R (Programmiersprache)

Was ist die Programmiersprache R?

Die Programmiersprache R ist eine Open-Source-Skriptsprache für prädiktive Analysen und Datenvisualisierung. Sie ist hauptsächlich in C, C++, Fortran und R geschrieben und wird für die Datenanalyse in zahlreichen Bereichen verwendet, darunter Gesundheitswesen, Fertigung, Bioinformatik und Finanzen. Unternehmen wie Accenture, Amazon, Google und Novartis nutzen R für Statistik, Forschung und Anwendungsentwicklung.

Die erste Version von R wurde 1995 veröffentlicht, um akademischen Statistikern und anderen Personen mit fortgeschrittenen Programmierkenntnissen die Möglichkeit zu geben, komplexe statistische Datenanalysen durchzuführen und die Ergebnisse in einer Vielzahl von visuellen Grafiken darzustellen. Der Name R leitet sich von den Anfangsbuchstaben der Namen der beiden Entwickler Ross Ihaka und Robert Gentleman ab, die damals an der Universität von Auckland in Auckland, Neuseeland, tätig waren.

Die Programmiersprache R enthält Funktionen für lineare Modellierung, nichtlineare Modellierung, klassische Statistik, Klassifizierung und Clustering. Aufgrund ihrer Funktionen und der Tatsache, dass sie im Quellcode unter den Bedingungen der GNU General Public License der Free Software Foundation kostenlos heruntergeladen werden kann, ist sie im akademischen Umfeld nach wie vor beliebt. Sie lässt sich kompilieren und läuft auf Unix-Plattformen und anderen Systemen wie Linux, Windows und macOS.

Die Anziehungskraft der Sprache R hat sich allmählich von der akademischen Welt in die Wirtschaft verlagert, da sie eine breite Palette von Funktionen bietet und zahlreiche statistische Techniken unterstützt.

Die R-Softwareumgebung

Die Programmierumgebung der Sprache R basiert auf einer Standard-Befehlszeilenschnittstelle. Über diese können die Benutzer Daten einlesen und in den Arbeitsbereich laden, Befehle eingeben und Ergebnisse abrufen. Die Befehle können von einfachen mathematischen Operatoren wie +, -, * und / bis hin zu komplizierteren Funktionen reichen, die lineare Regressionen und andere fortgeschrittene Berechnungen durchführen.

Die Benutzer können auch ihre eigenen Funktionen schreiben. Die Umgebung ermöglicht es ihnen, einzelne Operationen, wie zum Beispiel das Zusammenführen separater Datendateien in ein einziges Dokument, das Herausziehen einer einzelnen Variablen und die Durchführung einer Regression mit dem resultierenden Datensatz, in einer einzigen Funktion zu kombinieren, die immer wieder verwendet werden kann.

Schleifenfunktionen sind in der R-Programmierumgebung ebenfalls beliebt. Diese Funktionen ermöglichen es dem Benutzer, eine Aktion – zum Beispiel das Herausziehen von Stichproben aus einem größeren Datensatz – so oft zu wiederholen, wie der Benutzer angibt.

Vor- und Nachteile der Sprache R

Die Programmiersprache R bietet folgende Vorteile:

• Offener Quellcode. Die Programmiersprache R kann kostenlos heruntergeladen werden und verfügt über eine aktive Gemeinschaft von Online-Benutzern, die Unterstützung leisten können.
• Anwendbarkeit. R ist ideal für Aufgaben des maschinellen Lernens, einschließlich Regression und Klassifizierung.
• Plattformunabhängig. Die Programmiersprache R ist universell und kann auf den Betriebssystemen Windows, macOS, Unix und Linux ausgeführt werden.
• Reifegrad. Da es R schon seit vielen Jahren gibt und die Sprache seit ihrem Bestehen beliebt ist, ist sie ausgereift.
• Verfügbarkeit von Zusatzpaketen. Benutzer können Zusatzpakete herunterladen, die die Grundfunktionen der Sprache erweitern. Mit diesen Paketen können die Benutzer Daten visualisieren, Verbindungen zu externen Datenbanken herstellen, Daten geografisch abbilden und erweiterte statistische Funktionen ausführen. Eine beliebte integrierte Entwicklungsumgebung namens RStudio vereinfacht die Codierung in der Sprache R.

