فرصت‌ها و دامنه‌های مختلف زبان برنامه نویسی R را کشف کنید
R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری متن‌باز است که به طور خاص برای محاسبات آماری، تحلیل داده‌ها و نمایش گرافیکی طراحی شده است. این زبان به طور گسترده توسط آمارشناسان، دانشمندان داده و محققان در حوزه‌های مختلف استفاده می‌شود.
ویژگی‌ها و کاربردهای کلیدی R عبارتند از:
محاسبات آماری:
زبان برنامه نویسی R مجموعه‌ای جامع از توابع را برای تحلیل‌های آماری مختلف، از جمله مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های آماری کلاسیک، تحلیل سری‌های زمانی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی ارائه می‌دهد.
تحلیل و دستکاری داده‌ها:
این زبان قابلیت‌های قدرتمندی را برای پاکسازی، تبدیل و دستکاری داده‌ها ارائه می‌دهد که توسط بسته‌هایی مانند dplyr و tidyr پشتیبانی می‌شود.
تجسم داده‌ها:
R در ایجاد تجسم‌ها و نمودارهای با کیفیت بالا و قابل تنظیم، از جمله نمودارها و گرافیک‌های آماری، از طریق سیستم گرافیکی پایه و بسته‌هایی مانند ggplot2، عالی عمل می‌کند.
توسعه‌پذیری:
زبان اصلی R توسط یک اکوسیستم وسیع از بسته‌های مشارکتی جامعه توسعه یافته است که قابلیت‌های تخصصی را برای وظایف متنوع، از یادگیری ماشین گرفته تا بیوانفورماتیک، ارائه می‌دهند. متن‌باز و پشتیبانی جامعه:
R رایگان و متن‌باز است و از یک جامعه جهانی بزرگ و فعال که در توسعه، مستندسازی و پشتیبانی آن مشارکت دارند، بهره می‌برد.
بازتولیدپذیری:
رویکرد مبتنی بر کد R، تحقیق و تحلیل‌های قابل تکرار را ترویج می‌دهد و به کاربران اجازه می‌دهد تا تحلیل‌ها را با داده‌های جدید دوباره اجرا کنند و روش‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارند.
زبان خاص دامنه:
اگرچه R مانند پایتون یا جاوا یک زبان همه منظوره نیست، اما در حوزه محاسبات آماری و علوم داده بسیار مؤثر است.
R را می‌توان به طور مستقل یا همراه با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مانند RStudio استفاده کرد که تجربه کاربر را برای نوشتن، اجرا و مدیریت کد R افزایش می‌دهد.
بزرگترین سوالی که هنگام مطالعه هر زبان برنامه‌نویسی مطرح می‌شود این است که آیا یادگیری این زبان ارزشش را دارد یا خیر؟ همین سوال باید هنگام تصمیم به یادگیری برنامه‌نویسی R در ذهن شما ایجاد شود. سوالات مختلف دیگری مانند چشم‌انداز شغلی در زبان برنامه نویسی R چیست، آینده برنامه‌نویسی R چیست و دامنه زبان R در علوم داده چیست؟
همه ما می‌خواهیم یک شغل مطمئن داشته باشیم. اما آیا برنامه نویسی R پاسخی به این سوال است؟ در این مقاله، خواهیم فهمید که چگونه زبان برنامه نویسی R دنیای تجزیه و تحلیل را طوفانی کرده است.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
شغل های تعریف شده در برنامه نویسی R
ما مسیر شغلی R را بررسی خواهیم کرد و خواهیم فهمید که چگونه یک گزینه شغلی ایده‌آل برای مشتاقان علوم داده است.
چرا R در حال محبوب شدن است؟
محبوبیت زبان برنامه نویسی R ناشی از تطبیق‌پذیری و اثربخشی آن در تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار است. با افزایش اهمیت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در صنایع مختلف، زبان برنامه‌نویسی R به عنوان ابزاری کاربردی برای متخصصان در حوزه تجزیه و تحلیل و آمار ظهور کرده است. طیف گسترده بسته‌ها و کتابخانه‌های آن، پشتیبانی قوی برای دستکاری داده‌ها، مصورسازی و مدل‌سازی ارائه می‌دهد و آن را برای کارهایی از تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین ضروری می‌کند.
