R 프로그래밍 : 통계 프로그래밍 시작

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R은 통계 분석 및 출판 품질의 데이터 시각화 생성에 사용되는 프로그래밍 언어 및 개발 환경입니다. R은 GNU 프로젝트의 일부인 완전 무료 오픈 소스이며 통계 기반 R 재단의 지원을받습니다..

R은 어디서 왔을 까?

R은 1992 년 뉴질랜드 오클랜드 대학의 교수 인 Ross Ihaka와 Robert Gentleman에 의해 처음 고안되었습니다. 이 언어의 첫 번째 버전은 1994 년에 발표되었습니다. 그러나 2000 년 2 월에 안정적인 베타 버전의 R이 공개되기까지 6 년이 더 걸렸습니다..

R은 1970 년대 John Chambers와 유명한 Bell Laboratories에서 개발 한 S 프로그래밍 언어의 구현입니다. TIBCO 소유의 독점 언어 인 R 및 S-PLUS는 S 프로그래밍 언어의 두 가지 최신 구현입니다..

오늘날 R은 가장 널리 사용되는 통계 분석 프로그래밍 언어이며 Facebook 및 Google과 같은 업계 거대 기업이 사용합니다. 흥미롭게도 S의 최초 제작자 인 John Chambers는 현재 R 개발 코어 팀의 일원으로 R의 지속적인 개발을 담당하고 있습니다. 이는 R이 S 프로그래밍 언어가 직접적이지 않더라도 영적인 연속임을 의미합니다. 자손.

오늘 사용되는 R?

모든 데이터 과학자의 거의 절반이 데이터 마이닝 및 통계 분석에 R을 사용합니다. 이는 귀사가 계속 듣고있는 “엄청난”빅 데이터 산업에서 선택하는 프로그래밍 언어입니다. R에는 통계 분석을보다 쉽게하도록 설계된 내장 함수 및 변수가 포함되어 있으며 출판 품질의 데이터 시각화를 생성하는 그래픽 생성 도구도 제공합니다..

R은 확장 성이 뛰어나고 특정 데이터 분석 작업 및 문제를 해결하기 위해 많은 패키지가 존재합니다. 오픈 소스 상태로 인기가 높아서 누구나 R을 사용하고 세계 품질 통계 분석 도구에 액세스 할 수 있습니다..

R은 거의 모든 플랫폼에서 작동하도록 설계되었으며 Unix, Linux, Windows 또는 Mac OS 운영 체제가있는 시스템에서 실행할 수 있습니다.

R 용 GUI

표준 R은 명령 행을 통해 액세스됩니다. 그러나 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 선호하는 사용자는 운이 좋습니다. R에 사용 가능한 많은 GUI가 있으며 그 중 일부는 무료이며 오픈 소스입니다..

R GUI에 대한 자세한 내용을 보려면 가장 인기있는 6 가지 옵션이 있습니다.

  • RStudio 오픈 소스 버전
  • 딸랑이
  • 교육자
  • RKWard
  • JGR ( “재규어”로 발음하고 “제이아바 의 UI 아르 자형“)
  • R 사령관

스타일로 프로그래밍

프로그래밍은 상당히 자유로운 매체입니다. 대부분의 프로그래밍 언어의 경우 줄 바꿈 및 들여 쓰기는 코드를 해석하는 시스템에서 완전히 선택적이고 무시되며 이름 지정 규칙은 거의 없습니다..

그러나 원하는 스타일을 사용하여 코드를 작성할 수 있다고해서 꼭 그래야하는 것은 아닙니다. 코드를 스타일링하는 방법은 적어도 세 가지 이유로 매우 중요합니다.

  • 스타일이 잘못된 코드는 읽고 이해하기 어렵습니다.
  • 읽고 이해하기 어렵 기 때문에 스타일이 잘못된 코드는 확장하기가 어려울 수 있습니다.
  • 또한 코드를 읽기가 어렵고 명확하게 스타일이 지정되지 않은 경우 디버깅하는 데 필요한 것보다 어렵습니다.

이러한 이유로 R에서 코드 스타일을 지정하는 방법은 코드가 실제로 작동하는지 여부에있어 두 번째로 중요합니다. 오른발로 시작하는 데 도움을주기 위해 다음은 R로 코드를 작성할 때 따라야하는 세 가지 스타일 권장 사항입니다.

