بررسی جامع زبان برنامه نویسی R

زبان برنامه نویسی R، یک زبان قدرتمند، رایگان و Open-source است که به طور گسترده بین دانشمندان داده، آماردانان و محققان مورد استفاده قرار می گیرد. بیشترین کاربرد R برای تجزیه و تحلیل داده ها، محاسبات آماری و مصورسازی است. R به واسطه پکیج های جانبی متعدد و رایگان، به ابزاری ارزشمند برای انجام پروژه های گوناگون در حوزه های ذکر شده تبدیل شده است. فرقی نمی کند که در کدام یک از شاخه های علم مشغول تحصیل و فعالیت باشید، اگر در پروژه های خود با آنالیز و تحلیل داده و نیز مصورسازی سر و کار دارید، R یکی از بهترین انتخاب ها می باشد. در این مقاله قصد داریم این زبان محبوب و رو به رشد را مورد بررسی قرار دهیم و ابعاد گوناگون آن را آنالیز کنیم.

زبان برنامه نویسی R

زبان R در اوایل دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط دو آماردان به نام های Ross Ihaka و Robert Gentleman در دانشگاه اوکلند نیوزلند توسعه یافت. در حقیقت این زبان به منظور آموزش آمار و با الهام از زبان برنامه نویسی S ایجاد شد. جالب است بدانید اسم زبان R از ابتدای اسم دو توسعه دهنده آن گرفته شده است. در ژوئن ۱۹۹۵، Martin Mächler که خود نیز یک آماردان بود، Ihaka و Gentleman را متقاعد کرد تا R را تحت GNU General Public License، به صورت رایگان و Open-source در اختیار عموم قرار دهند. اولین نسخه رسمی این زبان یعنی R 1.0 در ۲۹ فوریه ۲۰۰۰ منتشر شد.

با توجه به اینکه زبان برنامه نویسی R توسط آماردان ها ایجاد و توسعه داده شد، بیشترین کاربرد آن برای انجام محاسبات آماری بوده و هست. زمانی که در مورد آمار صحبت می شود، بسیاری از دانشجویان از اسم آن واهمه دارند و یادگیری اصولی آمار را به تعویق می اندازند. حال آنکه اگر قصد دارید در فضای علمی جایگاهی پیدا کنید، بدون این علم امکان پذیر نیست. پژوهش و علم، با آمار معنی پیدا می کند. بنابراین، یادگیری R با هر پیش زمینه علمی می تواند مفید باشد، چرا که آمار در همه جا قابل استفاده است. امروز زبان R به جایگاهی رسیده که نرم افزارهای معروف و گران قیمتی همچون SPSS را کنار زده و تقریبا اکثر آنالیزها و کارهای مصورسازی با قدرتی چند برابر توسط این زبان قابل پیاده سازی می باشند.

از همه مهم تر اینکه زبان R امروز در بین اجتماع آکادمیک و دانشگاهی محبوبیت بسیار زیادی پیدا کرده است. به طور مثال، اگر نگاهی به مقالات و پروژه های مرتبط با علوم زیستی و یا پزشکی بیاندازیم، ردپای آنالیزها به واسطه R به وضوح قابل رویت است. بخش عمده ای از پروژه های بیوانفورماتیکی نیز امروز با کمک R و پکیج های آن انجام می شود (در ادامه این مقاله پیرامون پکیج به صورت جداگانه صحبت خواهد شد). بنابراین، با توجه به گستردگی استفاده از این زبان در محیط علمی و از همه مهم تر رایگان بودنش، زبان برنامه نویسی R قصد دارد بیشتر از پیش و تا سال ها، جایگاه خود را در محیط و پروژه های علمی تثبیت کند.

زبان برنامه نویسی R برای چه مواردی استفاده می‌شود؟

به صورت کلی، در هرکجا از ساده ترین تا پیچیده ترین حالت که نیاز به آنالیز و تحلیل داده است، R می تواند یک انتخاب ایده آل باشد. همچنین مصورسازی با R نیز در سطوح حرفه ای قابل پیاده سازی است. از طرفی R به واسطه پکیج های قدرتمندی که دارد، می تواند پا را فراتر از آنالیز بگذارد و به شما امکان ساخت اپکلیشین های گوناگون را نیز می دهد. در ادامه بعضی از محبوب ترین موارد استفاده از R را بررسی می کنیم:

تجزیه و تحلیل آماری: R به طور گسترده در آمار استفاده می شود، زیرا طیف گسترده ای از تکنیک ها و توابع آماری را به صورت پیش فرض ارائه می کند. همچنین پکیج های R برای انجام آنالیزهای تخصصی آماری نیز وجود دارند. به عنوان مثال lme4 و survival که انجام مدل سازی خطی و Survival Analysis را آسان می کنند.

