Ngôn ngữ lập trình R: Những ưu điểm và lý do nên học

Một nhà khoa học dữ liệu nếu còn giỏi R thì họ như “hổ mọc thêm cánh”. Bởi R được coi là ứng viên số 1 trong lập trình thống kê dữ liệu. Nếu bạn đang muốn xem R mạnh đến cỡ nào. Bài viết này của DocTFire.com dành cho bạn!

R

R là một ngôn ngữ lập trình platform-independent, cực mạnh về thống kê và phân tích dữ liệu.

Ai nên học R?

  • Lập trình viên, quản trị web hay doanh nghiệp có liên quan lĩnh vực máy học, phân tích dữ liệu và đặc biệt là thống kê dữ liệu...

R là gì?

  • R là một ngôn ngữ lập trình platform-independent, cực mạnh về thống kê và phân tích dữ liệu.
  • R có mã nguồn mở, miễn phí, bảo mật cao và được nhiều doanh nghiệp sử dụng.

Bạn nên học R ở đâu?

  • Có nhiều tài nguyên tốt để bạn học cú pháp R và thực hành nó.
  • Hoặc bạn có thể học R miễn phí tại DocTFire.com

Khi nào nên học R?

  • Khi bạn muốn trở thành một lập trình viên thống kê dữ liệu/ nhà khoa học phân tích dữ liệu.... Hãy bắt đầu với R.

Tại sao nên học R?

  • R là một ngôn ngữ mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, thống kê...
  • R được áp dụng rộng rãi trong kinh doanh vì tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp so với những phần mềm tính toán thống kê đắt đỏ
  • R mang đến một vị trí lập trình viên lương cao, nhu cầu tuyển dụng rộng lớn
  • ...

Học R như thế nào?

  • Tham khảo ngay 5 bước học R trong bài viết này để có lộ trình học tập tốt hơn.

Ai nên học ngôn ngữ lập trình R?

Lập trình thống kê dữ liệu là cuộc chiến giữa Python và R. Gần đây, vào năm 2019 – 2020, R đã nâng hạng từ vị trí thứ 20 lên vị trí thứ 8. Và độ mạnh mẽ của R đã nhanh chóng thu hút đông đảo giới lập trình. Hiện nay, R là một trong những ngôn ngữ lập trình thống kê dữ liệu hàng đầu trong giới lập trình, cùng với Python.

R

R là ngôn ngữ tuyệt vời dành cho những ai có liên quan đến lĩnh vực máy học, phân tích dữ liệu và đặc biệt là thống kê dữ liệu

Vậy nên, bất kỳ một lập trình viên, quản trị web hay doanh nghiệp có liên quan lĩnh vực máy học, phân tích dữ liệu và đặc biệt là thống kê dữ liệu. R là ứng viên hàng đầu nên học.

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình platform-independent, cực mạnh về thống kê và phân tích dữ liệu. R cũng có thể áp dụng cho mọi hệ điều hành. Bất kỳ ai giỏi R cũng có thể phân tích mã nguồn và thêm các fix bug mà không cần đợi bản vá từ nhà phát hành.

R

R là một ngôn ngữ lập trình platform-independent, cực mạnh về thống kê và phân tích dữ liệu

R hoàn toàn miễn phí. R có thể kết nối tốt với các ngôn ngữ lập trình C, C++. R cũng kết nối tốt với các cơ sở dữ liệu thống kê như SAS, SPSS.

Có thể nói, trong số các ngôn ngữ lập trình hiện đại, R là một ngôn ngữ MẠNH MẼ - CỰC KỲ LỢI HẠI.

Ưu điểm của R:

R

R là ngôn ngữ lập trình có các package thống kê mạnh nhất, công nghệ mới nhất hiện nay.

