Язык R — всё по этой теме для программистов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Язык программирования R

  • Это учебник по Языку программирования R[1] .
  • Зачем нужная эта вики-книга по программированию на R?
    • Обычно у вас есть хорошая документация для каждого пакета к R, но не так просто выбрать нужный пакет с требуемыми функциями. Например, у вас есть множество функций, которые экспортируют результаты в LaTex и совсем не очевидно, какая из них лучше всего подходит для ваших нужд.
    • В интернете можно найти множество ресурсов по программированию на R, но все они разбросаны и тем самым сложны в поиске и сравнении.
    • Целью этой книги является возможность создать место, где любой желающий сможет разместить свои приёмы и знания по R.
    • Английский оригинал предлагал организовать книгу «по-задачно», а не описательно, ссылаясь на то, что «CRAN Task View» уже организована описательно. Однако, принимая во внимание острый недостаток русскоязычной документации, думаю возможно не соблюдать этот пункт.
  • Как вы можете поделиться своим опытом в R?
    • размещайте полезные примеры использующие моделирование или примеры из набора данных R;
    • объясняйте синтаксис команд;
    • сравнивайте различные пути решения каждой задачи используя R;
    • как и в любой вики-книге, пожалуйста, не стесняйтесь корректировать, расширять объяснения и делать дополнения, где это необходимо.

Язык программирования R и его место среди статистических программ

Статистический анализ является неотъемлемой частью научного исследования. Качественная обработка данных повышает шансы опубликовать статью в солидном журнале, и вывести исследования на международный уровень. Существует много программ, способных обеспечить качественный анализ, однако большинство из них платные, и зачастую лицензия стоит от нескольких сотен долларов и выше. Но сегодня мы поговорим о статистической среде, за которую не надо платить, а ее надежность и популярность конкурируют с лучшими коммерческими стат. пакетами: мы познакомимся с R!

Что такое R?

Прежде чем дать четкое определение, следует отметить, что R — это нечто большее, чем просто программа: это и среда, и язык, и даже движение! Мы рассмотрим R с разных ракурсов.

R — это среда вычислений, разработанная учеными для обработки данных, математического моделирования и работы с графикой. R можно использовать как простой калькулятор, можно редактировать в нем таблицы с данными, можно проводить простые статистические анализы (например, t-тест, ANOVA или регрессионный анализ) и более сложные длительные вычисления, проверять гипотезы, строить векторные графики и карты. Это далеко не полный перечень того, что можно делать в этой среде. Стоит отметить, что она распространяется бесплатно и может быть установлена как на Windows, так и на операционные системы класса UNIX (Linux и MacOS X). Другими словами, R — это свободный и кроссплатформенный продукт.

R — это язык программирования, благодаря чему можно писать собственные программы (скрипты) при помощи управляющих конструкций, а также использовать и создавать специализированные расширения (пакеты). Пакет — это набор R функций, файлов со справочной информацией и примерами, собранных вместе в одном архиве. R пакеты играют важную роль, так как они используются как дополнительные расширения на базе R. Каждый пакет, как правило, посвящен конкретной теме, например: пакет ‘ggplot2’ используется для построения красивых векторных графиков определенного дизайна, а пакет ‘qtl’ идеально подходит для генетического картирования. Таких пакетов в библиотеке R насчитывается на данный момент более 7000! Все они проверены на предмет ошибок и находятся в открытом доступе.

R — это сообщество/движение.
Так как R — это бесплатный продукт с открытым кодом, то его разработкой, тестированием и отладкой занимается не отдельная компания с нанятым персоналом, а сами пользователи. За два десятилетия из ядра разработчиков и энтузиастов сформировалось огромное сообщество. По последним данным, более 2 млн человек так или иначе помогали развивать и продвигать R на добровольной основе, начиная от переводов документации, создания обучающих курсов и заканчивая разработкой новых приложений для науки и промышленности. В интернете существует огромное количество форумов, на которых можно найти ответы на большинство вопросов, связанных с R.

Как выглядит среда R?

Существует много «оболочек» для R, внешний вид и функциональность которых могут сильно отличаться. Но мы коротко рассмотрим лишь три наиболее популярных варианта: Rgui, Rstudio и R, запущенный в терминале Linux/UNIX в виде командной строки.

Rgui — это стандартный графический интерфейс (https://cran.r-project.org/), встроенный в R по умолчанию. Эта оболочка имеет вид командной строки в окне, называемым консолью. Командная строка работает по принципу «вопрос-ответ».

Например:
> 2 + 2 * 2 # наш вопрос/запрос
[1] 6 # ответ компьютера

Однако, для записи сложного алгоритма команд в Rgui существует дополнительное скриптовое окно, где пишется программа (скрипт). Третьим элементом данной оболочки является графический модуль, который появляется при необходимости отображения графиков.

На приведенном ниже рисунке, показана полная версия Rgui: консоль (слева), скриптовое окно и графический модуль (справа).

Rstudio — интегрированная среда разработки (IDE) (https://www.rstudio.com/). В отличие от Rgui, у данной оболочки есть заранее разделенные области и дополнительные модули (например, история команд, рабочая область). По мнению некоторых пользователей, Rstudio имеет более удобный интерфейс, упрощающий работу с R. Ряд особенностей, таких как цветовая подсветка и автоматическое завершение кода, удобная навигация по скрипту и другие, делают Rstudio привлекательной не только для новичков, но и для опытных программистов.

R в терминале Linux/UNIX. Данный вариант предпочтителен для анализа большого объема данных через сервер, суперкластер или суперкомпьютер. Большинство из них работают на операционных системах класса Linux/UNIX, доступ к которым осуществляется через терминал команд (например, bash). R в терминале представляет собой приложение, запущенное в виде командной строки (можете попрактиковаться здесь).

Язык R в мире статистических программ

На данный момент насчитываются десятки качественных статистических пакетов, среди которых явными лидерами являются SPSS, SAS и MatLab. Однако, в 2013 году, несмотря на высокую конкуренцию, R стал самым используемым программным продуктом для статистического анализа в научных публикациях (http://r4stats.com/articles/popularity/). Кроме того, в последнее десятилетие R становится все более востребованным и в бизнес-секторе: такие компании-гиганты, как Google, Facebook, Ford и New York Times активно используют его для сбора, анализа и визуализации данных (http://www.revolutionanalytics.com/companies-using-r). Для того чтобы понять причины растущей популярности языка R, обратим внимание на его общие черты и отличия от других статистических продуктов.

В целом большинство статистических инструментов можно разделить на три типа:

  1. программы с графическим интерфейсом, основанные на принципе «кликни здесь, тут и получи готовый результат»;
  1. статистические языки программирования, в работе с которыми необходимы базовые навыки программирования;
  1. «смешанный», в которых есть и графический интерфейс (GUI), и возможность создания скриптовых программ (например: SAS, STATA, Rcmdr).

Особенности программ с GUI

Программы с графическим интерфейсом имеют привычный для обычного пользователя вид и легки в освоении. Но для решения нетривиальных задач они не подходят, так как имеют ограниченный набор стат. методов и в них невозможно писать собственные алгоритмы. Смешанный тип сочетает в себе удобство GUI оболочки и мощь языков программирования. Однако, при детальном сравнении статистических возможностей с языками программирования SAS и STATA проигрывают и R, и MatLab (сравнение статистических методов R, MatLab, STATA, SAS, SPSS). К тому же за лицензию для этих программ придется выложить приличную сумму денег, а единственным бесплатной альтернативой является Rcmdr: оболочка для R с GUI (Rcommander).