علم داده و یادگیری ماشین: R یکی از دو زبان محبوب برای علم داده و یادگیری ماشین در کنار پایتون است. امروزه بسیاری از دانشمندان داده و متخصصین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، یا از پایتون یا از R استفاده می کنند و موقعیت های شغلی این حوزه ها نیز نیازمند تسلط بر R و یا پایتون است. در بسیاری مراکز نیز هر دو زبان مورد نیاز است. بنابراین، اگر قصد داشته باشید در این حوزه ها مشغول فعالیت شوید، تسلط بر هر دو زبان R و پایتون می تواند مفید باشد.

بیوانفورماتیک: R به دلیل قابلیت های قدرتمند دستکاری و مصورسازی داده، به یک انتخاب محبوب در بیوانفورماتیک تبدیل شده است. پروژه Bioconductor مجموعه ای پکیج های اختصاصی جهت انجام آنالیزهای زیستی و بیوانفورماتیکی را در اختیار عموم قرار می دهند. تقریبا اکثریت مقالات بیوانفورماتیکی از R و پکیج های موجود در پروژه Bioconductor بهره گرفته اند. می توان گفت از پرکاربردترین آنالیزهای بیوانفورماتیکی در پژوهش های امروز که از R بهره می برند، آنالیز داده های Microarray و RNA sequencing و نیز پروژه های مرتبط با سیستم بیولوژی باشند.

مالی (Finance): R به طور گسترده در پروژه های مالی برای تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی و مدیریت ریسک استفاده می شود.

تحلیل داده های مشتریان: اگر صاحب یک کسب و کار هستید، می توانید از زبان R برای تجزیه و تحلیل داده های مشتریان در کسب و کار خود استفاده کنید. کافی است یک دیتاست از داده های مشتریان خود تهیه کنید و با کمک R اقدام به تجزیه و تحلیل آن نمایید.

به صورت کلی، R محدود به یک سکشن به خصوص (افراد دانشگاهی) نبوده و امروزه میلیون ها تحلیلگر، محقق و حتی شرکت های بزرگ مانند فیس بوک و گوگل نیز از R برای حل مسائل پیچیده استفاده می کنند.

میزان درآمد برنامه نویس R

به صورت کلی در صنعت و شرکت های گوناگون، برنامه نویس های R به منظور آنالیز داده های آن شرکت مشغول به کار می شوند. بنابراین، بسته به شرکتی که در آن مشغول به کار می شوید، باید انتظار درآمد متفاوتی را داشت. البته این موضوع در مورد تمامی زبان های برنامه نویسی نیز صادق است. بسته به محل کار، میزان سابقه و تجربه، درآمد افراد متفاوت است. براساس وبسایت glassdoor، متوسط درآمد یک برنامه نویسی R در آمریکا نزدیک به ۸۰ هزار دلار سالانه می باشد. البته که بهتر است زبان R را برای حرکت در یک مسیر تخصصی تر انتخاب کنید. مثلا مسیر کاری خود را به عنوان یک دیتاساینتیست پیش ببرید و دنبال موقعیت شغلی برای این حوزه باشید. در این صورت زبان R بنیان اساسی از حرفه شما خواهد شد و نیز متوسط درآمد بسیار بیشتری خواهید داشت. بر اساس داده های glassdoor، متوسط درآمد دیتاساینتیست در آمریکا ۱۲۱ هزار دلار سالانه می باشد.

در ایران نیز بسته به شرکتی که در آن مشغول فعالیت می‌شوید، در صورتی که پوزیشن شغلی دانشمند داده را به دست آورید، تا بیش از ۱۵ میلیون تومان ماهانه می‌توانید انتظار حقوق دریافتی داشته باشید. این عدد بسته به آگهی های شغلی مشاهده شده در وبسایت های کاریابی گوناگون و نیز تحقیقات میدانی است. البته که مهارت و تجربه شما عامل مهمی در میزان حقوق دریافتی است.

