Ngôn ngữ R là gì? So sánh ngôn ngữ R và Python

ngon-ngu-r-la-gi

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:

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:

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

Các hạn chế của ngôn ngữ R

So sánh ngôn ngữ R và Python

Điểm giống nhau

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

  • Trực quan, có tính thẩm mỹ
  • Thư viện phong phú, phù hợp với mục đích thống kê.
  • Cộng đồng sử dụng lớn
  • Các IDE giúp chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp dễ dàng.
  • Khả năng tính toán và triển khai phần mềm được tối ưu
  • Tốc độ xử lý nhanh
  • Dễ học, dễ hiểu và dễ thực hành.

Nhược điểm

  • Tốc độ xử lý chậm khi làm việc với bộ dữ liệu quá lớn.
  • Thời gian đầu tìm hiểu sẽ gặp nhiều khó khăn.
  • Ít thư viện hơn R.
  • Giao diện hơi phức tạp, không có tính thẩm mỹ.

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:

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:

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

Exit mobile version