Сравнение R с языками программирования MatLab, Python и Julia

Среди языков программирования, используемых в статистических расчетах, лидирующие позиции занимают R и Matlab. Они схожи между собой, как по внешнему виду, так и по функциональности; но имеют разные лобби пользователей, что и определяет их специфику. Исторически MatLab был ориентирован на прикладные науки инженерных специальностей, поэтому его сильными сторонами являются мат. моделирование и расчеты, к тому же он гораздо быстрее R! Но так как R разрабатывался как узкопрофильный язык для статистической обработки данных, то многие экспериментальные стат. методы появлялись и закреплялись именно в нем. Этот факт и нулевая стоимость сделали R идеальной площадкой для разработки и использования новых пакетов, применяемых в фундаментальных науках.

Другими «конкурирующими» языками являются Python и Julia. По моему мнению, Python, являясь универсальный языком программирования, больше подходит для обработки данных и сбора информации с применением веб-технологий, чем для статистического анализа и визуализации (основные отличия R от Python хорошо описаны здесь). А вот статистический язык Julia — довольно молодой и претенциозный проект. Основной особенностью этого языка является скорость вычислений, в некоторых тестах превышающая R в 100 раз! Пока Julia находится на ранней стадии развития и имеет мало дополнительных пакетов и последователей, но в отдаленный перспективе Julia — это, пожалуй, единственный потенциальный конкурент R.

Заключение

Таким образом, в настоящее время язык R является одним из ведущих статистических инструментов в мире. Он активно применяется в генетике, молекулярной биологии и биоинформатике, науках об окружающей среде (экология, метеорология) и сельскохозяйственных дисциплинах. Также R все больше используется в обработке медицинских данных, вытесняя с рынка такие коммерческие пакеты, как SAS и SPSS.

Достоинства среды R:

  • бесплатная и кроссплатформенная;
  • богатый арсенал стат. методов;
  • качественная векторная графика;
  • более 7000 проверенных пакетов;
  • гибкая в использовании:
    — позволяет создавать/редактировать скрипты и пакеты,
    — взаимодействует с другими языками, такими: C, Java и Python,
    — может работать с форматами данных для SAS, SPSS и STATA;
  • активное сообщество пользователей и разработчиков;
  • регулярные обновления, хорошая документация и тех. поддержка.

Недостатки:

  • небольшой объем информации на русском языке (хотя за последние пять лет появилось несколько обучающих курсов и интересных книг);
  • относительная сложность в использовании для пользователя, незнакомого с языками программирования. Частично это можно сгладить работая в GUI оболочке Rcmdr, о которой я писал выше, но для нестандартных решений все же необходимо использовать командную строку.

Список полезных источников

  1. Официальный сайт: http://www.r-project.org/
  2. Сайт для начинающих: http://www.statmethods.net/
  3. Один из лучших справочников: The R Book, 2nd Edition by Michael J. Crawley, 2012
  4. Список доступной литературы на русском + хороший блог по теме: r-analytics.blogspot.fi

P.S. Надеюсь, эта статья помогла разобраться в том, что такое R и с чем его едят! Если Вы хотите задать вопрос об R или обсудить содержание самой статьи, то оставьте свой комментарий под этим постом. Если Вы думаете, что она может быть полезной и интересной для Ваших знакомых, то поделитесь ей с помощью социальных кнопок, расположенных ниже.

Буквально неделю как начал осваивать R, пока методом проб и ошибок. Отметил, что многие примеры исследований проведены на старых версиях R, а на новой старые пакеты не работают, применение обновленных, к сожалению, не дают аналогичных результатов. Если появятся материалы и практические примеры как обрабатывать данные — было бы здорово, особенно для новичков.

Здравствуйте, Роман!
Да, по-тихонечку публикую здесь подобную информацию. Можете посмотреть статьи с тегом R, или воспользоваться поиском.

Есть кое-чего как бы. http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/default.htm Две последние книги должны заинтересовать.

Спасибо большое за информацию, Николай!

С книгами авторов сайта знаком, очень хорошие. А вот про сам сайт не знал, однозначно в закладки! Всем рекомендую!

Интересное введение в мир статистики! А по поводу русскоязычных ресурсов, стоит наверно несколько развить тему, ссылки на сайты, форумы дать… хотя, насколько я понял, на русском особо ничего нет, а жаль, но ты наверно исправишь эту ситуацию:)
Да и не только по языку R, а и по статистике в целом сделать такой обзор ресурсов можно, но это наверно ты будешь делать в последующих статьях…
Еще можно обзор книг сделать.

Привет, Иван! Да, существует много рускоязычных сайтов и статей, посвященных R программированию. Рекомендую гуглить конкретные запросы и опытным путем находить понравившиеся сайты. В статье я лишь дал ссылку на наиболее яркий и универсальный, с моей точки зрения, блог (кстати, там и список литературы размещен). Он будет интересен и начинающим, и опытным пользователям.

Насчет общего обзора стат. пакетов — это хорошая идея, но боюсь, я пока не готов, т.к. имею мало опыта работы с другими статистическими программами. А вот обзор книг — это заманчивая идея, спасибо.

Очень полезная информация для многих исследователей, а также и для студентов разных специальностей!

Здравствуйте, Алексей! Приятно слышать, что статья оказалась полезной. В обозримом будущем напишу несколько практических статей про среду R: о том, как загружать и обрабатывать данные, строить графики и проводить статистические анализы (с примерами).

Если возникнут вопросы, пожелания или дополнения, буду рад ответить на них, а также узнать Ваше мнение.

Скачай курс
в приложении

О курсе

О курсе
В этом курсе мы рассмотрим R в первую очередь как язык программирования, а не как инструмент для применения конкретных алгоритмов. В программе представлены основные типы данных и универсальные семантические правила, а также затронуты некоторые сложные темы, связанные с типичными задачами, возникающими в ходе обработки и анализа данных.

Что необходимо для прохождения
Собственно, язык R (версии 3.2.0 или новее). В качестве среды разработки в видеоуроках будет использоваться RStudio. Впрочем, по желанию можно работать в любой другой IDE или любимом редакторе.

Платформа Stepik
Если вы впервые пользуетесь Stepik.org, то обратите внимание на вводный урок «Знакомство со Stepik».

Сертификат
Проходной балл для получения сертификата — 70 баллов из 100. Для сертификата с отличием — 92.

Для кого этот курс

Студенты и аспиранты, научные сотрудники, аналитики и исследователи, работающие в области анализа данных

Курс не предполагает знания R или других языков программирования. Однако наличие опыта в обработке данных или знание основных принципов программирования облегчит прохождение уроков. Данный курс хорошо совместим с курсом «Анализ данных в R». Эти курсы независимы и могут проходиться в любом порядке.

Программируем на языке R: как правильно писать циклы для обработки больших объемов данных

Содержание статьи

Во многих языках программирования циклы служат базовыми строительными блоками, которые используются для любых повторяющихся задач. Однако в R чрезмерное или неправильное использование циклов может привести к ощутимому падению производительности — и это при том, что способов написания циклов в этом языке необычайно много!

Сегодня мы с тобой рассмотрим особенности использования штатных циклов в R, а также познакомимся с функцией foreach из одноименного пакета, которая предлагает альтернативный подход в этой, казалось бы, базовой задаче. С одной стороны, foreach объединяет лучшее из штатной функциональности, с другой — позволяет с легкостью перейти от последовательных вычислений к параллельным с минимальными изменениями в коде.

О циклах

Начнем с того, что часто оказывается неприятным сюрпризом для тех, кто переходит на R с классических языков программирования: если мы хотим написать цикл, то стоит перед этим на секунду задуматься. Дело в том, что в языках для работы с большим объемом данных циклы, как правило, уступают по эффективности специализированным функциям запросов, фильтрации, агрегации и трансформации данных. Это легко запомнить на примере баз данных, где большинство операций производится с помощью языка запросов SQL, а не с помощью циклов.

