Was ist R Programmierung? Anwendungsfälle und FAQ

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Die R Programmierung ist eine der am häufigsten von Arbeitgebern in der Data-Science-Branche geforderten Fähigkeiten. Wenn Sie erwägen, die Sprache R zu erlernen, wird es Sie freuen zu erfahren, dass sie der Öffentlichkeit unter der GNU General Public License der Free Software Foundation kostenlos zur Verfügung steht.

Manche halten R für schwieriger zu erlernen als andere Programmiersprachen, aber für diejenigen mit einem statistischen Hintergrund ist es vielleicht einfacher. Im folgenden Artikel erfahren Sie mehr über R Programmierung, wofür die Programmiersprache R verwendet wird und wie man sie erlernt. 

Überblick über die R Programmierung

R ist eine freie, quelloffene Programmiersprache, d. h. jeder kann sie verwenden, verändern und weitergeben. Ursprünglich wurde sie von Ross Ihaka und Robert Gentleman (auch bekannt als R&R) von der Statistikabteilung der Universität von Auckland geschrieben. Die statistische Programmiersprache, die wir heute als R kennen, ist jedoch ein gemeinschaftliches Projekt, das aus vielen globalen Beiträgen besteht und vom R Core Team verwaltet wird;

R-Syntax

Die R-Syntax setzt sich aus drei Elementen zusammen: Schlüsselwörtern, die vorgegebene Bedeutungen haben, um mit dem Compiler zu kommunizieren, Variablen, die Informationen speichern, und Kommentaren, die zur Verbesserung der Lesbarkeit des Codes verwendet werden.

Merkmale und Umgebung der R Programmierung

R ist eine Implementierung der Programmiersprache S. Sie ermöglicht es dem Benutzer, neue Funktionalitäten zu implementieren, indem er neue Funktionen definiert. Außerdem verfügt es über Integrationsmöglichkeiten mit C und C++. Weitere bemerkenswerte Merkmale von R sind:

• Große Auswahl an Bibliotheken

• Große und aktive Community von Nutzern

• Optimale Datenspeicherung und -verarbeitung

• Tools und Operatoren für die Datenanalyse

• Pakete zur Entwicklung neuronaler Netzwerke für künstliche Intelligenz Konditionale Operationen, Schleifen, Eingabe- und Ausgabemöglichkeiten und benutzerdefinierte iterative Funktionen

• Plattformunabhängig und auf allen Betriebssystemen lauffähig (Windows, Mac, UNIX, Linux)

Wofür wird die R Programmierung verwendet?

Am häufigsten wird die Sprache R für Datenanalysen und statistische Berechnungen verwendet. Sie ist auch ein effektives Tool für Algorithmen des maschinellen Lernens. R ist aufgrund seiner Funktionen zum Bereinigen, Importieren und Visualisieren von Daten besonders wichtig für Data Science-Experten. Sie können damit Grafiken wie Diagramme erstellen und statistische Techniken wie Datenreduktion, Klassifizierung und Clustering anwenden.

Beispiele für die R Programmierung

Eine der bemerkenswertesten Eigenschaften von R ist seine Vielseitigkeit. Hier sind einige Beispiele für Branchen, die es verwenden:

• Social-Media-Unternehmen. Social-Media-Plattformen sammeln jeden Tag riesige Datenmengen. Viele der Aktionen, die Sie online durchführen, werden verfolgt, gespeichert und von Analysten für gezielte Werbung eingesetzt. R wird häufig von Unternehmen verwendet, um diese Erkenntnisse zu analysieren und zu visualisieren.

• Gesundheitswesen. Die Programmiersprache R wird in der Epidemiologie verwendet, um die Verbreitung von Krankheiten zu verfolgen und vorherzusagen. Sie wird auch in der Arzneimittelforschung eingesetzt, um die während vorklinischer Studien gesammelten Daten zu analysieren. 

• Finanztechnologie (FinTech). R ist eine der beliebtesten Programmiersprachen in der Finanzdienstleistungsbranche. Sie wird für Kreditwürdigkeitsprüfungen, Risikomanagement und statistische Analysen für Investitionsprognosen verwendet.

Vor- und Nachteile der R Programmierung

Wie lernt man am R Programmierung am besten?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, das Programmieren in R zu erlernen. Welche für Sie die richtige ist, können Sie anhand Ihrer Lernvorlieben, Ihres Budgets und Ihrer Zeitvorgaben bestimmen. Diejenigen, die mehr praktische Anleitung bevorzugen, können von der Teilnahme an einem Online-Programm profitieren, während Lernende, die gerne selbständig lernen, vielleicht nicht so viel Hilfe benötigen. Im Folgenden finden Sie Empfehlungen für Online-Kurse, Zertifikatsprogramme, angeleitete Projekte und Community-Ressourcen für selbständiges Lernen. 

Online-Kurse

• Google-Datenanalyse (Berufsbezogenes Zertifikat). Dieses flexible Online-Programm für Einsteiger konzentriert sich auf Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung mit R, SQL und Tableau. In nur sechs Monaten können Sie ein Zertifikat für Ihren Lebenslauf und ein grundlegendes Wissen über Rstudio, R-Programmierung und R-Markdown erwerben.

• IBM Datenanalyse mit Excel und R (berufsbezogenes Zertifikat) Dieser Kurs für Einsteiger kann in nur drei Monaten abgeschlossen werden. Er wurde entwickelt, um die Lernenden durch die Prozesse der Programmierung, Datenanalyse, Vorbereitung und prädiktiven Modellierung mit R, Rstudio und Jupyter zu führen. Am Ende erhalten Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von IBM. 

• Datenanalyse mit R Spezialisierung. Dieser anfängerfreundliche Online-Kurs soll Lernenden helfen, die Datenanalyse mit R zu beherrschen. Zu den behandelten Konzepten gehören statistische Tests und Schlussfolgerungen, lineare Modellierung und die Verwendung von Regressionsmodellen zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen. Er ist flexibel, wird von der Duke University angeboten und kann in vier Monaten abgeschlossen werden.

Ressourcen für den Selbstunterricht

• Das R Journal. Diese von der R Foundation herausgegebene wissenschaftliche Fachzeitschrift mit Peer-Review ist frei zugänglich. Sie können verschiedene Themen lesen, die sowohl für R-Entwickler als auch für R-Anwender von Interesse sind. 

• Rstudio Bücher. Sie können eine Liste von kostenlosen Online-Büchern über R hier einsehen;

• satRdays. Diese nicht gewinnorientierten, weltweiten Konferenzen finden samstags statt und werden von lokalen Gemeinschaften organisiert. Sie sind günstig oder sogar kostenlos und konzentrieren sich auf R und seine Anwendungen. 

• R-Ladies. R-Ladies ist eine Organisation, die die Geschlechtervielfalt in der R-Gemeinschaft fördert, von Entwicklern über Konferenzsprecher bis hin zu Pädagogen. 

Lernen Sie mehr über R Programmierung mit Coursera 

Sie können noch heute mit der R Programmierung beginnen, indem Sie sich für einen Online-Kurs für Anfänger wie Datenanalyse mit R-Programmierung anmelden. Unter der Leitung von Google lernen Sie grundlegende Konzepte wie Funktionen, Variablen und Datentypen kennen. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, grundlegende Formatierungen mit R Markdown durchzuführen und Visualisierungen in R zu erstellen.