  • 코드 들여 쓰기: 적절한 들여 쓰기보다 코드 선명도를 높이는 데 도움이되는 것은 없습니다. R에서는 들여 쓰기에 탭을 사용하지 않고 들여 쓰기 레벨마다 4 개의 공백을 사용하십시오..
  • 명확하고 고유 한 변수 및 함수 이름 사용: 이미 사용중인 이름을 재사용하여 변수 나 함수의 이름을 지정하지 말고 혼동되는 이름을 피하기 위해 최선을 다하십시오. 몇 달 후 코드를 디버깅하거나 다른 사람이 코드를 읽을 때 생성 한 변수와 함수를 쉽게 선택할 수 있어야합니다..
  • 사용하다 <- 오히려 =: 등호를 사용하여 함수 또는 변수에 값을 할당하면 안됩니다. 대신보다 작은 기호와 대시 (<-) 이 목적을 위해. 현대의 R 시스템은 등호를 사용할 수 있지만 기술적으로 잘못 사용되며 R이 새로운 프로그래머의 나쁜 구문 관행에 맞게 조정 되었기 때문에 작동합니다. 제대로 해 사용하다 <-.

R 스타일은 논쟁의 여지가있는 주제이며 몇 백 단어로 정의를 거의 할 수 없습니다. 세 가지 주요 목표를 달성하려고 시도했지만이 주제에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. R 프로그래밍 스타일을 습득하고 R을 쓸 때 무엇을하고 있는지 알고 싶다면 Paul E Johnson의 R 스타일 : 고고학 주석 (PDF)과 Google의 R 스타일 가이드를 확인하십시오..

자원

우리는 R 프로그래밍에 대해 많은 것을 이야기했지만, R에서 프로그래밍하는 방법을 가르쳐주지 않았습니다.이 포럼에서는 그렇게 할 수 없지만 가장 훌륭한 R 프로그래밍 교육을받을 수 있습니다. 편물. R에 대해 충분히 배웠고 코드를 작성하고 숫자를 계산할 준비가 되었다면 웹에서 제공하는 최고의 R 프로그래밍 리소스는 다음과 같습니다..

튜토리얼

웹은 R 프로그래밍을 배우기 위해 사용할 수있는 많은 R 튜토리얼을 제공합니다. 그러나이 두 가지가 가장 좋다고 생각합니다.

  • 고양이와 고양이 애호가를위한 R : R 설치를 건너 뛰지 만 사전 프로그래밍 경험이없는 R에 대한 재미있는 소개. 고양이를위한 JavaScript에서 영감을 얻은이 무료 튜토리얼은 기본 사항 만 다룹니다. 데이터 과학 프로그래밍을 처음 접하는 분이라면이 튜토리얼을 통해보다 까다로운 재료로 이동하기 전에 베어링을 얻을 수 있습니다..
  • R에 대한 소개 :이 소개는 가볍고 기본적인 것입니다. 먼저 신경을 다듬고 장기 학습 일정을 세우지 않고서이 튜토리얼을 시작하지 마십시오. 이 R에 대한 심층적이고 철저한 소개는 R Core 팀에서 관리합니다. 즉, 30,000 개가 넘는 콘텐츠를 통해 전문가가 교육을 받고 있음을 의미합니다. 이미 약간의 R을 알고 특정 주제로 이동하려는 경우,이 안내서에는 유용한 기능 및 변수 색인과 개념 색인이 포함되어 있습니다..

대화 형 자습서

오히려 배우면서 배우고 싶다면 대화 형 자습서가 바로 원하는 것일 수 있습니다. 고려해야 할 세 가지 옵션은 다음과 같습니다.

  • R From Code School : R을 사용한 짧은 대화식 R 구문 소개 및 R을 사용한 기본 프로그래밍을 시도하십시오. 고양이를위한 R의 대화식 버전이지만 고양이 참조는 적습니다..
  • R에 대한 DataCamp 소개 : 산술을 수행하고 변수를 사용하는 방법을 다루고 기본 데이터 유형을 소개하는 R 프로그래밍에 대한 기본 대화식 소개.
  • 소용돌이 : 이것은 실제로 R 패키지입니다. 즉, 시스템에 R이 설치된 대화 형 자습서를 진행하게됩니다. 설치부터 시작하여 모든 과정을 안내하는 소용돌이 코스가 있습니다. 또한 “R 프로그래밍”, “데이터 분석”및 “회귀 모델”과 같은 제목을 가진 입문 과정 이외에도 몇 가지 추가 과정이 있습니다.