Чтобы понять, насколько важно это правило, давай обратимся к цифрам. Допустим, у нас есть очень простая таблица из двух столбцов a и b . Первый растет от 1 до 100 000, второй уменьшается со 100 000 до 1:

Если мы хотим посчитать третий столбец, который будет суммой первых двух, то ты удивишься, как много начинающих R-разработчиков могут написать код такого вида:

На моем ноутбуке расчеты занимают 39 секунд, хотя того же результата можно достичь за 0,009 секунды, воспользовавшись функцией для работы с таблицами из пакета dplyr :

Основная причина такой серьезной разницы в скорости заключается в потере времени при чтении и записи ячеек в таблице. Именно благодаря оптимизациям на этих этапах и выигрывают специальные функции. Но не надо списывать в утиль старые добрые циклы, ведь без них все еще невозможно создать полноценную программу. Давай посмотрим, что там с циклами в R.

Классические циклы

R поддерживает основные классические способы написания циклов:

  • for — самый распространенный тип циклов. Синтаксис очень прост и знаком разработчикам на различных языках программирования. Мы уже пробовали им воспользоваться в самом начале статьи. for выполняет переданную ему функцию для каждого элемента.
  • Чуть менее распространенные while и repeat , которые тоже часто встречаются в других языках программирования. В while перед каждой итерацией проверяется логическое условие, и если оно соблюдается, то выполняется итерация цикла, если нет — цикл завершается:

В repeat цикл повторяется до тех пор, пока в явном виде не будет вызван оператор break :


Стоить отметить, что for , while и repeat всегда возвращают NULL, — и в этом их отличие от следующей группы циклов.

Циклы на основе apply

apply , eapply , lapply , mapply , rapply , sapply , tapply , vapply — достаточно большой список функций-циклов, объединенных одной идеей. Отличаются они тем, к чему цикл применяется и что возвращает. Начнем с базового apply , который применяется к матрицам:

В первом параметре ( X ) указываем исходную матрицу, во втором параметре ( MARGIN ) уточняем способ обхода матрицы (1 — по строкам, 2 — по столбцам, с(1,2) — по строкам и столбцам), третьим параметром указываем функцию FUN, которая будет вызвана для каждого элемента. Результаты всех вызовов будут объединены в один вектор или матрицу, которую функция apply и вернет в качестве результирующего значения.

Например, создадим матрицу m размером 3 х 3.

Попробуем функцию apply в действии.

Для простоты я передал в apply существующую функцию sum , но ты можешь использовать свои функции — собственно, поэтому apply и является полноценной реализацией цикла. Например, заменим сумму нашей функцией, которая сначала производит суммирование и, если сумма равна 15, заменяет возвращаемое значение на 100.

Другая распространенная функция из этого семейства — lapply .

Продолжение доступно только участникам

Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте

Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score! Подробнее

Необходимо ли вам изучать язык R?

Четыре серьезных довода в пользу того, чтобы опробовать эту платформу с открытым исходным кодом для анализа данных

Вы наверняка слышали о R. Возможно, вы читали соответствующую статью Сэма Сиверта (Sam Siewert) под названием Большие данные в облаке. Вы знаете, что R — это язык программирования и что он имеет определенное отношение к статистике, но подходит ли он вам?

Доводы в пользу R

R — язык, ориентированный на статистику. Его можно рассматривать в качестве конкурента для таких аналитических систем, как SAS Analytics, не говоря уже о таких более простых пакетах, как StatSoft STATISTICA или Minitab. Многие профессиональные статистики и методисты в правительственных организациях, в коммерческих компаниях и в фармацевтической отрасли решают свои задачи с помощью таких продуктов, как IBM SPSS или SAS, без написания какого-либо кода на языке R. Таким образом, в значительной степени решение об изучении и использовании R — это вопрос корпоративной культуры и профессиональных предпочтений применительно к рабочим инструментам. В своей статистической консультационной практике я использую несколько инструментов, однако большая часть того, что я делаю, сделана на R. Следующие примеры объясняют, почему дело обстоит именно таким образом.

  • R — это мощный скриптовый язык. Недавно меня попросили проанализировать результаты одного масштабного исследования. Исследователи просмотрели 1600 научных работ и закодировали их содержимое по нескольким критериям — количество критериев было действительно большим, особенно с учетом множественных вариаций и ветвлений. После переноса в электронную таблицу Microsoft® Excel® эти данные содержали более 8000 столбцов, большинство из которых были пустыми. Исследователи хотели подсчитывать общие количества по различным категориям и под разными заголовками. R является мощным скриптовым языком и поддерживает Perl-подобные регулярные выражения для обработки текста. Для обработки неупорядоченных данных требуются возможности языка программирования; продукты SAS и SPSS имеют скриптовые языки для задач, для решения которых недостаточно ниспадающего меню, однако R был создан именно как язык программирования и поэтому является более подходящим инструментом для этой цели.
  • R — лидер направления. Многие новые разработки в области статистики сначала появляются как пакеты для платформы R («R-пакеты») и только потом приходят на коммерческие платформы. Недавно я получила данные медицинского исследования по повторным обращениям пациентов. По каждому пациенту в этих данных имелось количество элементов лечения, предложенных врачом, и количество элементов, которые реально запомнил пациент. Естественной моделью для этой ситуации является т. н. бета-биномиальное распределение. Оно известно с 1950-х годов, однако процедуры оценки, связывающие модель с интересующими нас ковариациями, появились лишь недавно. Такие данные обычно обрабатываются с помощью т.н. GEE-методов (Generalized Estimating Equations), однако эти методы являются асимптотическими и исходят из предположения, что выборка имеет большие размеры. Мне требовалась обобщенная линейная модель с бета-биномиальным распределением. Один из недавно появившихся R-пакетов осуществляет оценку согласно этой модели: пакет betabinom, автором которого является Бен Болкер (Ben Bolker). Инструмент SPSS не имеет таких возможностей.
  • Интеграция со средствами публикации документов. R органично интегрируется с системами публикации документов, что позволяет встраивать статистические результаты и графику из среды R в документы публикационного качества. Эта возможность не нужна абсолютно всем, однако если вы хотите написать книгу о своем анализе данных или просто не любите копировать свои результаты в документы текстового процессора, то самый короткий и самый элегантный маршрут состоит в использовании R и LaTeX.
  • Бесплатность Я — владелец небольшой компании, поэтому мне нравится, что R распространяется свободно. Даже для более крупного предприятия весьма неплохо, когда в случае привлечения нужного специалиста на временной основе оно способно немедленно предоставить такому специалисту рабочую станцию с передовым аналитическим программным обеспечением. При этом нет никакой необходимости волноваться о бюджете.

Что такое R и для чего он предназначен

140-символьное объяснение

R — это реализация языка S с открытым исходным кодом, представляющая собой среду программирования для анализа данных и для работы с графикой.

В качестве языка программирования R подобен многим другим языкам. Любой человек, который когда-либо писал программный код, найдет в R множество знакомых моментов. Отличительные особенности R лежат в статистической философии, которую он исповедует.

Статистическая революция: S и разведочный анализ данных

Компьютеры всегда были эффективным инструментом для вычислений — но лишь после того, как кто-то написал и отладил программу для выполнения нужного алгоритма. Однако в 1960-1970-х годах компьютеры были еще очень слабы в области отображения информации, особенно графической. Эти технические ограничения, наряду с тенденциями в статистической теории, привели к тому, что практика статистики, как и подготовка статистиков, ориентировались на построение моделей и на проверку гипотез. В этом мире исследователи предлагали гипотезы, тщательно продумывали эксперименты, настраивали модели и проводили испытания. Подобный подход реализован в программных средствах, подобных SPSS, которые базируются на электронных таблицах и управляются с помощью меню. Фактически первые версии программных продуктов SPSS и SAS Analytics состояли из подпрограмм, которые можно было вызвать из основной программы (на Fortran или на другом языке) с целью подгонки и проверки модели из имеющегося набора моделей.

В эту формализованную и перегруженную теорией среду Джон Тьюки (John Tukey) вбросил, как булыжник в стеклянную витрину, концепцию т. н. разведочного анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA). Сегодня трудно представить время, когда к анализу набора данных можно было приступать без использования ящичной диаграммы (box plot) для проверки на асимметрию и на выбросы или без проверки невязок линейной модели на нормальность с помощью квантильной диаграммы. Автором всех этих идей был Дж. Тьюки, и сегодня ни один вводный курс по статистике не обходится без них. Однако дело не всегда обстояло подобным образом.