جامعه رو به رشد پیرامون R نیز به محبوبیت آن کمک می‌کند. زبان برنامه نویسی R با میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان، از یک اکوسیستم پویا از توسعه‌دهندگان، مربیان و متخصصانی بهره می‌برد که به طور مداوم قابلیت‌های آن را افزایش می‌دهند و دانش را از طریق انجمن‌ها، آموزش‌ها و پروژه‌های مشارکتی به اشتراک می‌گذارند. این پذیرش گسترده و مشارکت فعال جامعه تضمین می‌کند که R در خط مقدم علم داده و تجزیه و تحلیل باقی بماند و محبوبیت و ارتباط مداوم آن را در این زمینه هدایت کند.
تعداد تخمینی کاربران R تقریباً به 2 میلیون نفر نزدیک می‌شود!
با ظهور زبان برنامه نویسی R در علم داده و خود داده، نیاز مبرمی به ابزارهای کارآمد علم داده وجود دارد که بتوانند نیازهای کاربران خود را برآورده کنند.
R قادر به ارائه مزایای مختلف و پوشش تمام مسائل مهمی است که آن را برای عملیات علم داده ایده‌آل می‌کند. همچنین گروه‌ها، سمینارها و بوت کمپ‌های مختلفی در سراسر جهان سازماندهی می‌شوند که آموزش R را در سراسر جهان تسهیل می‌کنند.
زبان برنامه نویسی R یک تغییر دهنده بازی در صنعت تجزیه و تحلیل
R یک زبان متن باز است که به توسعه دهندگان و برنامه نویسان از سراسر جهان ارائه می‌شود. این زبان به طور مداوم در حال گسترش است و افراد از سراسر جهان در توسعه آن مشارکت دارند. این امر منجر به تبدیل شدن R به یک زبان برنامه نویسی پیشرفته شده است.
به دلیل استقلال پلتفرم، تنوع بسته‌ها و ویژگی‌های گرافیکی قوی، به ابزار اصلی برای صنعت تجزیه و تحلیل تبدیل شده است.
چشم‌انداز شغلی در R چگونه است؟
برنامه‌نویسان R می‌توانند انواع مختلفی از مشاغل را در صنعت علوم داده داشته باشند. از آنجایی که کمبود دانشمندان داده وجود دارد، برنامه‌نویسان R مبتدی و حرفه‌ای می‌توانند وارد صنعت علوم داده شوند.
شرکت‌های مختلفی مانند فیس‌بوک، گوگل و توییتر و همچنین استارت‌آپ‌های نوظهور وجود دارند که از R برای رسیدن به اهداف تحلیلی خود استفاده می‌کنند.
در عین حال، سازمان‌ها انتظار دارند بسیاری از استخدام‌های جدید از قبل به دانش R مجهز باشند. آنها می‌خواهند که آنها با ابزار R و نحوه استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنا باشند.
سازگاری تجاری زبان برنامه نویسی R
بیشتر دانشمندان و تحلیلگران داده از زبان برنامه نویسی R به عنوان ابزاری مورد علاقه خود استفاده می‌کنند. اما سازگاری شرکتی چطور؟
کسب و کارهای بزرگ اغلب از ابزارها و فناوری‌های متن‌باز برای یک فرآیند تجاری که به اندازه تحلیل داده‌ها حیاتی است، استفاده نمی‌کنند. اما R به آرامی قلب بسیاری از شرکت‌های بزرگ را تسخیر کرده است.
به عنوان مثال: شرکت‌هایی مانند گوگل، فیس‌بوک، Genpact، Accenture، MuSigma و بسیاری دیگر در حال پذیرش پلتفرم R هستند.
