Thịnh Văn Hạnh R và Python đều là những ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở đóng vai trò quan trọng trong tương lai. Đặc biệt là thông qua AI (trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (học máy) và đổi mới theo hướng khoa học. R tuy không phổ biến bằng Python nhưng cũng mang nhiều ưu điểm nổi bật. Vậy ngôn ngữ R là gì? Cùng tham khảo bài viết dưới đây để tìm hiểu về R và Python chi tiết nhất.
Tổng quan về ngôn ngữ R
Ngôn ngữ R là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình miễn phí được phát triển năm 1993 bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman. R sở hữu một danh mục phong phú các phương pháp thống kê và đồ họa. Bao gồm các thuật toán Machine Learning, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian và suy luận thống kê.
Hầu hết các thư viện của R đều được viết bằng chính ngôn ngữ này. Nhưng với các tác vụ tính toán phức tạp hơn, C, C++ và Fortran được ưu tiên.
R không chỉ phổ biến trong giới học thuật mà còn ở các công ty lớn như: Uber, Google, Airbnb, Facebook, …
R phân tích dữ liệu được thực hiện theo các bước gồm lập trình, chuyển đổi, khám phá, mô hình hóa và truyền đạt kết quả. Cụ thể:
- Lập trình: R là ngôn ngữ lập trình rõ ràng và dễ tiếp cận.
- Chuyển đổi: R được tạo thành từ một bộ sưu tập các thư viện được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu.
- Khám phá: Điều tra dữ liệu, tinh chỉnh giả thuyết của bạn và phân tích chúng
- Mô hình: R cung cấp một loạt các công cụ để nắm bắt mô hình phù hợp cho dữ liệu của bạn.
- Giao tiếp: Tích hợp code, đồ thị và kết quả đầu ra vào một báo cáo với R Markdown hoặc xây dựng ứng dụng Shiny để chia sẻ với mọi người.
>> Đọc thêm: Golang là gì? Ưu điểm và hạn chế của Golang đối với lập trình viên
Lợi ích của ngôn ngữ R
Đa số các doanh nghiệp hiện nay đều cần dựa vào phân tích dữ liệu để phát triển kinh doanh. Trong khi đó, R là ngôn ngữ lập trình có tính ứng dụng cao với phân tích dữ liệu. Nó được ứng dụng vào thống kê, sinh trắc học và cả di truyền học. Vì thế, nhân viên có khả năng dùng ngôn ngữ R để tối ưu chi phí sẽ được chú trọng hơn ở doanh nghiệp.
Dễ dàng thu thập và phân tích dữ liệu
Với R, bạn dễ dàng thực hiện quá trình thu thập dữ liệu và phân tích chúng. Các ngôn ngữ khác đều được hỗ trợ tác vụ này nhưng R giúp tối ưu và nhanh gọn hơn khá nhiều.
Về phân tích dữ liệu, R có các tính năng:
- Chạy code không cần trình biên dịch: R là Interpreted Language (ngôn ngữ thông dịch). Nó không cần đến trình biên dịch (compiler) vẫn có thể chạy code. Bên cạnh đó, R giúp thông dịch mã lệnh và hỗ trợ cho việc lập trình diễn ra thuận lợi hơn.
- Thực hiện phép tính trên vectors: R còn là vector-language nên không cần đến vòng lặp vẫn có thể sử dụng bất kỳ hàm số nào.
Tiết kiệm chi phí tối đa cho doanh nghiệp
Ngôn ngữ R có mã nguồn mở nên giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhiều chi phí. Bên cạnh đó, ngôn ngữ này còn vô cùng phù hợp để mô phỏng thông qua bảng biểu.
Ngoài ra, với hơn 15.000 package trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, khó có một công cụ nào phù hợp với kinh doanh được như ngôn ngữ R.
Một số ưu điểm khác của ngôn ngữ R
- Đa số ý tưởng mới đều được ứng dụng với R trước tiên.