Цитата из книги: Graphical Methods for Data Analysis (Графические методы анализа данных)

«В любом серьезном приложении на данные следует посмотреть несколькими способами, а затем построить несколько графиков и выполнить несколько исследований. Это позволит по результатам каждого очередного шага выбирать следующий шаг. Чтобы анализ данных был эффективным, он должен быть итеративным». — Джон Чамберс (John Chambers), см. раздел Ресурсы).

EDA — это в большей степени подход, чем теория. Для успешного применения этого подхода необходимо соблюдать следующие эмпирические правила.

  • По возможности используйте графики для рассмотрения интересующих вас функций.
  • Всегда выполняйте анализ инкрементным образом. Испытайте одну модель; исходя из полученных результатов, настройте следующую модель.
  • Проверяйте допущения модели с помощью графиков. Обращайте внимание на выбросы, если они есть.
  • Используйте робастные методы с целью нейтрализации отклонений от допущений распределения.

Подход Дж. Тьюки породил волну новых графических методов и робастных оценок. Кроме того, этот подход инициировал разработку новой программной среды, ориентированной на разведочные методы.

Джон Чамберс вместе со своими коллегами из компании Bell Laboratories создал язык S в качестве платформы для статистического анализа, особенно той его разновидности, которую исповедовал Дж. Тьюки. Первая версия языка S, предназначенная для внутреннего использования в компании Bell, была разработана еще в 1976 г., однако лишь в 1988 году этот язык приобрел свою нынешнюю форму. К этому времени язык был доступен и пользователям за пределами Bell. В каждом своем аспекте язык S соответствует «новой модели» анализа данных.

  • S — это интерпретируемый язык, действующий в среде программирования. Синтаксис S во многом походит на синтаксис языка C, но без его сложностей. К примеру, S берет на себя заботу об управлении памятью и об объявлении переменных, поэтому у пользователя нет необходимости описывать и отлаживать подобные вещи. Более низкие накладные расходы на программирование позволяют быстро проводить несколько исследований с одним и тем же набором данных.
  • С самого начала язык S допускал создание высокоуровневых графических артефактов и позволял добавлять опции к любому открытому графическому окну. Этот язык позволяет с легкостью выделить интересные места, запросить их значения, добавить сглаживющие кривые к точечной диаграмме и т.д.
  • В 1992 г. в языке S была дополнительно реализована объектная ориентированность. В языке программирования объекты осуществляют структурирование данных и функций в соответствии с интуитивными представлениями пользователя. Человеческое мышление всегда является объектно-ориентированным, а статистические умозаключения – в особенности. Статистик работает с частотными таблицами, с временными рядами, с матрицами, с электронными таблицами, содержащими данные разных типов, с моделями и т.д. В каждом случае необработанные числа наделяются атрибутами и сопровождаются теми или иными ожиданиями. Например, временной ряд состоит из наблюдений и соответствующих моментов времени. Для каждого типа данных ожидаются стандартные статистические показатели и графики. В случае временных рядов можно сформировать график временного ряда и коррелограмму; для эмпирически подобранной модели можно графически изобразить приближения и остатки. Язык S позволяет создавать объекты для всех этих концепций; по мере необходимости вы сможете создавать новые классы объектов. Объекты облегчают переход от концептуализации проблемы к ее реализации в программном коде.

Язык с характером: S, S-Plus и проверка гипотез

В своем первоначальном виде язык S относился к EDA-методам Дж. Тьюки весьма серьезно – до такой степени, что на языке S было неудобно делать что-либо иное, помимо EDA. Это был язык с характером. Например, S имел ряд полезных внутренних функций, однако у него отсутствовали некоторые вполне очевидные возможности, наличия которых можно было бы ожидать у статистического программного обеспечения. Так, отсутствовала функция для выполнения t-теста для двух выборок и не поддерживалось настоящее тестирование для гипотез любого вида. Однако, несмотря на аргументацию Дж. Тьюки, тестирование гипотез зачастую бывает весьма полезным.

В 1988 г. компания из Сиэтла под названием Statistical Science приобрела лицензию на S и портировала улучшенную версию этого языка под названием S-Plus на платформу DOS, а затем и в среду Windows®. Обладая реальным представлением о том, что требуется ее клиентам, компания Statistical Science добавила в язык S-Plus функциональность классической статистики. Были добавлены функции для дисперсионного анализа (ANOVA), t-тест и другие модели. В соответствии с объектной ориентированностью языка S результат любой подобранной модели сам является объектом языка S. Вызовы соответствующей функции предоставляют приближения, остатки и p-значение при тестировании гипотезы. Объект модели может даже содержать промежуточные вычислительные шаги анализа, такие как QR-разложение матрицы плана (где Q – ортогональная матрица, а R — верхнетреугольная матрица).

Для каждой задачи имеется пакет на языке R! Сообщество сторонников открытого кода

Примерно в то же самое время, когда был выпущен язык S-Plus, Росс Айхэка (Ross Ihaka) и Роберт Джентлмен (Robert Gentleman) из Оклендского университета в Новой Зеландии решили попробовать свои силы в написании интерпретатора. В качестве своей модели они выбрали язык S. Проект конкретизировался и получил поддержку. Они дали своему проекту название R.

R — это реализация языка S с дополнительными моделями, разработанными в языке S-Plus. В некоторых случаях моделями в обоих языках занимались одни и те же люди. R — это проект с открытым исходным кодом, который доступен в соответствии с лицензией GNU. На этом фундаменте R продолжает развиваться, в значительной степени посредством добавления пакетов. R-пакет представляет собой коллекцию наборов данных, функций языка R, документации и динамически загружаемых элементов на языке C или Fortran. R-пакет может быть установлен как группа, которая будет доступна в рамках сеанса R. R-пакеты добавляют новую функциональность к языку R; посредством этих пакетов исследователи могут с легкостью обмениваться вычислительными методами со своими коллегами. Некоторые пакеты имеют ограниченную область применения, другие представляют целые области статистики, а некоторые отражают новейшие разработки. И действительно, многие новые разработки в области статистики сначала появляются как R-пакеты, и только потом реализуются в коммерческих программных продуктах.

В тот момент, когда я писала этот текст, на веб-сайте CRAN, с которого осуществляется загрузка R, количество R-пакетов составляло 4701. Из них шесть пакетов было добавлено только в один этот день. Платформа R имеет пакет для решения любой задачи — по крайней мере именно такое впечатление складывается.

Что происходит при использовании R

Прмечание: Эта статья не является обучающим руководством по R. Следующий пример – это не более чем попытка показать, как выглядит сеанс R.

Имеются двоичные дистрибутивы R для Windows, для Mac OS X и для нескольких вариантов Linux®. Кроме того, для тех, кому нравится компилировать самостоятельно, доступны и исходные коды.

В среде Windows® установщик добавляет пункт R в Меню Start (Пуск). Чтобы запустить R в среде Linux, откройте окно терминала и при появлении подсказки введите с клавиатуры букву R. Вы должны увидеть нечто похожее на рис.1 .

Рисунок 1. Рабочее пространство R

Введите команду в строке приглашения, и R отреагирует соответствующим образом.

В реальной ситуации на этом этапе вы, вероятно, ввели бы данные в объект R из внешнего файла данных. R способен читать данные в различных форматах; однако в этом примере я использую набор данных michelson из пакета MASS. Этот пакет сопровождает этапную книгу Венаблса (Venables) и Рипли (Ripley) под названием Modern Applied Statistics with S-Plus (Современная прикладная статистика с использованием S-Plus) (см. раздел Ресурсы). Набор данных michelson содержит результаты известных экспериментов Майкельсона–Морли по измерению скорости света.