یادگیری زبان برنامه نویسی R دشوار نیست

بسیاری از افراد زمانی که واژه برنامه نویسی را می‌شنوند، تصور می‌کنند تمامی زبان های برنامه نویسی بسیار پیچیده و یادگیری آن ها دشوار است. باید گفت این موضوع در مورد بعضی از زبان های برنامه نویسی (به خصوص آن هایی که سطح پایین هستند و به زبان ماشین یا همان صفر و یک نزدیک می‌باشند) صادق است. اما امروزه ما شاهد زبان های برنامه نویسی سطح بالا همچون R هستیم. در حقیقت این زبان ها به زبان انسان ها خیلی نزدیک می‌باشند و نگارش آن ها به شکلی است که انگار با کامپیوتر خود به زبان انگلیسی صحبت می‌کنید. پس با کمی وقت و انرژی می توانید زبان R را بیاموزید و در آن متخصص شوید. مهم این است که این مسیر را شروع کرده و ادامه دهید.

معرفی منابع و فیلم آموزشی برنامه نویسی R

برای شروع مسیر یادگیری برنامه نویسی R، می‌توانید از دوره جامع R دایا زیست فناوران استفاده کنید. در این دوره بدون نیاز به هیچ پیش‌نیاز و دانشی در مورد برنامه نویسی،‌ مسیر خود را آغاز می‌کنید و پله پله وارد آنالیزهای تخصصی و نیز مصورسازی با کمک R، خواهید شد. علاوه بر آپدیت های منظم و پشتیبانی علمی، این دوره به ساده ترین شکل مسائل برنامه نویسی را تشریح می‌کند تا درک آن ها برای افرادی که هیچ تجربه ای در این مسیر نداشته اند، ساده شود.

شما می‌توانید به کمک یوتیوب و یا وبلاگ های مختلف نیز برنامه نویسی R را شروع کنید. البته این موارد بیشتر برای افرادی که تجربه برنامه نویسی با یک زبان دیگر را دارند، توصیه می‌شود. در حقیقت بسیاری از آموزش‌های رایگان در یوتیوب و یا وبلاگ‌ها، یا مشکل عدم طبقه بندی را دارند، یا به صورت مختصر پیرامون مسائل گوناگون صحبت کرده اند. به همین جهت افرادی که برای اولین بار قصد دارند وارد مسیر برنامه نویسی شوند، معمولا در ماه های ابتدایی با این روش، دچار سردرگمی های بسیاری شده و حتی ممکن است علاقه خود به برنامه نویسی را نیز از دست دهند. اما اگر در گذشته تجربه زبان دیگری را داشته اید و همچنین به زبان انگلیسی نیز مسلط هستید، می توانید از این منابع نیز استفاده کنید.

یادگیری برنامه نویسی با کمک کتاب نیز انتخاب دیگر است. کتاب های متعددی با هدف آموزش برنامه نویسی چاپ شده اند و در این بین گزینه های مناسب زیادی یافت می شوند. مزیت کتاب، نوشتاری بودن آن است که سبب می‌شود به مطالعه متون مرتبط با برنامه نویسی عادت کنید. از معایب آن می توان به زمان‌بر بودن مطالعه و نیز انرژی و حوصله زیاد برای شروع و ادامه دادن مسیر یادگیری اشاره کرد. در حقیقت بسیاری از افراد، کتاب های برنامه نویسی را به عنوان مکملی برای یک دوره آموزشی و یا کلاس حضوری توصیه می کنند. همچنین اگر تجربه برنامه نویسی با زبان دیگری را نیز دارید، کتاب برای شروع زبان جدید انتخاب مناسبی است.

نکته مهم

فراموش نکنید که سرمایه گذاری برای یادگیری، سبب صرفه جویی در زمان شما خواهد شد. مسیری که در طی ۶ ماه به صورت منظم و تحت یک برنامه مشخص قابل طی شدن است، بعضا به دلیل انتخاب مسیر آموزشی نامناسب تا سال‌ها باعث درجا زدن و نرسیدن به هدف دانش پذیر خواهد شد. البته که همیشه نباید به دوره های آموزشی وابسته بود. باید از یک جا دانش پذیر به خودآموزی در مسیر خود عادت کند. اما بهتر است مسیر خودآموز زمانی آغاز شود که دیدگاه فرد در حوزه مربوطه به حد قابل قبولی رسیده باشد. این‌گونه می‌توان انتظار بازدهی قابل توجهی را داشت. چرا که در بسیاری موارد از جمله برنامه نویسی، مسیر یادگیری فرد به واسطه آپدیت ها و تکنولوژی های جدید آن زبان، همیشگی است.

