Nếu bạn làm việc trong ngành công nghệ thông tin thì chắc hẳn đã từng nghe hoặc tiếp xúc trực tiếp với loại ngôn ngữ R. Nội dung bài viết này, Vietnix sẽ chia sẻ những khía cạnh cơ bản mà một lập trình viên cần biết về code R.
Ngôn ngữ R là gì?
Ngôn ngữ R còn được gọi tắt R, là loại ngôn ngữ lập trình miễn phí với đặc tính nổi trội là mã nguồn mở, hiệu suất mạnh và được hỗ trợ mở rộng. Bên cạnh đó, ngôn ngữ R được biết đến là môi trường tối ưu cho thống kê, nghiên cứu, phân tích, trình bày dữ liệu.
Có thể nói, code R được xem là bản hiện thực của ngôn ngữ lập trình S, được Ross Ihaka và Robert Gentleman tạo ra dựa trên ngữ nghĩa khối từ vựng của ngôn ngữ lập trình Scheme. Đến hiện tại, ngôn ngữ R vẫn đang được phát triển bởi R Development Core Team.
Hiện nay, ngôn ngữ R đang nhận được sự ưa chuộng khá lớn từ phía cộng đồng lập trình viên. Tính đến tháng 3 năm 2022, R đứng thứ 11 trong chỉ số TIOBE, thước đo mức độ phổ biến của ngôn ngữ lập trình, trong đó ngôn ngữ này đạt vị trí thứ 8 vào tháng 8 năm 2022.
Ngoài ra, sức hút của chúng còn thể hiện qua:
- Nhóm Linkedln với hơn 18 ngàn thành viên.
- 4.400 gói add-on.
- Meetup R có hơn 80 nhóm đang hiện hữu.
Tại sao chọn ngôn ngữ R?
Nếu bạn đang muốn hợp tác làm việc với các doanh nghiệp thì có lẽ code R là sự lựa chọn phù hợp nhất. Thông thường, đối với vị trí lập trình viên, nhà tuyển dụng đánh giá kỹ năng code R là điều hữu ích và có tính ứng dụng cao trong môi trường doanh nghiệp phụ thuộc vào phân tích dữ liệu.
Trong thời đại hiện nay, bất cứ doanh nghiệp nào cũng cần dựa vào phân tích dữ liệu để phát triển kinh doanh. Trong khi đó, hầu hết các gói thống kê dành cho doanh nghiệp có mức chi phí khá cao. Vì thế, họ sẽ chú trọng hơn vào thuê nhân viên có khả năng dùng ngôn ngữ R để tối ưu chi phí. Tuy vậy, thành thạo ngôn ngữ R không giúp bạn có việc làm ngay mà chỉ giúp bạn nổi trội hơn trong các kỳ ứng tuyển.
Cụ thể, bạn nên lựa chọn học ngôn ngữ R bởi ngôn ngữ này mang tới những lợi ích thực tế sau:
Dễ dàng thu thập hoặc phân tích dữ liệu
Với loại ngôn ngữ lập trình này, bạn hoàn toàn dễ dàng trong việc hoàn thành quá trình thu thập dữ liệu, đồng thời phân tích tất cả ở cùng một nơi. Nhìn chung, mọi ngôn ngữ khác đều được hỗ trợ thực hiện tác vụ này, thế nhưng code R lại làm tốt và nhanh gọn hơn khá nhiều.
code R tối ưu cho phân tích dữ liệu
Bạn sẽ nhìn nhận rõ hơn về sức mạnh của chương trình R thông qua 3 yếu tố:
- Chạy code không cần compiler: code R là interpreted language (ngôn ngữ thông dịch), vì thế không cần đến compiler vẫn có thể chạy code. Ngôn ngữ R giúp thông dịch mã lệnh và giúp cho việc lập trình diễn ra dễ dàng cũng như phát triển thuận lợi hơn.
- Thực hiện mọi phép tính trên vectors: code R là vector-language, vì thế bạn không cần đến vòng lặp mà vẫn có thể sử dụng bất kỳ function nào.