Команды, показанные в листинге 1, загружают пакет MASS, получают данные из michelson и позволяют рассмотреть их. На рис.2 показаны эти команды с соответствующими ответами от R. Каждая строка содержит R-функцию с ее аргументами в квадратных скобках ( [] ).

Листинг 1. Старт сеанса R
Рисунок 2. Старт сеанса и ответы R

Теперь посмотрим на данные (листинг 2). Результаты показаны на рис.3.

Листинг 2. Ящичная диаграмма (box plot) на языке R

Складывается впечатление, что Майкельсон и Морли систематически завышали оценку скорости света. Кроме того, в результатах экспериментов наблюдается некоторая неоднородность.

Рисунок 3. Представление в виде ящичной диаграммы

Если меня удовлетворяют мои исследования, я могу сохранить все свои команды в виде одной функции языка R (листинг 3).

Листинг 3. Простая функция на языке R

Этот простой пример иллюстрирует несколько важных особенностей языка R.

Нуждается ли R в мощных аппаратных средствах?

Я выполняла этот пример на нетбуке Acer под управлением Crunchbang Linux. R не требует мощного компьютера для проведения анализа малого и среднего масштаба. На протяжении 20 лет про R говорили, что это медленный язык, поскольку он является интерпретируемым, и что объем данных, которые он способен проанализировать, ограничен памятью компьютера. Все это соответствует действительности, однако для современных компьютеров это, как правило, некритично, при условии, что приложение не является действительно огромным (т.е. не относится к категории Больших данных).

  • Сохранение результатов— Функция boxplot() помимо диаграммы возвращает несколько полезных статистических данных; их можно сохранить в объекте языка R посредством оператора присваивания (например, michelson.bp = . ), а затем извлечь в случае необходимости. Результат любого оператора присваивания доступен на протяжении всей сессии R и может стать предметом последующего анализа. Функция boxplot возвращает матрицу статистических данных, использованных для построения ящичной диаграммы (медианы, квантили и т.д.), число элементов в каждой коробке и значения выбросов (показаны на рис. 3 как незаштрихованные круги). См. рис. 4.
Рисунок 4. Статистические данные из функции boxplot

Expt в аргументе дает функции указание строить ящичную диаграмму значений Speed (скорость) для каждого уровня Expt (номер эксперимента). Если бы я хотела провести дисперсионный анализ для выявления существенных изменений значения Speed от эксперимента к эксперименту, я использовала бы ту же самую формулу: lm(Speed

Expt) . Язык формул позволяет выражать широкое разнообразие статистических моделей, включая перекрестные и вложенные эффекты, а также постоянные и случайные факторы.

  • Определяемые пользователем функции R— Это язык программирования.
  • R остается актуальным и в 21 веке

    Разведочный подход Дж. Тьюки к анализу данных стал нормой для учебного процесса. Он преподается в учебных заведениях и применяется специалистами по статистике. Язык R поддерживает этот подход, и это одно из объяснений того, почему он до сих пор сохраняет популярность. Объектная ориентация также помогает языку R оставаться актуальным, поскольку для анализа новых источников данных требуются новые структуры данных. В настоящее время платформа InfoSphere® Streams поддерживает анализ на языке R для данных, отличных от тех, на которые ориентировался Джон Чамберс.

    Инструментарий R-project Toolkit на платформе InfoSphere Streams

    InfoSphere Streams — это передовая вычислительная платформа, которая предоставляет возможность быстро принимать, анализировать и сопоставлять информацию в приложениях, разработанных пользователями, по мере поступления информации из тысяч источников в реальном времени. Это решение способно обрабатывать данные с очень высокой пропускной способностью: до нескольких миллионов событий или сообщений в секунду. В состав этой платформы входит инструментарий R-project Toolkit. Узнайте больше и загрузите ознакомительную версию.

    Язык R и платформа InfoSphere Streams

    InfoSphere Streams — это вычислительная платформа и интегрированная среда разработки для анализа данных, которые с высокой скоростью поступают из тысяч источников. Содержимое этих потоков данных обычно является неструктурированным или структурированным частично. Цель анализа состоит в выявлении изменяющихся закономерностей в данных и в принятии решений непосредственно на основе быстро меняющихся событий. Язык программирования для платформы InfoSphere Streams под названием SPL организует данные посредством парадигмы, которая отражает динамичную природу данных, а также необходимость быстрого анализа и реагирования.

    Мы далеко ушли от электронных таблиц и обычных плоских файлов классического статистического анализа, однако язык R способен адаптироваться. В версии 3.1 приложения на SPL способны передавать данные в R и таким образом задействовать обширную библиотеку R-пакетов. InfoSphere Streams поддерживает аналитику на R посредством создания соответствующих R-объектов для получения информации, содержащейся в кортежах SPL (базовая структура данных в языке SPL). Это позволяет передавать данные InfoSphere Streams в среду R для последующего анализа, а полученные результаты возвращать обратно в SPL.

    Для каких случаев R не годится

    Справедливости ради следует отметить, что некоторые вещи R делает не очень хорошо или вообще не делает. Кроме того, R не в одинаковой степени подходит каждому пользователю.

    • R не является хранилищем данных. Самый легкий способ ввода данные в R состоит в том, чтобы ввести нужные данные в каком-либо другом месте, а затем импортировать их в среду R. В свое время имели место попытки добавить к среде R интерфейсную часть в виде электронной таблицы, однако они не завоевали популярности. Отсутствие функциональности электронной таблицы не только затрудняет ввод данных, но и осложняет визуальное рассмотрение данных в R (в отличие от SPSS или Excel).
    • R осложняет решение обычных задач. К примеру, при проведении медицинских исследований первый этап обработки данных состоит в вычислении сводной статистики по всем переменным и в составлении перечня отсутствующих ответов и пропущенных данных. В SPSS этот процесс реализуется буквально тремя щелчками мыши, однако R не имеет встроенной функции для вычисления этой вполне очевидной информации и ее последующего отображения в табличной форме. Нужный код достаточно легко написать самому, однако иногда хочется, чтобы такие вещи можно было делать щелчком мыши.
    • Процесс обучения языку R является нетривиальным. Новичок может открыть управляемую с помощью меню статистическую платформу и получить результат за всего за несколько минут. Не каждый хочет становиться программистом для того, чтобы быть аналитиком, а, возможно, не каждому это и нужно.
    • R имеет открытый исходный код. Сообщество R является многочисленным, зрелым и активным; вне всякого сомнения, R входит в число наиболее успешных проектов с открытым исходным кодом. Как я уже говорила, реализация языка R имеет возраст более 20 лет, а реализация языка S — еще больше. Это проверенная концепция и испытанный продукт. Однако, как и для любого другого продукта с открытым исходным кодом, надежность зависит от прозрачности. Мы верим в программный код, поскольку мы сами способны проверять его и поскольку другие люди способны проверять его и сообщать о выявляемых при этом ошибках. Иная ситуация имеет место в корпоративном проекте, который берет на себя обязанности по тестированию и валидации своего программного продукта. При этом в случае редко используемых R-пакетов у нас нет достаточных оснований предполагать, что эти пакеты действительно обеспечивают получение корректных результатов.

    Заключение

    Необходимо ли вам изучать язык R? Вполне возможно, что нет; необходимо— это слишком сильное утверждение. Но является ли R ценным инструментом для анализа данных? Несомненно. Этот язык специально разработан таким образом, чтобы отражать способы мышления и работы статистиков. R закрепляет хорошие привычки и улучшает анализ. По-моему, это хороший инструмент для такой работы.