معرفی کتاب های آموزش برنامه نویسی R

همانطور که اشاره شد، بهتر است کتاب را به عنوان یک مکمل برای دوره آموزشی آنلاین یا حضوری خود انتخاب کنید. چرا که شروع برنامه نویسی از نقطه صفر با کمک کتاب، امری دشوار و طاقت فرسا خواهد بود. در این بخش لیستی از چند کتاب محبوب و مناسب برای یادگیری زبان برنامه نویسی R آورده شده است:

• Hands-on Programming with R
• R For Dummies
• The Book of R: A First Course in Programming and Statistics
• Learning R: A Step-by-Step Function Guide to Data Analysis
• R Cookbook
• R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data

نرم‌افزار RStudio

بعد از اینکه R را بر روی سیستم خود نصب کنید، می‌توانید کدنویسی را با اجرا کردن برنامه ای که در اختیار شما قرار می‌دهد، آغاز کنید. اما توصیه می‌شود برای تجربه حس بهتر، از یک IDE یا Text Editor حرفه ای برای برنامه نویسی خود استفاده نمایید. نرم افزار RStudio محبوب‌ترین IDE یا همان Integrated development environment برای R است که به شما این امکان را می‌دهد در یک فضای حرفه ای و اختصاصی، اقدام به برنامه نویسی با R نمایید. این نرم افزار به صورت رایگان از طریق این لینک قابل دریافت است. به کمک RStudio می توانید داده های خود را سازماندهی شده مشاهده کنید و این IDE امکان بارگزاری انواع پکیج های مختلف را به شما می‌دهد. همچنین می‌توانید به صورت همزمان چندین Script را باز کنید و به صورت ماژولار نیز اقدام به برنامه نویسی نمایید.

cdhowe, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

مفهوم پکیج در زبان R

پکیج در زبان R مانند کتابخانه در زبان پایتون و یا زبان های مشابه است. در حقیقت پکیج ها با این هدف توسعه داده می شوند که خلاءهای موجود حین کار با R خالص را برطرف کنند. انجام کارهایی که نیازمند کدنویسی بسیار زیاد هستند، به واسطه پکیج ها قابل حل می باشند و سرعت کدنویسی افزایش پیدا می کند. فرض کنید قصد دارید یک گراف تعاملی حرفه ای رسم کنید. برای این کار یک پکیج از قبل به صورت رایگان در دسترس است که با نصب آن و استفاده از توابعی که از پیش تعیین شده اند، می‌توانید در سریع ترین زمان ممکن این کار را انجام دهید. یا قصد دارید یک آنالیز به خصوص بر روی دیتاست خود انجام دهید که انجام این آنالیز به خودی خود نیازمند صرف وقت بسیار زیاد است. پکیج هایی اختصاصی به این منظور توسعه داده شده اند تا کار را برای شما ساده تر کنند. در حقیقت استفاده از این پکیج ها سبب حرفه ای تر شدن مسیر کاری شما می شود. زیرا در مدت زمان کوتاهی به نتیجه ای بهتر خواهید رسید. البته باید به این نکته اشاره کرد که پس از نصب هر پکیج، لازم است کار با آن‌ها را تمرین کنید و با اجزایشان آشنا شوید که این خود نیازمند صرف زمانی برای یادگیری است. اما برای پروژه های گوناگون و آنالیزهای اختصاصی، تعداد بی شماری پکیج به صورت رایگان در دسترس هستند که می توانید از آن ها استفاده کنید.

