R và Python đều là những ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở đóng vai trò quan trọng trong tương lai thông qua trí tuệ nhân tạo, Machine Learning (học máy) và đổi mới theo hướng khoa học. Trong đó, Python là ngôn ngữ phổ biến hơn nhưng ngôn ngữ R cũng mang nhiều ưu điểm nổi bật. Vậy cụ thể ngôn ngữ R là gì? Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn so sánh ngôn ngữ R và Python chi tiết.
Tổng quan về ngôn ngữ R
Ngôn ngữ R là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình miễn phí được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào năm 1993. Ngôn ngữ này sở hữu một danh mục phong phú với 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 đối với các tác vụ tính toán phức tạp/cao cấp, ngôn ngữ C, C++ và Fortran được ưu tiên hơn.
R không chỉ phổ biến trong giới học thuật mà nhiều công ty lớn cũng sử dụng ngôn ngữ lập trình này, chẳng hạn như: Uber, Google, Airbnb, Facebook, …
Phân tích dữ liệu với R sẽ được thực hiện theo một loạt các bước gồm lập trình, chuyển đổi, khám phá, mô hình hóa và truyền đạt kết quả. Cụ thể:
- Lập trình: R là một 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.
Lợi ích của ngôn ngữ R
Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp 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, được ứng dụng vào thống kê, sinh trắc học và cả di truyền học. Vì thế, doanh nghiệp sẽ chú trọng hơn vào nhân viên có khả năng dùng ngôn ngữ R để tối ưu chi phí.
Dễ dàng thu thập và phân tích dữ liệu
Với ngôn ngữ R, bạn sẽ dễ dàng thực hiện quá trình thu thập dữ liệu và phân tích chúng. Thực, các ngôn ngữ khác đều được hỗ trợ tác vụ này nhưng ngôn ngữ R giúp tối ưu và nhanh gọn hơn rất nhiều.
Về phân tích dữ liệu, R có những tính năng sau:
- Chạy code không cần trình biên dịch: R là Interpreted Language (ngôn ngữ thông dịch) nên không cần đến trình biên dịch (compiler) vẫn có thể chạy code. Bên cạnh đó, ngôn ngữ này còn 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 bạn 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
- Hầu hết các ý tưởng mới đều được ứng dụng với ngôn ngữ 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. Lập trình viên 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 (SPSS, SAS).
- Có thể chạy trên các hệ điều hành phổ biến
- Cộng đồng lớn mạnh với cơ sở dữ liệu phong phú.
Các hạn chế của ngôn ngữ R
- Vì là mã nguồn mở nên có thể xuất hiện các package chưa hoàn chỉnh hoặc bug.
- Hạn chế về tính năng bảo mật
- Quản lý bộ nhớ chưa tối ưu. Dung lượng của ngôn ngữ 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 nên sẽ 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
Điểm giống nhau
- Đều là ngôn ngữ lập trình đa mô hình, hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, lập trình mệnh lệnh, lập trình 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 dễ sử dụng.
Bảng so sánh sự khác nhau của R và Python
R | Python | |
|---|---|---|
Mục đích | Phân tích và thống kê dữ liệu | Triển khai và sản xuất phần mềm, ứng dụng. |
Đối tượng người dùng chính | Các học giả và nhà nghiên cứu | Lập trình viên và kỹ sư phần mềm |
Tính linh hoạt | Sử dụng các thư viện có sẵn | Xây dựng các mô hình mới (Ví dụ: tính toán và tối ưu hóa ma trận) |
Độ thông dụng | Ít phổ biến hơn Python | Phổ biến chỉ sau ngôn ngữ C và Java |
Tích hợp | Chạy cục bộ | Tích hợp với nhiều phần mềm, chương trình khác |
Khả năng xử lý bộ dữ liệu | Có thể làm việc với big data nhưng chậm hơn Python | Xử lý big data dễ dàng hơn R |
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 |
|
|
Nên học R hay Python?
Nếu muốn tìm hiểu về thuật toán và triển khai phần mềm, Python là ngôn ngữ thích hợp để bắt đầu. Vì ngôn ngữ này có các thư viện lý tưởng để thao tác với ma trận và viết thuật toán. Với Python, bạn có thể xây dựng một mô hình từ đầu rồi sau đó chuyển sang các chức năng từ các thư viện Machine Learning.
Trong khi đó, ngôn ngữ R phù hợp để viết báo cáo và tạo trang tổng quan. Ngoài ra, nếu tập trung vào các phương pháp thống kê, R cũng là một lựa chọn lý tưởng.
Về cơ bản, để chọn học R hay Python, bạn cần xem xét:
- Bạn đã có kinh nghiệm lập trình hay chưa?
- Môi trường làm việc và vị trí của bạn yêu cầu ngôn ngữ gì?
- Mục đích sử dụng là gì? (thống kê, khám phá hay phân tích dữ liệu)
- Biểu đồ và đồ thị có quan trọng không?
Tóm lại, cả hai ngôn ngữ R và Python đều đóng vai trò quan trọng trong lập trình. Do đó, việc lựa chọn sử dụng ngôn ngữ nào sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào yêu cầu của người dùng. Trên đây là một số thông tin liên quan đến ngôn ngữ R. Bạn có thể tìm hiểu thêm những kiến thức về ngôn ngữ này từ các tài liệu trên internet. Chúc bạn thành công!
Những câu hỏi thường gặp
Ngôn ngữ R có những kiểu dữ liệu nào?
Một số kiểu dữ liệu trong ngôn ngữ R gồm:
- Kiểu dữ liệu logic.
- Kiểu dữ liệu số và số nguyên.
- Kiểu dữ liệu phức tạp.
- Kiểu dữ liệu ký tự.
- Dữ liệu thô.
Lĩnh vực nào cần học ngôn ngữ R?
Một số lĩnh vực yêu cầu biết ngôn ngữ R như:
- Khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu và số liệu thống kê
- Trực quan hóa dữ liệu
- Mô hình dự đoán/ Mô hình Machine Learning
- Reproducible reports
- Dashboard reports
Ngôn ngữ R được ứng dụng như thế nào trong doanh nghiệp?
Thay vì đưa R vào triển khai và xuất bản phần mềm, nhiều doanh nghiệp sử dụng R như một công cụ để khám phá và điều tra dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng R để chạy các phân tích phức tạp trên dữ liệu mẫu và đưa kết quả vào sản phẩm thông qua các công cụ quy mô doanh nghiệp.
Một số nhà cung cấp phần mềm đã thêm R vào các dịch vụ của họ, cho phép ngôn ngữ này có được chỗ đứng vững chắc hơn trong lĩnh vực big data hiện đại.
Học ngôn ngữ R với tài liệu nào?
Một số nền tảng để tìm hiểu kiến thức cơ bản về R:
- Codecademy: Nền tảng học các cú pháp cơ bản.
- Dataquest: Khóa học lập trình R.
- R dành cho Khoa học Dữ liệu: Một trong những nền tảng hữu ích nhất để học R.
- R Style Guide: Tài liệu tham khảo hữu ích về ngôn ngữ R.
- RStudio Education : IDE phổ biến nhất để lập trình với R.
- RStudio Cloud Primers: Nền tảng viết code R trực tuyến.