    Ресурсы для скачивания

    Похожие темы

    • Оригинал статьи: Do I need to learn R?.
    • The New S Language: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics (R.A. Becker, John M. Chambers, A.R. Wilks; издательство Chapman & Hall, 1988). Эта основополагающая работа известна в кругах R и S как The Blue Book («Синяя книга»). Книга содержит полное описание языка S и перечень всех его встроенных функций.
    • Graphical Methods for Data Analysis (John M. Chambers, William S. Cleveland, Beat Kleiner, Paul A. Tukey; издательство Duxbury Press, 1983).
    • Exploratory Data Analysis, (John Tukey) Обратите внимание, что Джон Тьюки (John Tukey) и Пол Тьюки (Paul Tukey) — это разные люди. В этой книге изложена концепция, которая была реализована в языке S.
    • Modern Applied Statistics with S-Plus, (W.N. Venables, B.D. Ripley; издательство Springer-Verlag, 1997). Классическое введение в объектную ориентированность языка S-Plus (и языка R). Наборы данных и многие функции, использованные в этой книге, включены в пакет MASS языка R.
    • R for Dummies (Joris Meys, Andrie de Vries; 2012). Доступное описание языка R для начинающих.
    • R in a Nutshell (Joseph Adler; издательство O’Reilly, 2009). Фундаментальное введение в R для специалистов, осуществляющих стандартный статистический анализ наборов данных умеренного объема. Не охватывает большие данные.
    • В издательстве Springer публикуется серия книг с оранжевыми обложками и заголовками типа Time Series Analysis in R и An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. These are a good introduction for the R user with a particular application Каждая из этих книг представляет собой хорошее введение для пользователей R, интересующихся определенной прикладной областью. В отличие от введений общего характера, книги этой серии в большей степени ориентированы на соответствующие пакеты для определенных предметных областей и в меньшей степени на базовые аспекты R.
    • Многие «книги» по R в действительности являются работами по прикладной статистике с использованием R. Вероятно, самый сложный момент в использовании R — понимание статистических методов, реализованных в этом языке. В этой категории одной из моих любимых является книга Data Analysis and Graphics Using R — An Example-Based Approach (John Maindonald, John Braun; издательство Cambr >

    Комментарии


    Войдите или зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них.

    Язык R — стандарт для обработки данных

    Недавно столкнулся с таким феноменом — про язык программирования R слышали многие. Но знают что это такое очень мало людей.

    Поскольку являюсь носителем этого языка и заинтересован в его популяризации, попытаюсь немного раскрыть тему в этом посте. Будет интересно!

    1) Что такое язык R

    2) Популярность в России

    Что такое язык R

    R (вики) — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.

    По нашему: Язык идеально подходящий для поиска рыночных закономерностей. Бесплатный, быстрый и свободный.

    Он позволяет вести статистические исследования всего до чего могут дотянуться руки. За годы его существования появились десятки и сотни расширений для решения практически любых прикладных задач.

    Это САМЫЙ популярный язык программирования алготрейдеров на западе. Это передовая того что сейчас доступно в области машинного обучения и статистики.

    Для того чтобы писать программы на R, достаточно скачать R-Studio и всё

    Некоторое время назад, в рамках популяризации языка, записал мини-курс «R для каждого». Бесплатный. Посмотрите как просто всё это работает и как быстро на нём писать скрипты. Это просто великолепно!

    Популярность в России

    Оставляет желать лучшего.

    Если на западе 90% всех исследований проводиться с помощью этого языка, то в России редкая неделя проходит на СмартЛабе, в которой можно найти хоть одно упоминание о нём. Т.е. число людей знающих R — критически мало.

    В числе причин такой ситуации: отсутствие пособий на русском до недавнего времени, отсутствие обучающий курсов, низкая грамотность трейдеров и ещё много чего. Не будем об этом.

    Важно лишь то, что популярность этого языка в России и СНГ неуклонно растёт.

    Российские пользователи устали от неработающих АПИ и дорогих торговых систем. Бесплатный язык R, в контексте трейденга, очень скоро займёт достойное место в их инструментарии. Присоединяйся!

    На этом сегодня всё. Надеюсь было интересно.

    Смотрите мой бесплатный курс, чтобы понять, как просто писать код. Пишите роботов!

    Тестируйте Ваши торговые идеи при помощи лучшего для этого инструмента!

    11 языков программирования, которые должен знать успешный разработчик

    Рассказываем, какие языки нужно знать, чтобы оставаться востребованным специалистом на рынке труда.

    Все языки, которые должен знать программист, не уместятся в одну статью — ведь есть энтузиасты, которые изучают языки для себя, в качестве хобби и даже самостоятельно создают новые.

    Какие языки должен знать веб-программист

    Язык программирования — это основной инструмент разработки и решения поставленных задач. Обычно специалист выбирает один, который изучает на уровне, близком к идеальному, или стремится им овладеть досконально в будущем. Например, программист выбрал основным для себя язык общего назначения — скажем, С, Python, Lisp, PHP и другие. Тогда ему нужна как минимум еще одна технология, уже более узконаправленная. Ведь в работе может появиться потребность решить задачу нетривиальным путем.

    Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведет некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

    Языки программирования похожи друг на друга, поэтому чем больше вы их знаете, тем проще учить новые. Однако всегда важна цель — для чего каждый из них осваивается. Как и любым инструментом, языком нужно пользоваться на практике, иначе знания быстро забудутся. Сам процесс изучения нового порой помогает лучше понять другие технологии.

    Технологии, без которых невозможен веб

    Перечислим наиболее важные для разработки веб-приложений технологии:

    • HTML — основа всех страниц в интернете. Зачастую именно с него начинают изучение программирования новички. Даже если вы не занимаетесь frontend-разработкой, знать основы языка гипертекстовой разметки необходимо.
    • CSS — идет в паре с HTML, требуется для любого вида веб-разработки.
    • JavaScript — занимает первое место в создании интерактивной frontend-части сайтов. Правда, сообщество языка так велико, что его начали использовать и в других областях.
    • SQL — необходим для создания реляционных баз данных.
    • Python/Ruby — веб-разработчику нужен хотя бы один динамический язык. JavaScript тоже подходит, но только «чистый» на первых порах обучения, а не с использованием фреймворков. К тому же Python — универсальный язык, с помощью которого можно не только делать backend приложений, но и обрабатывать данные, проектировать нейросети. Ruby в последнее время менее популярен, но и с ним можно реализовать изящные решения многих задач.
    • PHP — множество российских и зарубежных проектов сделано именно на нем. Его любят за быстроту и относительно невысокий порог входа. Зачастую, когда говорят «backend», подразумевают «PHP».

    Представим еще некоторые языки, которые опытные программисты советуют для изучения:

    • Java — как основа основ.
    • C++/C — чтобы понять, как все устроено в программировании.
    • F#/Scala/Haskell/любой функциональный
      или объектный гибридный язык — изучать не сразу, а уже с имеющимся багажом. Непростые для изучения, но расширяющие кругозор языки.
    • Swift/Kotlin — для работы с мобильными приложениями.
    • Markdown — язык разметки, который можно использовать для написания текстов; он удобно преобразуется в другие форматы (HTML и др.).

    Итак, изучение новых технологий для разработчика — неизбежный процесс, если он хочет расширять кругозор, не застревать в рамках привычного стека и оставаться на плаву с актуальными знаниями. Однако перед новичками встает вопрос, с каких языков начать и что нужно знать востребованному
    IT-специалисту.

    Какие языки нужно знать программисту-новичку

    Как мы уже обозначили выше, начинать стоит с освоения HTML, CSS и даже JavaScript: читайте теорию, постепенно практикуйтесь, создавайте свои проекты. Если вы хотите также изучить и серверную часть, то вам нужно получить знания о базах данных и объектно-ориентированном программировании.

    Многие популярные языки уже сразу идут с одним или несколькими фреймворками. Однако изучение фреймворков лучше отложить на дальнюю ступень — используйте их уже после того, как поймете суть языка. Иными словами, найдите силы и терпение выучить основы программирования, а затем добавляйте упрощающие жизнь разработчика инструменты и библиотеки.