پکیج ها یا کتابخانه‌های پرطرفدار R

Tidyverse: این پکیج در حقیقت راهی برای حل چالش های متعدد دنیای دیتاساینس با کمک R است. Tidyverse یک پکیج واحد نیست و مجموعه ای از پکیج هاست که ارتباط انسان با داده های مختلف را ساده تر می کند. از آنجایی که پکیج های Tidyverse از یک منطق و روش مشخص و همچنین مشترک استفاده می کنند،‌ کار با داده ها برای کاربر لذت بخش‌تر خواهد شد. این مجموعه پکیج آنقدر محبوب است که عدم توجه به آن کار عاقلانه ای نیست. بسیاری از چالش ها و مشکلات موجود حین برنامه نویسی با R، با کمک این مجموعه پکیج قابل حل شدن، می‌باشند.

ggplot2: این پکیج یکی از مهم ترین پکیج ها برای مصورسازی حرفه ای با کمک R است. بسیاری از مقالات و پروژه های گوناگون از ggplot2 برای مصورسازی داده های خود استفاده کرده اند. این پکیج جزء پکیج های اصلی Tidyverse است. مصورسازی با کمک ggplot2 از گرامر گرافیک پیروی می‌کند. با کمک گرامر گرافیک می‌توان به شکلی منطقی و لایه لایه داده ها رو مصور کرد. دامنه ایجاد چارت ها و نمودارهای مختلف با ggplot2 بسته به خلاقیت شما بسیار زیاد است. کافی است بهترین مدل برای ارائه داده های خود را پیدا کرده و سپس با کمک عناصر موجود در ggplot2 نمودارهای زیبایی را خلق کنید.

dplyr: این پکیج نیز از پکیج های Tidyverse بوده و یک دستور زبان برای دستکاری داده هاست. فعل های موجود در این پکیج برای اعمال تغییرات در دیتاست های مختلف بسیار قدرتمند عمل می کنند. اقداماتی که انجامشان به شکل عادی و با استفاده از روش های کلاسیک و R خالص کمی دشوار و چالش برانگیز است، به راحتی توسط dplyr قابل انجام خواهند بود. به عنوان مثال، اگر قصد داشته باشید متغیری را در دیتاست انتخاب کنید، کافی است از تابع select() کمک بگیرید. اسم این توابع نشان دهنده کاری است که انجام می دهند. بنابراین، می توان برای تبدیل دیتاست خام به یک دیتاست بهینه شده، از این پکیج کمک گرفت.

Tidyr: هدف اصلی این پکیج، کمک به ایجاد Tidy data است. این پکیج نیز عضوی از Tidyverse است. در Tidy data ستون های جدول به عنوان متغیر و ردیف ها به عنوان نمونه در نظر گرفته می شوند. هر سلول از این ساختار نیز یک value دارد. به اسم Tidyverse که شامل مجموعه پکیج هایی برای کار با دیتا بود، توجه کنید. در حقیقت برای کار با پکیج های Tidyverse، بهتر است دیتاست استاندارد Tidy data را داشته باشد. اگر از ابتدا داده های شما بر اساس Tidy data مرتب نشده باشند، می توانید از این پکیج استفاده کنید.

ggraph: فرض کنید داده های ما در دیتاست از نوع رابطه ای هستند و قصد داریم این روابط را به تصویر بکشیم. مثل یک شبکه یا گراف. در چنین شرایطی پکیج ggraph می تواند انتخاب مناسبی باشد. این پکیج مانند یک اکستنشن برای ggplot2 است. در حالی که این پکیج بر اساس ggplot2 بنا شده است، دارای مجموعه ای از ویژگی های مستقل به منظور مصورسازی داده های یک شبکه و ترسیم روابط بین اجزا نیز می‌باشد.

Data.table: یک پکیج کاربردی برای کار با دیتافریم (یک نوع ساختمان داده در R) است که دستکاری دیتافریم به شکل بهینه‌ای را فراهم می کند. Syntax مورد استفاده در این پکیج ساده و منعطف بوده و نیز کدنویسی را سرعت می بخشد. اگر کار با دیتافریم و دستکاری داده های آن برای شما سخت و دشوار است، این پکیج انتخاب مناسبی است.