نقش‌های شغلی در R
برنامه‌نویس R بودن نه تنها مشاغلی را در صنعت فناوری اطلاعات تضمین می‌کند، بلکه صنایع مختلفی وجود دارند که از داده‌ها برای تبدیل مشکلات به راه‌حل‌ها استفاده می‌کنند. برخی از حوزه‌هایی که متقاضیان R بیشترین تقاضا را دارند به شرح زیر است:
- بخش‌های مالی
- بانک‌ها
- سازمان‌های بهداشتی
- شرکت‌های تولیدی
- دانشگاه‌ها
- دپارتمان‌های دولتی
برنامه‌نویسان R بیشترین تقاضا را دارند، به خصوص در استارت‌آپ‌های نوظهور. برخی از موقعیت‌های شغلی موجود برای برنامه‌نویسان R به شرح زیر است:
- دانشمند داده
- تحلیلگر کسب و کار
- تحلیلگر داده
- کارشناس مصورسازی داده
- تحلیلگر کمی
حال بیایید نگاهی اجمالی به هر یک از این مشاغل بیندازیم:
1. دانشمند داده
حرفه دانشمند داده، سخت‌ترین نقش شغلی است. یک دانشمند داده قرار است داده‌ها را استخراج کند، آن را به قالبی ساختاریافته تبدیل کند، تجزیه و تحلیل انجام دهد و بینش‌های آینده را پیش‌بینی کند. برای این منظور، R ایده‌آل‌ترین ابزار است زیرا قابلیت مدیریت کارآمد داده‌ها و همچنین مجموعه‌ای قوی از ابزارهای تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند.
2. تحلیلگر کسب و کار
یک تحلیلگر کسب و کار باید راه‌حل‌هایی را توسعه دهد که ماهیت فنی برای مشکلات مختلف کسب و کار دارند. آنها موظفند به دنبال راه‌حل‌ها باشند، تلاش‌های شرکت را پیش ببرند و همچنین الزامات کسب و کار را برآورده کنند. برای این منظور، R ابزارهای مختلف هوش تجاری را از طریق بسته‌های گسترده خود ارائه می‌دهد.
3. تحلیلگر داده
یک تحلیلگر داده مسئول استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این کار مستلزم استفاده گسترده از کتابخانه‌های آماری R برای ارائه نتایج دقیق است تا شرکت‌ها بتوانند تصمیمات مبتنی بر داده دقیقی بگیرند.
4. متخصص مصورسازی داده‌ها
R بیشتر به خاطر کتابخانه‌های مصورسازی‌اش محبوب است. به همین دلیل، متخصصان مصورسازی داده‌ها در برنامه‌نویسی R در صنایع مورد تقاضا هستند. بسته‌های مختلف R مانند ggplot2، plotly و غیره نمودارها و طرح‌های بصری جذابی را برای کاربران خود ارائه می‌دهند. بنابراین، داستان‌سرایی با داده‌ها به مهارتی پرطرفدار تبدیل شده است.
5. تحلیلگر کمی
تحلیلگران کمی در صنایع مالی و بانکی مشغول به کار هستند. این صنایع باید با انواع داده‌ها سر و کار داشته باشند و R یک راه حل ایده‌آل برای مشکلات مختلف داده‌های آنها ارائه می‌دهد. بنابراین، برنامه‌نویسان R که وسعت و عمق امور مالی را می‌دانند، بیشترین تقاضا را در این صنایع دارند.
در تصویر زیر توزیع حقوق کاربران R بر اساس کشور آمده است.
فهرست شرکت‌هایی که از R استفاده می‌کنند
در زیر فهرست شرکت‌هایی که از R برای اهداف مختلف استفاده می‌کنند، آمده است:
حقایق مهم مربوط به زبان R
- گوگل از R برای محاسبه بازگشت سرمایه کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌کند.
- فورد از R برای بهبود طراحی خودروهای خود استفاده می‌کند.
- توییتر از R برای نظارت بر تجربه کاربر استفاده می‌کند.
- FDA (سازمان غذا و داروی آمریکا) از R برای شبیه‌سازی آزمایش‌ها روی محصولات غذایی و دارویی جدید قبل از صدور مجوز تولید آنها استفاده می‌کند.
- سرویس ملی هواشناسی ایالات متحده از R برای پیش‌بینی سیل شدید استفاده می‌کند.
- گروه تحلیل داده‌های حقوق بشر از R برای تعیین کمیت تأثیر جنگ استفاده می‌کند.
- نیویورک تایمز از R برای ایجاد اینفوگرافیک استفاده می‌کند.
مقاله های مرتبط:
1– تکنیک های مدل سازی در تحلیل کسب و کار با R
2- مزایا و معایب برنامه نویسی پایتون (Python)
3-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها