印地語R程序設計

R是一種編程語言和環境，通常用於統計分析、數據分析、圖形學、科學研究和報告。R程序設計是由Ross Ihaka和Robert Gentleman於1993年在新西蘭奧克蘭大學開發的。R編程現在是由R開發核心團隊開發的。R在GNU通用公共許可證下可以自由訪問，它類似於S語言。這個編程語言被命名為R，基於R的兩位創造者(Robert Gentleman和Ross Ihaka)名字的首字母，並在貝爾實驗室語言S名字的一半。

R是一個可訪問的編程工具，由一組庫組成，用於調查數據。R提供了廣泛的工具來為您的數據建立正確的模型。

由於其富有表現力的語法結構和簡單易用的界麵，近年來它受到了廣泛的歡迎。

R和Python都是開源的，也是最受歡迎的編程語言，擁有龐大的社區。新的庫或工具被持久地添加到它們各自的索引中。R主要用於統計分析，而Python為數據科學提供了一種更通用的方法。

R和Python是麵向數據科學的編程語言的前沿。學習兩者顯然是理想的解決方案。R和Python需要時間投資，而這種奢侈並不是對每個人都適用的。Python是一種非常有用的語言，具有可讀性強的語法。R是由統計學家構建的，包含了他們特定的語言。

關鍵的不同點:

R的基本目標是數據分析和統計，而Python的主要目標是部署和生產。

R主要用於分析統計數據，而Python為數據科學提供了一種更通用的方法。

R客戶端主要由學者和研發專業人員組成，而Python用戶主要是程序員和開發人員。

R提供了使用可用庫的適應性，而Python提供了從頭構建新模型的適應性。

R語言一開始很難學，而Python是線性的，學習起來很流暢

R語言被協調為本地運行，而Python與應用程序集成得非常好

R和Python都可以處理龐大的數據庫。

R編程可以在R Studio IDE上運行，而Python可以在Spyder和Ipython Notebook IDE上運行

R編碼語言由不同的包和庫組成，如tidyverse, ggplot2，插入符號，zoo，而Python由包和庫組成，如pandas, scipy, scikit-learn, TensorFlow，插入符號

這是一個很難回答的問題。許多研究人員和分析師正在學習R語言作為他們的主要語言，以解決他們的數據分析需求。這就是R編程的力量，隨著你的學習，它很簡單易懂。你所需要的隻是數據，以及基於對數據的調查得出結論的明確意圖。

事實上，R是在S編程語言的基礎上開發的，而S編程語言最初的目的是幫助人們在處理數據的同時學習編程。然而，具有Python、PHP或Java背景的開發人員可能會發現R不尋常，一開始就會感到困惑。與普通編程語言相比，R使用的語法非常不同。雖然R具有編程語言所需的所有功能，但在用R語言編寫代碼時，您不必編寫大量的if條件和循環。還有其他編程結構，如向量、列表、框架、數據表、矩陣等，允許您批量更改數據。

R是一種越來越著名的編程語言，尤其是在數據分析和數據科學領域。在任何情況下，如果你不確定如何前進，學習R會是一項令人沮喪的任務。通常，這是激勵你學習的東西和你實際學習的方式不匹配的結果。學習R語言會對你的職業生涯產生非凡的影響。

數據科學是一個快速發展的高薪領域。大部分頂尖科技公司都在數據科學相關的職業崗位上雇傭R程序員。R正在被全球各個執行分析的行業的組織使用。一般來說，在數據科學社區中存在著真正的平分。一般來說，有紮實的學術或統計背景的數據科學家更喜歡R，而有更多編程背景的數據科學家更傾向於學習Python。

當你需要做大量的統計分析或繪圖時，R是你的首選。使用R編程語言，一般的數學運算，如矩陣乘法，可以直接進行。另一方麵，Python使可複製性和可訪問性比R更容易。令人振奮的消息是R是由學者和科學家開發的。它被設計用來回答統計問題、機器學習和數據科學。此外，R是數據科學的合適工具，因為它有強大的通信庫。此外，R捆綁了很多包來計算時間序列分析、麵板數據和數據挖掘，沒有比R更好的工具了。