Plotly: این پکیج برای ایجاد نمودارهای تعاملی تحت وب مورد استفاده قرار می‌گیرد. فرض کنید قصد دارید یک دیتاست را مصور کرده و در یک جلسه کاری، آن را پرزنت کنید. در این شرایط می توان با روش های عادی مصورسازی، نمودارهای زیبایی را خلق کرد. اما این نمودارها صرفا قابل مشاهده هستند و قابلیت تعامل با مخاطب را ندارند. level بالاتر مصورسازی این است که نمودارهای قابل تعامل یا Interactive ایجاد کنیم. مثلا اگر یک نقطه در نمودار نشان دهنده یک نمونه به خصوص است، اگر ماوس را بر روی آن ببریم، اطلاعات تکمیلی در مورد آن نقطه را به ما نمایش دهد. یا بتوان داخل نمودار در مقیاس های مختلف زوم کرد. یا قادر باشیم بعضی از المان ها را از نمودار خود حذف کنیم. چنین نمودارهای تعاملی قطعا سطح کاری را به شدت افزایش می‌دهند و Plotly یک انتخاب مناسب برای چنین هدفی است.

آیا زبان برنامه نویسی R ارزش یادگیری دارد؟

زبان برنامه نویسی R، علی رغم اینکه رزومه شما را غنی‌تر می کند، جایگاه کاری شما در دنیای آکادمیک را نیز مستحکم‌تر می‌سازد. اگر تمایل دارید در دانشگاه ها، مراکز تحقیقاتی، تیم های پژوهشی و به طور کلی فضای علمی مشغول به کار شوید، با توجه به اهمیت کار با داده ها، زبان R یک انتخاب مناسب و قدرتمند است. همچنین در صورت اینکه تمایل دارید پژوهش های مرتبط با علوم زیستی و پزشکی را شروع کنید یا پژوهش های فعلی خود را حرفه ای تر پیش ببرید،‌ قطعا R یک گزینه معتبر برای این هدف است. شما می توانید به صورت فریلنسری آنالیزهایی را قبول کرده و با زبان R، در دوران دانشجویی خود و حتی بعد از آن کسب درآمد کنید. حتی می توانید به عنوان دانشمند داده به شرکت های مختلف و کسب و کارهای گوناگون کمک کنید. به طور کلی، دامنه فعالیت شما با کمک R قابل توجه و البته تخصصی خواهد بود و این یک مزیت برای افرادی است که به این زبان مسلط می‌باشند.

مزایای زبان برنامه نویسی R

شاید مهم ترین مزیت زبان R اختصاصی بودنش برای کارهای آماری است. بسیاری از تیم های تحقیقاتی بعد از انجام پروژه خود، نیاز دارند آنالیزهای آماری را بر روی داده های خود انجام دهند. اغلب SPSS را برای این کار انتخاب می‌کنند که شاید با وجود R، انتخاب هوشمندانه نباشد. SPSS یک نرم افزار پولی و کمی دشوار برای کار کردن است. R یک انتخاب رایگان و قدرتمند برای چنین هدفی است. بسیاری از آماردان ها نیز امروز R را جایگزین سایر نرم افزارهای موجود برای آنالیزهای آماری کرده اند.

مزیت دیگر R، ویژگی Open-source بودن آن است. این ویژگی امکان مشارکت سایر افراد در توسعه این زبان را فراهم می کند. به واسطه همین ویژگی Open-Source امروز شاهد رشد بی‌نظیر R هستیم و برای اهداف گوناگونی ورای صرفا آنالیزهای آماری می‌توان از R استفاده کرد.

پکیج های بسیار زیاد و تخصصی، مزیت مهم دیگر زبان R است. افزایش سرعت در کدنویسی و همچنین بهینه کار کردن به واسطه وجود این پکیج ها امکان پذیر شده است و روزانه شاهد ظهور پکیج های جدیدتری نیز می‌باشیم.

مصورسازی بی‌نظیر از قابلیت های دیگر زبان برنامه نویسی R است. امروز عصر داده است و افراد ترجیح می‌‌دهند داده ها را به شکل تصاویر و نمودارهای جذاب مشاهده کنند، تا جداول بزرگ و مملو از ردیف و ستون. به کمک R می‌توانید در سطح دیگری به مصورسازی داده های خود بپردازید. در دوره جامع R نیز، بخش عمده ای از دوره پیرامون تکنیک های مصورسازی پیش رفته است.

امکان ورود به حوزه دیتاساینس و یادگیری ماشین یکی از مهم ترین مزیت های R است. امروز همه جا صحبت از یادگیری ماشین است. شما با کمک R می توانید به خوبی پروژه های مرتبط با یادگیری ماشین را پیاده سازی کنید و در حقیقت این زبان یک رقیب برای پایتون به حساب می‌‌آید.