서적

R을 사용하여 통계 분석을 수행하는 방법을 배우고 싶다면 공식 교과서를 대신 할 수는 없습니다. 산업 및 학계에서 R의 사용을 고려할 때, 질적 인 R 텍스트가 부족하지 않습니다. 그러나 시간을내어 혼란을 극복하고 오늘날 가장 권장되고 등급이 높은 R ​​프로그래밍 텍스트 중 5 개를 정확히 찾아 냈습니다.

  • Robert Kabacoff의 R in Action (2015) : 시장에서 가장 널리 연구 된 R 텍스트 중 하나이며, R 프로그래밍 언어를 제시하고 비즈니스 문제를 해결하기 위해 R을 사용하는 방법을 보여줍니다..
  • Zumel and Mount의 실용 데이터 과학 (2014) : 이름에서 알 수 있듯이이 텍스트는 R을 사용한 통계 분석 이론을 가르치지 만 실제 문제에 이론을 실제로 적용하는 데 중점을 둡니다. R에 대해 단 하나의 텍스트 만 읽으면 인상적인 자격을 갖춘 민간 부문 데이터 과학자가 작성합니다..
  • Field 등의 R (2012)을 사용하여 통계 발견 :이 부실한 텍스트는 일반적으로 R을 사용한 통계 분석에 대한 가장 재미있는 소개로 간주됩니다. 또한이 텍스트는 탄탄한 기술 기반을 제공합니다. 교과서를 싫어하지만 읽을 필요성을 이해한다면, 이것은 당신이 찾고있는 교과서입니다.
  • Norman Matloff의 Art of R Programming (2011) :이 적용된 R 프로그래밍 둘러보기는 매일 R이 사용되는 실제 시나리오를 독자에게 안내합니다. 초보자와 숙련 된 개발자 모두에게 적합한이 텍스트는 기본 R 프로그래밍을 동시에 가르치면서 데이터 분석이 수행 할 수있는 작업에 대한 인식을 넓히도록 설계되었습니다..
  • Paul Teetor의 R Cookbook (2011) : R 프로그래밍 언어 및 통계 분석에 대한 이론을 배우는 것보다 특정 문제를 해결하는 데 더 관심이있는 경우 O’Reilly의이 요리 책은 문제를 해결하고 신속하게 결과를 산출하는 데 도움이됩니다..

결론

R은 무료이며 오픈 소스이므로 누구나 세계적 수준의 통계 분석 도구에 액세스 할 수 있습니다. 그것은 학계와 민간 부문에서 널리 사용되며 오늘날 가장 인기있는 통계 분석 프로그래밍 언어입니다. R을 배우는 것은 쉽지 않습니다. 만약 그렇다면 데이터 과학자들은 그다지 수요가 많지 않을 것입니다. 그러나 시간과 노력을 기울이고 싶다면 R을 배우기 위해 사용할 수있는 양질의 자원이 없습니다..

추가 자료 및 자료

프로그래밍 및 통계와 관련된 추가 가이드, 자습서 및 인포 그래픽이 있습니다.

  • S-PLUS 프로그래밍 리소스 : 표준 상용 언어.
  • SAS Programming Introduction and Resources : SAS는 데이터 분석 시장의 선두 주자입니다.
  • Stata Programming : Stata는 데이터 분석을위한 전체 개발 환경입니다.

어떤 코드를 배워야합니까?

코딩해야 할 프로그래밍 언어에 대해 혼란 스러우십니까? 인포 그래픽, 어떤 코드를 배워야합니까?를 확인하십시오. 언어의 다양한 측면에 대해서만 논의 할뿐만 아니라“생활에 필요한 Java를 얼마만큼 돈을 벌 수 있을까요?”와 같은 중요한 질문에 답변합니다.

어떤 코드를 배워야합니까?
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Jeffrey Wilson Administrator
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