-
Nedir bu R?
Veri analizi konusunun daha da popülerlik kazandığı günümüzde R adından sıkça söz edilen bir programlama dili haline gelmiştir. Peki nedir bu R ?
1993 yılında Yeni Zelanda'nın Auckland Üniversitesinden Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilen R adını iki geliştiricisinin baş harflerinden almaktadır. R genel bir tabirle istatistiksel hesaplama, grafik ve veri analizi için kullanılan açık kaynaklı özgür bir yazılım dilidir. Özgür bir yazılım dili olmasıyla kullanıcılarını da geliştirme sürecinin bir parçası haline getiren R, kullanıcıların ilgili olduğu spesifik alanlarla ilgili paketleri zamanla geliştirmesi ve yeni kullanıcılar geldikçe aynı oranda da gelişti.
Şimdilerde ise R Core Development Team adı verilen bir ekip tarafından geliştirilmeye devam etmektedir. Bugün yaklaşık 12000 paketi kullanıcılarına sunmaktadır.
S programlama diliyle de benzerlikleri oldukça fazladır. Kütüphanelerinin çoğu R ile yazılmış olsa da daha yoğun hesaplamalar gerektiren kütüphaneler ise C, C++ ve Fortran diliyle yazılmıştır. Windows, MacOS ve Linux sürümleri mevcuttur.
-
Kimler içindir bu R?
R, çok geniş istatistiki (doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistik testleri, zaman serileri analizi, sınıflandırma, kümeleme ve diğer) ve grafik çizim teknikleri sunmaktadır. Bu nedenle veri bilimciler ve analistler arasında oldukça popülerdir.
Kullanıldığı popüler alanlardan birkaçı makine öğrenmesi (machine learning), büyük veri (big data) ve biyoinformatiktir.
-
Neden R?
R ile Python kullanım alanı oldukça benzerdir. Peki o zaman neden veya hangi durumlarda R’ı tercih edebiliriz?
-
Python’un kullanım alanı R’a göre daha geneldir. Python istatistiksel hesaplamalarla birlikte yazılım geliştirmeyi de kapsar. Fakat R’ın amacı istatistiksel analiz yapmaktır ve bu alanda Python’a göre kullanıcılarına daha çok paket sunmaktadır.
-
R daha çok akademik alanda kullanılırken Python geliştirme alanında popülerdir.
-
Eğer analiz sonuçlarını app'lerle entegre olarak kullanmanız gerekiyorsa Python sizin için doğru seçenek çünkü production deployment için daha geniş bir ekosisteme ve daha olgun araçlara sahiptir
-
R’ın eksileri nelerdir?
Pek çok kullanıcı büyük data set’leriyle uğraşırken R’ın yavaşlağından şikayetçidir. Bunun nedeni ise R’ın single thread processing olarak çalışmasıdır. Yani tek bir CPU kullanılır. Bir diğer eksisi ise R’da kullandığınız tüm objelerin makinenizin RAM’inden R programının kapatılması ile birlikte kaldırılmasıdır. Bu da R’ın bir diğer yavaş çalışma nedenidir.
-
Sonuç
Eğer yukarıda açıkladığım özelliklere uyuyorsanız R Project ’den Türkiye’yi (veya bizi yurtdışından takip ediyorsanız size en yakın bölgeyi) seçip indirdikten sonra R Studio’nuzu kurup başlayabilirsiniz...