Obwohl die Programmiersprache R den Benutzern viele Vorteile bietet, hat sie auch einige Nachteile:

• Geschwindigkeit. Die Sprache R wurde für die langsame Durchführung von Analysen kritisiert, wenn sie auf große Datensätze angewendet wird. Das liegt daran, dass die Sprache eine Single-Thread-Verarbeitung verwendet, was bedeutet, dass die Open-Source-Basisversion jeweils nur einen Prozessorkern (CPU) verwenden kann. Im Vergleich dazu gedeiht die moderne Big-Data-Analytik durch parallele Datenverarbeitung, bei der Dutzende von CPUs in einem Server-Cluster gleichzeitig genutzt werden, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten.
• Speicherverwaltung. Da die R-Programmierumgebung eine In-Memory-Anwendung ist, werden alle Datenobjekte während einer bestimmten Sitzung im Arbeitsspeicher des Computers gespeichert. Dies kann die Datenmenge begrenzen, mit der R gleichzeitig arbeiten kann.
• Sicherheit. Als Open-Source-Sprache fehlt es R an grundlegenden Sicherheitsfunktionen, was zu Einschränkungen bei der Arbeit mit sensiblen Daten oder der Einbettung von Webanwendungen führt.
• Begrenzte Benutzeroberflächen. Auch wenn R das RStudio zur Verfügung stellt, benötigen die Benutzer möglicherweise umfassendere grafische Benutzeroberflächen.

R versus Python

R ist zwar in erster Linie eine Skriptsprache, die auch für Nicht-IT-Benutzer leicht zu erlernen ist, aber sie ist nicht so leistungsstark, flexibel oder effizient wie Python, die bevorzugte Sprache von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern.

Die Programmiersprache R ist jedoch einfacher zu verwenden als Python, und Anwendungen können mit R im Allgemeinen schneller erstellt, getestet und bereitgestellt werden, je nach ihrer Komplexität und der Größe der an der Anwendung beteiligten Datensätze.

Anwendungsfälle für R

Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und der Möglichkeit, Skripte zu erstellen, hat R als Statistiksoftware schnell an Beliebtheit und Anwendungsmöglichkeiten gewonnen. Es konkurriert mit Python als gängige Sprache, die in der Datenwissenschaft und Datenanalyse sowie bei Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet wird. R ist matrizenfreundlich und daher vielseitig in Anwendungen einsetzbar, die Diagramme zum Beispiel in Microsoft Excel verwenden.

Hier sind einige gängige Anwendungen:

• Statistische Analyse und Datenvisualisierung
• Explorative Datenanalyse
• maschinelles Lernen und prädiktive und präskriptive Anwendungen
• Marktforschung und Analyse des Verbraucherverhaltens
• diagnostische Anwendungen und Biostatistik im Gesundheitswesen
• Risikomanagement und Betrugserkennung im Finanzwesen

R und Big Data

Diese Einschränkungen haben die Anwendbarkeit der Sprache R in Big-Data-Anwendungen gemindert. Anstatt R in der Produktion einzusetzen, verwenden viele Unternehmensanwender R als exploratives und investigatives Werkzeug.

Datenwissenschaftler verwenden R, um komplizierte Analysen von Beispieldaten durchzuführen und dann, nachdem sie eine aussagekräftige Korrelation oder ein Cluster in den Daten identifiziert haben, ihre Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Mehrere Softwareanbieter haben ihre Angebote um Unterstützung für die Programmiersprache R erweitert, so dass R in der modernen Big-Data-Welt stärker Fuß fassen konnte. Anbieter wie IBM, Microsoft, Oracle, SAS Institute, Tableau und Tibco bieten ein gewisses Maß an Integration zwischen ihrer Analysesoftware und der Sprache R. Außerdem gibt es R-Pakete für beliebte Open-Source-Big-Data-Plattformen, darunter Hadoop und Apache Spark.

Jobs und Karriere mit R

R wird immer nützlicher und ist in den Toolkits vieler Fachleute weit verbreitet, und es gibt viele Möglichkeiten für IT-Fachleute mit R-Kenntnissen. Im Folgenden finden Sie einige Berufsrollen, die mit R arbeiten:

• Datenwissenschaftler
• Datenanalytiker
• Datenarchitekt
• Wirtschafts- und Wissenschaftsforscher
• Unternehmens- und Finanzanalysten
• Spezialisten für Business Intelligence
• Statistiker und quantitativer Analytiker
• R-Programmierer
• Datenbankmanager
• Geostatistiker
• Finanzanalysten
• Wissenschaftler für maschinelles Lernen
• Quantitativer Analytiker
• Statistiker