R, 1993 senesinde Ross Ihaka ve Robert Gentleman ortaklığı ile geliştirilen bir programlama dili olan istatistiksel ve grafiksel yöntemlerin kapsamlı bir kataloğuna sahiptir. Machine Learning algoritması, zaman serileri, doğrusal regresyon, birkaç isim için istatistiksel bilgi içermektedir. R kütüphanelerinin birçoğu R dilinde yazılmıştır, fakat ağır matematiksel işler için C, C ++ ve Fortran kodları tercih edilmektedir.
R, yalnızca akademik tetkik yapan kuruluşlar tarafından değil, aynı zamanda büyük şirket tarafından da kullanılmaktadır; Uber, Google, Airbnb, Facebook vb. gibi firmalar olmak üzere R programlama dilini kullanmaktadır.
R ile veri analizi; neticeleri programlama, keşfetme, dönüştürme, modelleme ve iletme gibi bir kısım adımda yapılmaktadır;
Program: R açık ve erişilebilir bir yazılım aracıdır.
Dönüşüm: R, özellikle veri bilimi amacıyla oluşturulmuş kütüphaneler koleksiyonundan oluşur.
Keşfet: Verileri sentezleyip hipotezini geliştirir ve analiz eder.
Model: R, verileriniz için doğru ve başarılı modeli oluşturmak için çok çeşitli araçlar sunar.
İletişim: Kodları, grafikler çizelgeleri ve çıktıları R Markdown ile bir rapora entegre edip sanal dünya ile duyurmak için Shiny programları oluşturur.
Endüstriye Göre R
R dilinin kullanımını sanayiden çıkartırsak, akademisyenlerin bir adım önde geldiğini görürüz. R istatistik gerçekleştirme amacıyla sarf edilen bir programlama dilidir ve sağlık pazarında ilk tercihtir, sonrasında hükümet ve danışmanlık gelmektedir.
Neden R Kullanılmalı?
Veri bilimi, firmaların işlerini yürütme düzenini biçimlendirmektedir. Kuşkusuz yapay zekâ ve makinalaşmaktan uzak durmak, firmanın başarısız olmasına sebep olacaktır. Büyük soru hangi yazılım dilini kullanmanız gerektiğidir?
Veri analizi yapmak amacıyla piyasada sahip olunan olan birçok aracı vardır. Yeni bir dil öğrenmek biraz vakit yatırımı gerektirir. Verilerden en iyi verileri alabilmek istiyorsanız zamanın R olduğu ideal aracı öğrenmek için biraz vakit harcamanız gerekir.
Excel ve PowerBI: Bu iki aracı öğrenmesi basittir fakat özellikle modelleme yönünden fazla bir iş yeteneği sunmaz. Bu durumda Python ve SAS'ı görebilirsiniz. SAS, işletmeler için istatistiksel bir analiz yürütmek amacıyla ayrılmış bir araçtır, fakat ücretsiz değildir. SAS bir tıklama ve çalıştırma yazılımıdır. Fakat Python, monoton öğrenme ile ilerleyen bir yazılım dilidir. Python, Machine Learning ve AI'yı dağıtmak için harikulade bir araçtır, iletişim özelliklerinden yoksundur. Benzer bir öğrenme yazılımı ile, R uygulama ve veri analizi arasında iyi bir dengedir.
Veri görselleştirmesine (DataViz) gelince, muhtemelen Tableau'yu duymuşsunuzdur. Tableau, şüphesiz, grafikler ve çizelgeler yoluyla kalıpları keşfetmek için harika bir araçtır. Ayrıca, Tableau'yu öğrenmek vakit almaz. Veri görselleştirmesiyle ilgili büyük bir sorun, hiçbir zaman bir kalıp bulamayacağınız ya da işe yaramaz, yetersiz grafikler oluşturabileceğiniz anlamına gelebilir. Tableau, verilerin ya da iş zekasının süratli bir şekilde görselleştirilmesi amacıyla iyi bir araçtır. İstatistik ve karar verme aracı olarak kullanım söz konusu olduğunda R daha idealdir.