    Директор компании SymbioWay и практикующий программист с 10-летним опытом, выделяет следующие актуальные языки:

    — Сейчас востребованы fullstack-разработчики, которые владеют технологиями backend и frontend. Здесь возможны варианты: Java, PHP, Python, C# — основные языки для backend. Для frontend-разработки нужен стек из CSS, HTML, JavaScript и фреймворков — React, Angular, Vue. Также востребованы просто frontend-разработчики и отдельно Android и iOS: здесь изучайте Java и Kotlin для Android и Swift для iOS.

    Заключение

    Мы выяснили, какие языки нужно знать программисту: начинающему и опытному. Если вас интересует разработка, присмотритесь к курсу для новичков в программировании — «Веб-разработчик c 0 до PRO». На нем вы освоите базовые навыки во frontend и backend, получите четкое представление об этапах работы над проектом и под руководством наставников создадите первые сайты для портфолио.

    Веб-разработчик c 0 до PRO

    Записаться на курс

    Практический годовой курс для тех, кто хочет стать профессиональным веб-разработчиком, запустить свой интернет-проект или веб-сервис и получить первые заказы на разработку.

    6 отдельных курсов, 49 тем,
    115 часов занятий


    Живая обратная связь
    с преподавателями

    Digitrode

    цифровая электроника вычислительная техника встраиваемые системы

    Что из себя представляет язык программирования R?

    Что такое язык программирования R

    R – язык программирования с открытым исходным кодом и программная среда, обычно используемая для статистических вычислений в рамках таких объемных данных, как интеллектуальный анализ данных и статистика.

    R в последнее время набрал большую популярность с ростом числа программистов, использующих возможности генерации и анализа данных в рамках машинного обучения и других новых технологий, зависящих от данных.

    Для чего нужен язык программирования R

    В то время как R может казаться слишком сложным для новичков начала, для тех, кто все же ищет язык программирования с большим количеством возможностей и хорошей функциональностью, язык программирования R будет достойным кандидатом. Фактически, ряд известных организаций используют впечатляющие статистические функции R.

    Некоторые сотрудники Facebook используют R для анализа поведения пользователей, в то время как более 500 сотрудников Google используют R, чтобы сделать свою рекламу более эффективной.

    R использует принципы программирования с использование командной строки, что идеально подходит для хранения многочисленных серий комплексного анализа данных и переработки такого анализа на аналогичных наборах данных.

    R является абсолютно бесплатным и «открытым», поэтому в отличие от его конкурентов, таких как SAS или Matlab, R может быть настроен, клонирован и даже перераспределен.

    Одним из самых больших преимуществ программного обеспечения с открытым исходным кодом является то, что обновление программного обеспечения намного более регулярно. Это чрезвычайно выгодно для языков и сред статистического программирования.

    Язык программирования R доступен для Windows, Linux и Mac OS X и способен импортировать данные из целого ряда программ, включая Microsoft Excel, MySQL и Oracle.

    Язык R действительно является мечтой аналитиков данных или статистиков. R способен обрабатывать невероятное количество данных, и два миллиона пользователей этого языка могут подтвердить это.

    Как научиться языку программирования R

    Если вы не на 100 процентов уверены, что R для вас, вы можете сначала пройти вводный курс. Онлайн-курсы с видео очень популярны, познавательны и не займут много времени. Udemy предлагает ряд онлайн-классов для изучения R и языков статистического программирования в целом. Их стоимость может начинаться примерно от $10.

    О программировании, алгоритмах и не только

    Жена посылает мужа-программиста в магазин и говорит, купи батон колбасы, а если будут яйца — возьми десяток. Он в магазине: У Вас яйца есть? -Есть -Тогда дайте десять батонов колбасы..

    Pages

    Thursday, March 17, 2011

    Язык программирования R для биржевого спекулянта

    Эта статья посвящена азам работы с R. Если Вы уже знакомы с R она вряд ли Вам будет интересна, если же Вы смутно себе представляете, что это такое и хотите узнать побольше welcome.
    Итак, R это де-факто стандарт в области статистической обработки данных. Это одновременно язык программирования и программная среда вычислений с расширенными графическими возможностями. Для многих задач, этот инструмент успешно заменит Excel и Mathcad. И самое важное, R распространяется свободно и бесплатно.

    Установить R легко, идем на сайт разработчика, и далее по ссылкам Download R, выбираем ближайшее зеркало, качаем инсталятор, запускаем, проходите по стандартным шагам. Ставим. Всё.

    Если у Вас доступ в интернет через HTTP прокси, то потребуется небольшая настройка. Следует добавить в переменные окружения адрес прокси:
    http_proxy = http://proxy.host:port
    На Windows это можно сделать через Пуск > Панель управления > Система > Дополнительно > Переменные среды.

    Мы поставили интерпретатор R и программное окружение. В принципе, этого достаточно для начала. Но если все же хочется еще иметь красивую среду разработки, добро пожаловать на RStudio все как обычно, качаем, ставим.

    Какие модули нужны биржевому спекулянту

    R сам по себе хорош, но куда интересней его использовать в связке с дополнительными модулями. А модулей там, великое множество, одни позволяют рисовать графики, другие скачивать данные, третьи открывают дополнительные аналитические возможности, четвертые позволяют интегрироваться со сторонними приложениями и языками программирования. Всего около 2100 модулей только в общем репозитории. Из этого разнообразия нам понадобиться лишь часть:

    1) quantmod — это самое главное и основное, этот плагин позволяет получать котировки с Yahoo.Finance, Goolge.Finance и данные федерального резерва США. К сожалению, не работает с российскими площадками, но это мы исправим чуть позже. Кроме того, в нем есть средства построения, анализа и тестирования торговых моделей. Короче, запускаем R и набираем в консоли:
    2) zoo, xts, TTR — будут установленные вместе с quantmod. В принципе, можно поставить отдельно аналогичными командами. Это тоже незаменимые модули.
    zoo и xts предоставляют расширенные возможности для работы с временными рядами.
    TTR содержит огромное количество технических индикаторов.

    3) e1071 — библиотека для машинного обучения, включает в себя такие алгоритмы как преобразование фурье, наивный байесовский классификатор, кластеризация, svm и другие. Может пригодиться если Вы собираетесь привлекать один из этих алгоритмов для работы.

    4) nnet — библиотека для работы с нейронными сетями. Аналогично e1071.

    5) tseries — еще одна библиотека для анализа временных рядов.

    Строим котировки IBM

    Если все установлено верно, должно получиться что-то подобное:

    Добавить на графики MACD, RSI, EMA и другие технические индикаторы? Нет ничего проще:

    Полный список доступных индикаторов можно посмотреть тут.

    Российский рынок, пишем велосипеды

    Замечательно, что существует такой модуль quantmod, и все очень просто и красиво, но только на буржуйских рынках. К сожалению, в наших реалиях ему негде взять данные. Поэтому, мы напишем маленький велосипед, заодно разберемся с синтаксисом. Источником данных станет финам.
    На данном этапе мы напишем простой скрипт, позволяющий парсить файл вручную скачанный с финама. Он в любом случае нам пригодится, ведь не финамом единым жив человек. Итак, скрипт:

    Что здесь произошло? Мы создали функцию parseQuotes, которая берет в качестве параметров полный путь к файлу на диске, получает из него котировки и возвращает OHLC (Open-High-Low-Close) объект совместимый с quantmod.

    Важно! Формат записи в файл в финаме должен быть выбран такой: TICKER,PER,DATE,TIME,OPEN,HIGH,LOW,CLOSE,VOL. Все остальные значения по-умолчанию. Готово, теперь можно скачать, к примеру, данные по фьючерсу на индекс РТС и построить соответствующий график.

    Понимаем сленг программистов: мини-словарь для начинающих разработчиков

    Начинающие разработчики не сразу понимают старших товарищей. Фразы вроде «я апишку свитчнул» или «заимпорти другую либу» звучат для новичков как лекция по математическому анализу для первобытного человека. Поэтому мы решили сделать небольшой словарь профессионального сленга программистов.