  • R là ngôn ngữ lập trình có các package thống kê mạnh nhất, công nghệ mới nhất hiện nay.
  • R là sự thay thế hoàn hảo cho những phần mềm tính toán thống kê có giá quá đắt như SAS, SPSS, và Matlab. Trong khi R lại còn làm được nhiều thứ hơn và đặc biệt tốt ở lĩnh vực phân tích dữ liệu.
  • R là mã nguồn mở, miễn phí, ai cũng dùng được và có quyền nâng cấp thậm chí là bán lại R theo cách của mình mà không sợ vấn đề bản quyền.
  • Bất kỳ ai cũng sẽ được hỗ trợ và có quyền thêm gì đó để R ngày càng phát triển hơn.
  • R có thể chạy trên mọi hệ điều hành.

Nhược điểm của R:

  • R quá nặng, có thể chiếm hết dung lượng bộ nhớ sẵn có.
  • Có thể có những code không chạy hoặc một vài package bị lỗi. Và mọi phàn nàn đều không được giải quyết.

Bạn nên học R ở đâu?

Có những nguồn tài liệu tuyệt vời để bạn nắm rõ lý thuyết về R:

  • Học cú pháp R cơ bản nhất tại Codecademy
  • Học lập trình R tại Dataquest
  • R dành cho Khoa học Dữ liệu (tài liệu của O’Reilly hoặc bản trực tuyến free)
  • Tham khảo thêm về R trong tài liệu R Style Guide
  • RStudio Education cung cấp những tài liệu, sách, hướng dẫn và hội thảo trực tuyến về R
  • Bạn có thể bắt đầu viết mã code đầu tiên không tải phần mềm với RStudio Cloud Primers

R

Try R là một kênh học cú pháp R rất tốt

Bạn muốn thực hành R, hãy đến với những nguồn tài liệu sau đây:

  • Phân tích dữ liệu tại: R dành cho Khoa học Dữ liệu, TidyTuesday
  • Trực quan hóa dữ liệu tại: ggplot2, rayshader
  • Số liệu thống kê: Thực hiện Phân tích Thống kê với Tidymodels
  • Mô hình dự đoán / học máy: Tidymodels,
  • Các báo cáo khả lặp với R Markdown Cookbook
  • Báo cáo tổng quan: Shiny Dashboard Tutorials, Shiny Gallery

R

Kaggle Tutorial on Machine Learning là một cuộc thi và cũng là nơi giúp bạn giỏi R hơn

Học R miễn phí từ cơ bản đến nâng cao, có bài tập thực hành tại DocTFire.com

Khi nào nên học R?

R

R và Python là những lựa chọn hoàn hảo để thống kê - phân tích dữ liệu

Bên cạnh Python, R là một ngôn ngữ hoàn hảo để các doanh nghiệp quản lý – thống kê – phân tích dữ liệu của mình. Cho nên, bạn muốn làm việc với vai trò một lập trình viên thống kê dữ liệu. Hoặc bạn muốn trở thành bậc thầy trong ngành khoa học thống kê. Bạn có muốn tô màu đỏ chói chang cho CV ứng tuyển vị trí lập trình viên trong bất kỳ công ty nào? Hãy bắt đầu tìm hiểu và học R ngay hôm nay!

Tại sao nên học R?

Bỏ qua mức độ phổ biến của R trong lập trình thống kê dữ liệu. Báo giá quá cao của những gói thống kê mà doanh nghiệp cần chi trả. Điều đó đã khiến nhiều doanh nghiệp thích tuyển một vài vị trí lập trình viên R để giảm thiểu chi phí. Theo đó, am hiểu về ngôn ngữ lập trình R có thể giúp bạn nổi bật giữa các ứng viên khác.