R是2020年最著名的語言之一，廣泛應用於金融、商業和學術界。對於一個完全的初學者來說，在幾周內學習並開始用印地語編寫R程序是很容易的。以下是如何開始。

消費R內容R-blogger是找到關於R-blogger的博客的主要地方。Garrett Grolemund和Hadley Wickham所著的數據科學R-blogger編程是學習R-blogger最好的介紹性書籍。

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參與R項目或不同的R編程實例沒有可行的方法可以替代使用真實數據的R實踐經驗——你可能想要開發自己的數據科學項目組合來學習R編程。

繼續擴展你的R技能:繼續培養和提高你的R技能——但要注意常見的陷阱。帕特裏克·伯恩斯的《地獄》是關於正常糾纏的典型文本，是一篇令人愉快的短文。如果你遇到了問題，R郵件列表是一個問問題的好地方。盡管電子郵件列表現在可能感覺完全過時了，但它的主要好處是，很多已經使用R語言幾十年的人都在列表上，包括開發R語言的R核心小組。如果你對學習R語言感到好奇，注冊R幫助郵件列表是一個聰明的主意。

同樣，和其他語言一樣，你需要練習和完善R技能，以適應和熟悉R技能。研究一下R編程或機器學習方麵的常規麵試問題。保持積極的心態，堅持下去，你將很容易在數據科學和分析領域找到一份工作。

R以難學著稱，因為它與其他分析軟件截然不同。有些是其極端力量和適應性不可避免的副產品。此外，與任何軟件一樣，有些是由於設計上的選擇，回頭看，這些選擇本可以更好。幾年前，R是一門很難掌握的語言，因為它令人困惑，而且不像其他編程工具那樣有條理。為了克服這個重大問題，哈德利·維克漢姆製作了一套名為“tidyverse”的包裹集合。數據操縱變得瑣碎而與生俱來。創建圖表不再那麼麻煩了。

R可以實現機器學習的最佳算法。像Keras和TensorFlow這樣的包允許製作高端的機器學習方法，R編程也提供了一個包來執行Xgboost，這是Kaggle比賽的最佳算法之一。R可以與其他語言進行通信，就像在R中調用Python、Java、c++一樣。大數據的世界也對R開放，你可以與不同的數據庫(如Spark或Hadoop)進行接口。最後，R得到了發展，允許並行化操作來加速計算。事實上，R被抱怨一次隻使用一個CPU。但是並行包允許您在機器的不同核心中執行任務。

是的。在Grbeplay2018官网eat Learning，我們有很多初學者從沒有編碼經驗開始，最終成為數據分析師、數據科學家和數據工程師。R是一門非常適合初學者學習的編程語言，你不需要任何代碼經驗就能上手。

現在，R比任何其他編程語言都更容易學習，這要感謝那些時髦的包集合。tidyverse是一個驚人的工具集合，用於使用R編程訪問、清理、操作、分析和可視化數據。這個偉大的beplay2018官网學習R編程教程用印地語提供了一個很棒的R編程介紹。

Python最初是作為一種用於軟件開發的編程語言發展起來的，後來加入了數據科學工具，所以有計算機科學或軟件開發背景的人通常會發現Python對他們來說更自然。

R有一組名為Tidyverse的軟件包，它提供了用於導入、操作、可視化和報告數據的令人驚歎但又簡單易學的工具。使用這些工具，沒有編程或數據科學經驗的人可以比使用Python更快地獲得收益。

如果您的組織中的數據科學基本上是由具有編程經驗的專門小組進行的，那麼Python還有一點餘地。如果你有很多員工沒有數據科學或編程背景，但他們實際上需要與數據打交道，R就有一個有利的優勢。

這取決於您的編程經驗以及學習和實踐的熱情。如果你有編寫任何其他編程語言的經驗，你需要花7天時間來學習R編程，每天至少花3個小時。如果你是一個初學者，如果你每天練習3個小時，你需要一個星期的時間來完成基本的練習。

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