    Слова и фразы в словаре отсортированы по алфавиту. Кстати, словарь можно дополнять. Пиши в комментариях термины, с которыми вы сталкивались на работе.

    Аджайл — от англ. Agile. Общий термин, описывает ценности и принципы гибкой разработки программного обеспечения, а также практические подходы к разработке. Понятие Agile стало популярным после публикации Манифеста гибкой разработки программного обеспечения в 2001 году.

    Айдишник — id, идентификатор.

    Альфа — этап разработки программного обеспечения, на котором разработчики добавляют в программу новые функции, а тестировщики испытывают программу. Это внутренний или непубличный этап.

    Апишка — API, программный интерфейс приложения или интерфейс прикладного программирования.

    Аутсорс — аутсорсинг, передача компанией части операционной деятельности другой компании.


    Адаптив — адаптивный дизайн, адаптация интерфейса к использованию на разных экранах.

    Баг — от англ. Bug — жучок, клоп. Ошибка в программе.

    Бахнуть — что-то быстро сделать, изменить или дополнить функциональность приложения.

    Бета — бета-версия, приложение на стадии публичного тестирования.

    Бот — сокращение от «робот». Ботом называют программу, которая автоматизирует интерфейс. Пример — автоответчик в чате.

    Бэкенд — от англ. Back-end. Программно-аппаратная или серверная часть приложения.

    Бэкап, бэкапить — резервная копия или процесс создания резервной копии приложения.

    Ворнинг — от англ. Warning — предупреждение. Предупреждающее сообщение в интерфейсе.

    Войтивайти — шуточное, обозначает процесс переквалификации далёкого от сферы IT специалиста в разработчика.

    Выкатить — сделать доступным для пользователей. Например, «выкатили новую версию сайта» значит сделали новую версию сайта доступной для пользователей.

    Выпадашка — выпадающее меню, то же, что и «дропдаун».

    Галера — компания, в которой платят низкие зарплаты и не ценят разработчиков.

    Гит — система контроля версий Git или сервис GitHub.

    Г****окод — плохой, некачественный код. Объяснение термина есть в статье нашего студента.

    Градиент — плавный переход из одного цвета в другой.

    Движок — в веб-разработке так называют системы управления контентом.

    Дебажить — устранять ошибки, баги.

    Деплой, деплоить — развёртывание, публикация рабочей версии приложения. Пример: задеплоить сайт — перенести сайт с тестового на рабочий сервер, сделать его доступным для пользователей.

    Джун, джуниор — от англ. Junior. Младший разработчик. Специалист без опыта или с минимальным опытом работы.

    Дезигнер — презрительно-снисходительное название дизайнера.

    Драй — от англ DRY, don’t repeat yourself. Принцип программирования, предлагающий избегать повторений кода.

    Дропдаун — выпадающее меню, то же, что и «выпадашка».

    Жаба — язык программирования Java.

    Жабаскрипт — язык программирования JavaScript.

    Залить — загрузить. Например, «залить файлы на сервер».

    Запилить — сделать что-то, добавить какую-то функциональность.

    Змея — язык программирования Python.

    Исходник — файлы, в которых находится исходный код приложения, или сам исходный код.

    Итерация — повторение. «Мы сделали несколько итераций» — мы повторили шаг несколько раз.

    Коммит, коммитить — от англ. To commit — совершать. В контексте работы над приложением — сохранять код в репозитории.

    Костыль — код, который нужен, чтобы исправить несовершенство ранее написанного кода.

    Либа — от англ. Library — библиотека. Речь идет о библиотеках кода, например, React.

    Линтер — общее нарицательное название программ, которые анализируют код и предупреждают разработчика об ошибках.

    Лист — от англ. List — список.

    Локалка — локальный. Например, локальный сервер или сеть.

    Мидл — от англ. Middle — средний. Уровень разработчика, следующий за джуниором. Опыт и уровень знаний миддла позволяет ему самостоятельно решать серьезные задачи.

    Мёржить — от англ. Merge, сливать. Речь идет об объединении или слиянии веток кода.

    Меншить — от англ. Mention — упоминание. Речь идёт об упоминаниях в чатах или соцсетях. «Менши меня, когда будет готово» значит «упомяни меня, когда будет готово».

    Навбар — навигационный блок на сайте или в интерфейсе программы.

    Накатить — внести изменения, задеплоить новую версию приложения. Противоположное термину «откатить».

    Откатить — удалить изменения, вернуть предыдущую версию приложения. Противоположное термину «накатить».

    Ось — операционная система.

    Падаван — ироничное название стажёра или джуниора.

    Пилот — пробная (пилотная) версия продукта.

    Питон — язык программирования Python.

    Подвал — то же, что и «футер». Элемент структуры страницы, который находится в нижней части и содержит служебную информацию.

    Поплыла вёрстка — некорректное отображение страницы в браузере.

    Продакшн или продакшен (продакшн-код) — обозначение кода для рабочей версии приложении.

    Пушить — использовать команду push, публиковать что-то.

    Пэхапэ — язык программирования PHP, то же, что и «пыха».

    Пыха — язык программирования PHP, то же, что и «пэхапэ».

    Релиз — программное обеспечение на стадии публичного использования. Стабильная версия программы, которая прошла тестирование.

    Рекурсия — описание процесса с помощью самого процесса. Например, выражение «рекурсивный вызов функции» описывает ситуацию, в которой функция вызывает сама себя.

    Репа — репозиторий, хранилище данных. Например, код программы можно хранить в репозитории на GitHub.

    Ридми — файл Readme, в котором содержится информация о программе.

    Ругаться, например, линтер ругается — сообщения об ошибках в коде, работе сервиса и так далее.

    Сабж — от английского Subject — тема, предмет. «По сабжу» — по теме обсуждения.

    Свитчнуть, свичнуть — переключить. От английского switch.

    Сетка — модульная сетка, используется для дизайна и вёрстки страниц.

    Сеньор, синьор — от англ. Senior — старший разработчик.

    Стек — изначально абстрактный тип данных. В разговорной речи используется для обозначения списка технологий, которые использует разработчик или компания. Пример: «Наш стек — HTML/CSS, JavaScript, React».

    Софт — от англ. Software — программное обеспечение.

    Софт-скилы — от англ. Soft skills — знания и качества специалиста, прямо не связанные с профессиональной деятельностью. Примеры: коммуникабельность, проактивность.

    Темплейт — от английского template — шаблон.

    Тестировщик — специалист по тестированию программного обеспечения.

    Тимлид — от английского Team leader — руководитель команды. Координатор группы программистов.

    Убить — удалить что-то. Например, «убить профиль» означает удалить профиль.

    Фидбек — от англ. Feedback — обратная связь.

    Фича — функция, возможность. От англ. Feature.

    Фреймворк — от англ. Framework — каркас. Инструмент разработки, набор типовых шаблонных решений, упрощающих работу программиста. Примеры: Laravel, Bootstrap.

    Фронтенд — от англ. Front-end — клиентская часть приложения.

    Хатэмээль, хатээмэль — HTML, язык гипертекстовой разметки.

    Хардкодить — статически прописывать в коде данные, которые должны вычисляться динамически. Плохая практика, антипаттерн в программировании.

    Хацкер, кулхацкер — ироничное название начинающего специалиста, который считает себя опытным программистом. От английского hacker и cool hacker.

    Хедер, хэдер — элемент структуры веб-страницы, находится в верхней части и содержит логотип, меню, служебную информацию.

    Цэмээс, цээмэс — от англ. CMS — content management system, система управления контентом.

    Цээсэс — от англ. CSS — Cascading Style Sheets, каскадные таблицы стилей.

    Юзать — от английского to use — использовать.

    Ява — язык программирования Java.

    Яваскрипт — язык программирования JavaScript.

    Мастер Йода рекомендует:  Работаем с шаблонизатором Symfony
    Добавить комментарий