مزیت دیگر R پذیرفته شدن آن به عنوان ابزاری معتبر در اجتماع علمی و پژوهشی است. در حقیقت به علت گستردگی استفاده از R در پژوهش های گوناگون، اگر شما نیز از آن در پروژه خود استفاده کنید، می توانید از اعتبار آن آسوده خاطر باشید و حتی بعضا یک مزیت در چاپ مقاله شما خواهد بود.

در صورتی که بتوانید به سطح حرفه ای از این زبان برسید، با شناسایی چالش های آن یا حتی طراحی یک آنالیز به خصوص، می توانید یک پکیج اختصاصی از پروژه خود را منتشر کنید و حتی مقاله آن را در یک ژورنال معتبر به چاپ برسانید. بسیاری از محققین بیوانفورماتیک مشغول این کار هستند و با چاپ مقاله پیرامون پکیج هایی که توسعه داده اند، رزومه خود را تقویت می نمایند.

معایب زبان برنامه نویسی R

شاید مهم‌ترین ایراد زبان R، دشواری پیاده سازی کارهای اختصاصی بدون استفاده از پکیج است. در حقیقت ظهور انبوهی از پکیج های مختلف، با هدف جبران همین موضوع است. به طور مثال، شما با کمک ابزارهای R خالص شاید نتوانید به راحتی مصورسازی باکیفیتی را انجام دهید. به همین جهت می توایند از پکیج هایی مانند ggplot2 بهره ببرید.

در حقیقت اینکه علاوه بر توابع خود R، لازم است کار با برخی پکیج های تخصصی را نیز یاد بگیرید که خود نیازمند صرف کمی وقت می‌باشد، می‌تواند یک ایراد برای زبان R در نظر گرفته شود. هرچند این‌گونه نیست که یادگیری این پکیج ها دشوار باشد و با کمی صبوری قابل انجام است. در بسیاری موارد نیز کار با این پکیج ها بسیار بهتر از کار با خود R است و می‌توان وجود پکیج را نیز مزیت دانست. اما اگر بحث زمان یادگیری پکیج های جدید را به عنوان یک ایراد در نظر بگیریم، برای افرادی که کمتر تمایل به یادگیری مسائل جدید دارند، این موضوع می تواند یک چالش باشد.

از معایب دیگر زبان R می توان به مدیریت دیتاست‌ها بدون استفاده از پکیج اشاره کرد. در حقیقت بهتر است برای کار با دیتاست و آماده سازی آن از پکیج های موجود بهره ببرید و استفاده از تکنیک های موجود با خود R به تنهایی می تواند کار را کمی دشوار کند.

البته لازم به ذکر است که هیچ زبانی کامل نیست و علت وجود این همه زبان برنامه نویسی نیز همین است. اگر یک زبان کامل وجود داشت که می‌توانست تمام خلاء های موجود را پاسخ دهد و برنامه نویسان برای تمامی اهداف خود از همان یک زبان استفاده کنند، امروز نیز تمام دنیا با همان یک زبان کار می‌کرد. به منظور رفع خلاءهای موجود در حوزه های گوناگون، زبان های برنامه نویسی مختلفی به وجود آمده اند و در هر حوزه اختصاصی نیز ایراداتی بین زبان های موجود، دیده می‌شود. هرچند این ایرادات محدودیت های جدی را ایجاد نمی‌کنند و می توان با خلاقیت و استفاده از ابزارهای جانبی (مانند پکیج در R) به آن ها غلبه کرد.

صحبت پایانی

در انتها لازم به ذکر است، یادگیری زبان R به هر شخص آکادمیک توصیه می‌شود. چرا که مهم نیست در کدام یک از شاخه های علم مشغول به کار هستید، R یک انتخاب مناسب برای کار با انواع داده است. اگر در حوزه‌های زیست شناسی و یا پزشکی مشغول تحصیل و فعالیت هستید، یادگیری R را به دلایلی که در این مقاله شرح داده شدند، آغاز کنید. علاوه بر دنیای علم، زبان R می تواند حرفه و شغل فعلی یا آینده شما را تحت تاثیر قرار دهد و قطعا ارزش یادگیری را دارد.