R là một ngôn ngữ cực mạnh trong việc phân tích dữ liệu:

R

R là một ngôn ngữ cực mạnh trong việc phân tích dữ liệu

  • Đầu tiên, việc thu thập, làm sạch và phân tích cơ bản các dữ liệu được thực hiện dễ dàng
  • Đầu tiên, với R, bạn có thể dễ dàng thu thập, chọn lọc và phân tích cơ bản dữ liệu tại một nơi nào đó. Bạn có thể thắc mắc: Ngôn ngữ lập trình nào chẳng làm được cái này? Đúng vậy! Tuy nhiên, xét về tốc độ - độ chính xác – gọn gàng, R ăn đứt các ngôn ngữ khác.
  • Bản thân R là một interpreted language (ngôn ngữ thông dịch) nên bạn có thể thoải mái viết code mà chẳng cần dùng complier nào.
  • R là một ngôn ngữ vector – Nơi thực hiện tất cả các phép tính và lưu lại, nên với R sẽ chẳng cần các vòng lặp lại.
  • R cũng là một Statistical-Language, có nghĩa là có thực hiện bất kỳ thuật toán nào. Một ngôn ngữ quá tuyệt dùng cho ngành thống kê dữ liệu, sinh học và di truyền học.

R được áp dụng rộng rãi trong kinh doanh:

  • Khó có ngôn ngữ thống kê dữ liệu nào vượt mặt được R khi nó có đến +15000 packages trong hầu hết mọi ngành nghề. Tính kinh tế và một cộng đồng quá mạnh của R khiến nhiều doanh nghiệp chọn nó.
  • Đối với các doanh nghiệp chuyên nghiên cứu dữ liệu, nhân viên giỏi R rất khan hiếm, cho nên họ cần những người vừa giỏi thống kê – xác suất lại giỏi cả R.

Như vậy, xét về cả tính phổ biến, độ mạnh mẽ, nhu cầu tuyển dụng và mức lương của một lập trình viên R. Thật đáng để theo đuổi R nếu bạn muốn lập trình thống kê dữ liệu đúng không nào?

Học R như thế nào hiệu quả?

Học R là một trải nghiệm không mấy thú vị đối với một người mới, tuy nhiên, nếu bạn cố gắng đi đúng lộ trình thì vẫn có thể có những tiến bộ tốt hơn hôm qua. Dưới đây là một số bướ cơ bản để tạo động lực tốt hơn cho bạn học R và sử dụng nó vào dự án của mình:

R

Có khoảng 5 bước để bạn thuần thục R

- Xác định rõ mục đích học ngôn ngữ R của bạn là gì. Bạn có quan tâm đến hoặc sẽ làm những dự án khoa học dữ liệu? Bạn muốn đi sâu phân tích các dữ liệu trên thị trường chứng khoán? Bạn muốn làm những thống kê chuyên sâu về số liệu thể thao?... Vậy thì bạn nên học R rồi.

- Tìm hiểu cú pháp của ngôn ngữ R càng nhiều càng tốt và bạn phải nắm chắc cái này. Mặc dù học cú pháp của một ngôn ngữ lập trình là điều nhàm chán nhất, nhưng nếu bạn không học được thì “thôi, dẹp luôn đi”. Và quay lại những nguồn tài nguyên học R tốt nhất được hướng dẫn bên trên nhé!

- Bước số 3 đòi hỏi bạn thực hành những gì bạn đã học được ở bước 2. Bây giờ bạn hãy hoàn thành các dự án chức năng theo hướng dẫn. Quay lại mục “Bạn nên học R ở đâu” bên trên để có những gợi ý về các nguồn tài liệu hướng dẫn thực hành R bạn nhé!

R

Bạn có thể thực hành R tại trang web này

- Xây dựng và thực hiện những dự án của riêng bạn, dựa vào các chỉ dẫn từ: Google, Twitter, StackOverflow hay Cộng đồng học tập của Dataquest.

- Hãy luôn trau dồi kỹ năng chuyên môn của bạn và học hỏi thêm những điều mới một cách liên tục. Chỉ có tự nâng cấp độ khó của các dự án sử dụng R mà bạn thực hiện, bạn mới sớm trở thành một chuyên gia.

;

DocTFire.com đã giới thiệu sơ qua về R, những ưu điểm – hạn chế, cách học R và nguồn tài nguyên tốt nhất. Chúc bạn thành công với ngôn ngữ mạnh mẽ này!

Đọc thêm
Thu Gọn