- Statistical-Language: Ngôn ngữ R được ứng dụng trong thống kê dữ liệu, sinh học và cả di truyền học. Nó có thể đáp ứng việc hoàn thành tất cả các thuật toán vì code R là loại ngôn ngữ turing-complete.
Ngon ngữ R được ứng dụng phổ biến trong kinh doanh
Ngôn ngữ R là open-source (mã nguồn mở) hoàn toàn miễn phí nên sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhiều chi phí trong kinh doanh. Bên cạnh đó, loại ngôn ngữ này còn vô cùng phù hợp với những mô phỏng thông qua bảng biểu.
Với cộng đồng phát triển khá mạnh, hơn 15.000 packages trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Chính vì thế, ở thời điểm hiện tại khó có một công cụ nào phát triển và phù hợp với kinh doanh được như ngôn ngữ R.
Đối với quá trình nghiên cứu cũng như phân tích dữ liệu, thực tế viêc khan hiếm nhân tài là điều thường xuyên gặp phải. Doanh nghiệp có thể sử dụng chương trình R là nền tảng trong việc đào tạo nhân viên lập trình.
Ưu điểm của ngôn ngữ R
Ngay sau đây, Vietnix sẽ mang đến bạn 5 ưu điểm của R:
- Hỗ trợ các package thống kê tối ưu cùng công nghệ hiện đại nhất. Hầu hết các ý tưởng mới đều được ứng dụng lên R trước tiên.
- Bất kỳ nhà lập trình nào cũng có thể sử dụng và cải tiến ngôn ngữ này vì chũng là mã nguồn mở, miễn phí.
- Với đặc tính là mã nguồn mở, R cho phép mọi người hiểu rõ cách vận hành của chúng thông qua phân tích source code. Bạn được phép thêm tính năng, sửa lỗi, tích hợp sử dụng cùng ngôn ngữ khác (gồm: C, C++), hỗ trợ tương tác với đa dạng nguồn dữ liệu và gói thống kê (SPSS, SAS).
- R là nền tảng độc lập nên phù hợp để chạy trên mọi hệ điều hành.
- Hệ sinh thái tối ưu mạnh mẽ với cơ sở dữ liệu phong phú.
Nhược điểm của ngôn ngữ R
Bên cạnh ưu điểm vượt trội thì R vẫn ẩn chứa 4 nhược điểm, gồm:
- Vì là mã nguồn mở, ai cũng có thể phát triển các tính năng nên vẫn xuất hiện các package chưa hoàn chỉnh hay còn tồn tại bug.
- Tương tự, nếu code không chạy thì sẽ không có bất kỳ ai để “complain”. Bạn phải chấp nhận tự sửa hoặc tìm code khác để thay thế.
- Hiện tại tính năng bảo mật của R vẫn là điều thiếu sót.
- Hệ thống chương trình R quản lý bộ nhớ chưa hiệu quả. Dung lượng ngôn ngữ này khá nặng và chiếm gần hết bộ nhớ khả dụng của máy tính.
Câu hỏi thường gặp
R hay Python ngôn ngữ nào tốt hơn?
Python thân thiên với người mới bắt đầu, có thể khiến chúng trở thành ngôn ngữ học nhanh hơn R. Tùy thuộc vào vấn đề bạn đang tìm cách giải quyết, R phù hợp hơn cho việc thử nghiệm và khám phá dữ liệu. Python là một lựa chọn tốt hơn cho các ứng dụng quy mô lớn và học máy.
Các kiểu dữ liệu trong R?
Trong R có 6 kiểu dữ liệu cơ bản:
1. Kiểu dữ liệu logic.
2. Kiểu dữ liệu số.
3. Kiểu dữ liệu số nguyên.
4. Kiểu dữ liệu phức tạp.
5. Kiểu dữ liệu ký tự.
6. Loại dữ liệu thô.
Làm thế nào để cài đặt và cấu hình môi trường R và RStudio trên máy tính cá nhân?