- Cho phép lập trình viên sử dụng miễn phí.
- Dễ tìm hiểu cách vận hành của R thông qua phân tích source code. Developers được phép thêm tính năng, sửa lỗi và tích hợp với các ngôn ngữ khác (C, C++). Hỗ trợ tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và gói thống kê như SPSS, SAS.
- Có thể chạy trên nhiều hệ điều hành phổ biến.
- Cộng đồng lớn mạnh với cơ sở dữ liệu phong phú.
>> Tham khảo thêm: Rust là gì? Đây có phải ngôn ngữ lập trình trong tương lai?
Các hạn chế của ngôn ngữ R
- Có thể xuất hiện các package chưa hoàn chỉnh hoặc bug do sử dụng mã nguồn mở.
- Hạn chế tính năng bảo mật.
- Quản lý bộ nhớ chưa tối ưu. Dung lượng R khá nặng và chiếm nhiều bộ nhớ khả dụng của máy tính.
- Tất cả các đối tượng dữ liệu đều được lưu trữ trong RAM của máy tính. Vì thế nó giới hạn số lượng dữ liệu R có thể hoạt động tại một thời điểm.
- Phân tích khá chậm khi áp dụng cho các tập big data.
So sánh ngôn ngữ R và Python
Giống nhau
- Đều là ngôn ngữ lập trình đa mô hình, hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, mệnh lệnh, thủ tục,…
- Đều là ngôn ngữ thông dịch
- Được sử dụng để xây dựng thuật toán
- Có mã nguồn mở và miễn phí
- Tích hợp với nhiều cơ sở dữ liệu như MySQL, Oracle, …
- Hỗ trợ nhiều loại tệp khác nhau như tệp CSV, tệp Excel, tệp XML và tệp JSON.
- Dễ học và sử dụng.
Sự khác nhau của R và Python
| Tiêu chí so sánh | R | Python |
| Mục đích | Phân tích và thống kê dữ liệu | Triển khai, sản xuất phần mềm ứng dụng |
| Đối tượng sử dụng chính | Học giả, nhà nghiên cứu | Lập trình viên, kỹ sư phần mềm |
| Độ linh hoạt | Sử dụng thư viện có sẵn | Sử dụng mô hình mới (ví dụ tính toán và tối ưu ma trận,…) |
| Độ phổ biến | Ít phổ biến hơn Python | Phổ biến sau C và Java |
| Tích hợp | Cục bộ | Tích hợp nhiều phần mềm và chương trình khác |
| Khả năng xử lý dữ liệu | Làm việc được với big data nhưng chậm hơn Python | Xử lý big data dễ dàng hơn |
| Thao tác trên IDE | RStudio | Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio Code |
| Khả năng xử lý nhiệm vụ | Nhận được kết quả cơ bản dễ dàng. | Phù hợp để triển khai các thuật toán. |
| Thư viện phổ biến | Tydiverse,Caret, Ggplot2, Zoo,… | TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Spicy, Caret,… |
| Ưu điểm |
|
|
| Nhược điểm |
|
|
Kết luận
Trên đây là những kiến thức về ngôn ngữ lập trình R mà BKNS muốn gửi tới bạn. Hy vọng bạn sẽ có thêm kiến thức và hiểu biết hơn về những ngôn ngữ lập trình hiện nay. Đặc biệt hiểu được ngôn ngữ R là gì và so sánh với ngôn ngữ Python.
Ghé thăm BKNS để cập nhật nhiều bài viết hữu ích hơn.
[mautic type=”form” id=”6″]
Tham khảo thêm các bài viết hữu ích khác:
Website Là Gì? Cách Tạo Website Miễn Phí Đơn Giản Nhất
Tiêu chí của một website chuẩn SEO là gì?
Giao diện website gồm những thành phần nào?
Theo dõi trên
Hướng dẫn chuyển tên miền về BKNS
