R, 1993 yılında Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilen bir programlama dili olup istatistiksel ve grafiksel yöntemlerin kapsamlı bir kataloğuna sahiptir. Machine Learning algoritması, doğrusal regresyon, zaman serileri, birkaç isim için istatistiksel çıkarım içermektedir. R kütüphanelerinin çoğu R dilinde yazılmıştır, ancak ağır hesaplama işi için C, C ++ ve Fortran kodları tercih edilmektedir.
R, sadece akademik araştırma yapan kuruluşlar tarafından değil, aynı zamanda birçok büyük şirket tarafından da kullanılmaktadır; Uber, Google, Airbnb, Facebook vb. dahil olmak üzere R programlama dilini kullanmaktadır.
["Dünyada En Çok Kullanılan Programlama Dilleri" blog yazımızı okumak için tıklayın.]
R ile veri analizi; sonuçları programlama, dönüştürme, keşfetme, modelleme ve iletme gibi bir dizi adımda yapılmaktadır;
Endüstriye Göre R
R dilinin kullanımını sanayiden ayırırsak, akademisyenlerin önce geldiğini görürüz. R istatistik yapmak için kullanılan bir programlama dilidir ve sağlık sektöründe ilk tercihtir, ardından hükümet ve danışmanlık gelmektedir. 
Neden R Kullanılmalı?
Veri bilimi, şirketlerin işlerini yürütme şeklini biçimlendirmektedir. Kuşkusuz yapay zeka ve makineden uzak durmak, şirketin başarısız olmasına yol açacaktır. Büyük soru hangi aracı / dili kullanmanız gerektiğidir?
Veri analizi yapmak için piyasada mevcut olan birçok aracı vardır. Yeni bir dil öğrenmek biraz zaman yatırımı gerektirir. Verilerden en iyi bilgileri almak istiyorsanız zamanın R olduğu uygun aracı öğrenmek için biraz zaman harcamanız gerekir.
Excel ve PowerBI: Bu iki aracı öğrenmesi kolaydır ancak özellikle modelleme açısından olağanüstü bir iş yeteneği sunmaz. Ortada Python ve SAS'ı görebilirsiniz. SAS, işletmeler için istatistiksel bir analiz yürütmek için ayrılmış bir araçtır, ancak ücretsiz değildir. SAS bir tıklama ve çalıştırma yazılımıdır. Ancak Python, monoton öğrenme eğrisi olan bir dildir. Python, Machine Learning ve AI'yı dağıtmak için harika bir araçtır, ancak iletişim özelliklerinden yoksundur. Benzer bir öğrenme eğrisi 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 zaman almaz. Veri görselleştirmesiyle ilgili büyük bir sorun, hiçbir zaman bir kalıp bulamayacağınız veya bir sürü işe yaramaz grafikler oluşturabileceğiniz anlamına gelebilir. Tableau, verilerin veya iş zekasının hızlı bir şekilde görselleştirilmesi için iyi bir araçtır. İstatistik ve karar verme aracı söz konusu olduğunda R daha uygundur.
Eğer siz de R programlama alanında uzmanlaşmak istiyorsanız hemen eğitimlerimizden birine kaydolun!
R programlama eğitimlerimiz hakkında detaylı bilgi almak ve eğitimlere kaydolmak için bize ulaşın:
info@bilginc.com
+90 212 282 77 00