع می توان گفت که این فعالیت‌ ها باید تمرکز اصلی را تشکیل دهند. یادگیری همزمان R و پایتون، بدون این‌ که فرد سابقه آماری داشته باشد کاری بیهوده خواهد بود. به این مسئله توجه کنید که یک متخصص داده، برنامه نویس نیست. در واقع چنین فردی وظیفه دارد داده‌ ها را درک نماید، آن‌ ها را دستکاری نموده و بهترین مدل یا روش را جهت شناخت رفتار آن‌ ها بیابد.

سخن پایانی

این‌که زبان برنامه نویسی R تا این اندازه محبوب است و مورد پسند اغلب افراد قرار گرفته است به طور اتفاقی نمی‌باشد. این زبان از زمانی‌که به وجود آمد به طور کاربردی توسط افراد مورد استفاده واقع شد. دلایل موفقیت آن را می‌توان خوش ساخت بودنش دانست. این زبان برنامه نویسی جهت تسلط یافتن بر پیچیدگی‌های دنیای اعداد گسترش پیدا کرد. از زبان برنامه نویسی R می‌توان در پیش‌بینی شبکه‌های اجتماعی، در انواع امور مالی و بررسی ریسک بهره گرفت. در پایان به شما آموزش یادگیری ماشین با استفاده از R و پایتون را پیشنهاد می کنیم.