کاظم تقندیکی
استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

مزایا و معایب زبان R

R یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای مدل سازی، مصورسازی و تجزیه و تحلیل آماری است. اما مانند هر زبان برنامه نویسی دیگری، R نیز مجموعه ای از مزایا و محدودیت های خاص خود را دارد.

دوره های شبکه، برنامه نویسی، مجازی سازی، امنیت، نفوذ و ... با برترین های ایران

در این مقاله به بررسی مزایا و معایب برنامه نویسی R می پردازیم. لازم است بدانید، R یک زبان برنامه نویسی در حال تکامل و توسعه است. این بدان معنی است که بسیاری از معایب محدود آن به تدریج با به روز رسانی های آینده R از بین خواهد رفت. لذا زیاد نگران معایب محدود آن نباشید.


مزایا و معایب R

در مورد زبان برنامه نویسی R بیشتر بخوانید و بدانید.

مزایای برنامه نویسی R

مزایای مختلف زبان R در زیر ذکر شده است که در ادامه هر یک را توضیح خواهیم داد.
1. متن باز | رایگان است

R یک زبان برنامه نویسی متن باز است. این بدان معنی است که هر کسی می تواند بدون نیاز به مجوز یا هزینه با R کار کند. علاوه بر این، می‌توانید با سفارشی‌سازی بسته‌های R، توسعه بسته‌های جدید و حل مشکلات به توسعه زبان R کمک کنید.
2. پشتیبانی از انواع داده ها

R با استفاده از بسته هایی مانند dplyr و reader قادر است تا داده های آشفته و ناساختاریافته را به شکلی ساختاریافته تبدیل کنند.

3. پشتیبانی از انواع بسته ها یا کتابخانه های مختلف

R دارای مجموعه گسترده ای از بسته ها | Packages یا کتابخانه های مختلف است. با بیش از 10000 بسته در مخزن CRAN که تعداد آنها به طور مداوم در حال افزایش است. این پکیج ها برای حوزه های مختلف پردازشی نظیر پردازش متن | NLP ، پردازش تصویر | Image Processing ، یادگیری ماشین | Machine Learning ، یادگیری عمیق | Deep Learning و... استفاده می شوند.

4. رسم نمودار های با کیفیت

زبان R رسم نمودارهای با کیفیت را تسهیل می کند. کتابخانه های محبوب R مانند ggplot2 به طور ماهرانه ای از رسم نمودارهای زیبا حمایت می کنند که این ویژگی R را از سایر زبان های برنامه نویسی در حوزه علم داده متمایز می کند.

5. بسیار سازگار است

R بسیار سازگار است و می تواند با بسیاری از زبان های برنامه نویسی دیگر مانند C، C ++، Java و Python جفت شود. همچنین می‌توان آن را با فناوری‌هایی مانند Hadoop و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده دیگر ادغام کرد.

6. مستقل از پلتفرم

R یک زبان مستقل از پلتفرم است، در واقع R یک زبان برنامه نویسی چند پلتفرمی است، به این معنی که می توان آن را به راحتی در ویندوز، لینوکس و مک اجرا کرد.

7. گزارش های چشم نواز

با بسته هایی مانند Shiny و Markdown، گزارش نتایج یک تجزیه و تحلیل با R بسیار آسان است. شما می توانید با داده ها، نمودارها و اسکریپت های R تعبیه شده در این بسته ها گزارش های بسیار شیک تهیه کنید. حتی می توانید برنامه های وب تعاملی بسازید که به کاربر اجازه می دهد با نتایج تحلیلی داده ها تعامل داشته باشد.

8. عملیات یادگیری ماشین

R با کتابخانه های یادگیری ماشین خود، امکانات مختلفی را برای انجام عملیات یادگیری ماشین مانند طبقه بندی، رگرسیون و همچنین ویژگی هایی برای توسعه شبکه های عصبی مصنوعی فراهم می کند.

9. آمار

R به طور برجسته به عنوان زبان آماری شناخته می شود. این دلیل اصلی برتری R در میان سایر زبان های برنامه نویسی برای توسعه ابزارهای آماری است.

10. به طور مداوم در حال رشد

R یک زبان برنامه نویسی دائماً در حال تکامل است. در واقع یک فناوری پیشرفته است که هر زمان ویژگی جدیدی به آن اضافه می شود، یک به روز رسانی را برای کاربران خود ارائه می دهد.

اگر می‌خواهید R را از ابتدا یاد بگیرید، به دوره آموزشی زبان برنامه نویسی R | آر نگاهی بیندازید تا شما را متخصص R کند.

معایب برنامه نویسی R

1. منشأ ضعیف

R منشا خود را با یک زبان برنامه نویسی بسیار قدیمی تر "S" به اشتراک می گذارد. این بدان معناست که بسته پایه آن از گرافیک های پویا یا سه بعدی پشتیبانی نمی کند. اگرچه با بسته های رایج R مانند Ggplot2 و Plotly، می توان گرافیک های پویا، سه بعدی و همچنین متحرک ایجاد کرد.
2. مدیریت داده ها

R، در حافظه فیزیکی، اشیاء را ذخیره می کند. این بر خلاف زبان های دیگر مانند پایتون است. علاوه بر این، R در مقایسه با پایتون از حافظه بیشتری استفاده می کند. همچنین، R به کل داده ها در یک مکان واحد، یعنی در حافظه نیاز دارد. بنابراین، هنگام برخورد با داده های بزرگ، گزینه ایده آلی نیست. با این حال، با بسته های مدیریت داده و ادغام با Hadoop می توان این نگرانی را حل کرد.
3. امنیت اولیه

R فاقد امنیت اولیه است. این ویژگی جزء ضروری اکثر زبان های برنامه نویسی مانند پایتون است. به همین دلیل، محدودیت های متعددی برای R وجود دارد، زیرا نمی توان آن را در یک برنامه وب به خوبی جاسازی و استفاده کرد.
4. سرعت کمتر

بسته های R و زبان برنامه نویسی R کمی کندتر از زبان های دیگر مانند MATLAB و Python است. اگرچه با توسعه روز به روز سخت افزارها این مورد دیگر زیاد به چشم نمی آید


کاظم تقندیکی
کاظم تقندیکی

استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

استاد دانشگاه فنی و حرفه ای، فعال در حوزه های علم داده، يادگيري ماشين، داده کاوی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی و پایگاه داده ها با بیش از صد ساعت تدریس آنلاین و صدها پروژه موفق در حوزه علم داده، برای آموزش يا سفارش انجام پروژه با شماره 09157202653 (واتس اپ، تلگرام و تماس تلفنی) و ایمیل taghandiky@gmail.com در تماس باشید.

12 اردیبهشت 1401 این مطلب را ارسال کرده

نظرات