Bước 1: Tải xuống và cài đặt R
– Truy cập trang web chính thức của R và chọn phiên bản phù hợp với hệ điều hành của bạn (Windows, macOS, Linux).
– Làm theo hướng dẫn cài đặt đơn giản.
Bước 2: Tải xuống và cài đặt RStudio
– Truy cập trang web RStudio và chọn phiên bản “RStudio Desktop” miễn phí.
– Cài đặt RStudio, chương trình sẽ tự động nhận diện phiên bản R đã cài đặt.
Bước 3: Cấu hình cơ bản (tùy chọn)
– Mở RStudio, vào Tools -> Global Options. Tại đây bạn có thể tùy chỉnh giao diện, font chữ, màu sắc,…
– Cài đặt thêm các gói (packages) cần thiết cho công việc bằng cách sử dụng lệnh install.packages(“tên_gói”) trong Console.
Làm thế nào để tích hợp R với các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo khác?
Ngôn ngữ R có thể tích hợp dễ dàng với các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo khác thông qua các phương pháp sau:
– Sử dụng API: Nhiều nền tảng AI/ML cung cấp API cho phép bạn gọi các mô hình và dịch vụ của họ trực tiếp từ R.
– Chuyển đổi mô hình: Bạn có thể xuất mô hình R (ví dụ: dưới dạng PMML) và nhập vào các công cụ khác.
– Gói tích hợp: Một số gói R như “reticulate” (cho Python), “rJava” (cho Java), giúp kết nối và sử dụng các thư viện học máy khác từ R.
Những thách thức phổ biến mà người dùng R mới thường gặp phải là gì?
1. R có cú pháp riêng biệt và môi trường làm việc khác biệt so với các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hay Java. Điều này có thể gây bỡ ngỡ cho người mới.
2. R sở hữu một kho tàng thư viện phong phú phục vụ nhiều lĩnh vực, nhưng việc cài đặt, cập nhật và quản lý chúng đòi hỏi sự tỉ mỉ và kiên nhẫn.
3. R là công cụ đắc lực trong phân tích và biểu diễn dữ liệu, tuy nhiên, việc làm chủ các hàm và cấu trúc dữ liệu cần thời gian và thực hành đều đặn.
4. Các thông báo lỗi trong R đôi khi không rõ ràng, đòi hỏi người dùng phải có khả năng đọc hiểu và tìm kiếm giải pháp hiệu quả.
5. Khi làm việc với dữ liệu quy mô lớn, việc tối ưu hóa mã R là thiết yếu để đảm bảo tốc độ xử lý và tránh tình trạng quá tải.
Có những cộng đồng trực tuyến nào dành cho người sử dụng R tại Việt Nam
Những cộng đồng và nguồn tài nguyên trực tuyến hữu ích dành cho người dùng R tại Việt Nam:
– R Vietnamese Users: Cộng đồng sôi nổi nhất, nơi bạn có thể trao đổi kiến thức, giao lưu, đặt câu hỏi và tìm cơ hội việc làm.
– Machine Learning cơ bản: Cộng đồng tập trung vào học máy, nhưng cũng có nhiều thảo luận liên quan đến R.
– RStudio Community: Diễn đàn chính thức của RStudio, nơi bạn có thể nhận hỗ trợ từ cộng đồng quốc tế.
– Stack Overflow: Tìm câu trả lời cho các vấn đề liên quan đến R từ cộng đồng lập trình viên toàn cầu.
– GitHub: Khám phá các dự án, thư viện R mã nguồn mở, đóng góp hoặc học hỏi từ cộng đồng.
Lời kết
Với những nội dung đã chia sẻ qua bài viết, hy vọng mang lại những thông tin hữu ích đến bạn đọc. Nếu còn thắc mắc hay bạn muốn chia sẻ thêm thông tin về ngôn ngữ R , bạn có thể để lại bình luận bên dưới để Vietnix và mọi người có thể tham khảo.
