آموزش نرم افزار R و RStudio

این ویدئو جلسه اول آموزش نرم افزار R در دانشگاه علامه طباطبایی است که جهت استفاده دانشجویان علاقمند در این صفحه به اشتراک گذاشته شده است. در این ویدئو شما می‌آموزید:

• R چیست؟
• چرا باید از آن استفاده کرد؟
• تفاوت R و RStudio چیست؟
• چطور R و RStudio را نصب کنیم؟

R چیست؟ 

R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزار رایگان برای محاسبات آماری و گرافیک است. از آن عمدتا برای تجزیه و تحلیل داده ها، داده کاوی و استنتاج آماری استفاده می شود. زبان ساده و روانی دارد.این نرم افزار برای اولین بار به عنوان یک پروژه تحقیقاتی توسط Ross Ihaka و Robert Gentleman نوشته شد.

R چگونه کار می کند؟

R به عنوان نرم افزار رایگان در دسترس است و می تواند بر روی پلتفرم های متعدد مانند ویندوز، مک و لینوکس استفاده شود. دارای طیف گسترده ای از کتابخانه ها و بسته ها برای انجام وظایف مختلف، مانند تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و تجسم داده ها.

چرا از R استفاده می کنیم؟

R یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها است. برخلاف برنامه‌های کامپیوتری، همه چیز تحت کنترل کاربر است و به سادگی شخصی سازی می‌شود. استفاده از این نرم افزار دلایل متعددی دارد که به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

1. آنالیز آماری: R به طور خاص برای محاسبات آماری طراحی شده است و دارای طیف گسترده ای از توابع داخلی برای تجزیه و تحلیل داده ها، آزمایش فرضیه، مدل سازی رگرسیون و تکنیک های آماری پیشرفته است.
2. تجسم داده ها: R بسته‌های قدرتمندی مانند ggplot2 و lattice را برای ایجاد نمودارها، نمودارها و سایر تجسم‌های با کیفیت بالا ارائه می‌کند که به برقراری ارتباط مؤثر بینش داده‌ها کمک می‌کند.
3.  کتابخانه های جامع: اکوسیستم R شامل هزاران بسته موجود از طریق CRAN (شبکه آرشیو جامع R) است که طیف گسترده ای از روش های آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین و ابزارهای تخصصی برای رشته های خاص مانند بیوانفورماتیک، اقتصاد سنجی و غیره را پوشش می دهد.
4.  منبع باز: R رایگان و منبع باز است، به این معنی که برای همه قابل دسترسی است و از مشارکت های جامعه بزرگی از توسعه دهندگان و محققان که به طور مداوم قابلیت های آن را گسترش می دهند، بهره می برد.
5.  تحقیقات تکرارپذیر: با ابزارهایی مانند knitr و R Markdown، R ​​ترکیب کد، متن و خروجی (مانند جداول و نمودارها) در یک سند واحد را آسان می کند، که برای تولید گزارش های تحقیقاتی قابل تکرار ارزشمند است.
6.  انعطاف پذیری در مدیریت داده ها: R در مدیریت، تمیز کردن و دستکاری مجموعه داده های بزرگ بسیار کارآمد است. با بسته‌هایی مانند dplyr و data.table، R اجازه می‌دهد تا بحث و تغییر کارآمد داده‌ها را انجام دهد.
7.  یکپارچه سازی با سایر نرم افزارها: R می تواند به راحتی با سایر زبان های برنامه نویسی مانند Python، C++، و جاوا و همچنین با پایگاه های داده و فرمت های ذخیره سازی داده ها (مانند SQL، CSV، Excel) ادغام شود و آن را برای گردش های کاری مختلف همه کاره می کند.
8.  یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: R ابزارهای جامعی را برای یادگیری ماشین ارائه می دهد، از جمله الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت (به عنوان مثال، رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی)، که در مدل سازی پیش بینی و علم داده ضروری هستند.
9.  کاربرده گسترده در دانشگاه و تحقیقات : R به دلیل انتشار یافته های آماری و تکرار مطالعات در میان محققان و دانشگاهیان محبوب است و آن را به یک عنصر اصلی در تحقیقات علمی تبدیل می کند.

به طور خلاصه، R به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرد زیرا قدرتمند و انعطاف پذیر است و به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم و محاسبات آماری طراحی شده است و آن را به ابزاری مناسب برای آماردانان، دانشمندان داده و محققان تبدیل می کند.

نصب R و RStudio

نحوه نصب و اجرای نرم افزار R و RStudio می‌توانید هم در این ویدئو و هم در ویدئویی جداگانه در آمارینو ببینید و بیاموزید.