Từ A-Z về ngôn ngữ R. Code R tối ưu cho phân tích dữ liệu

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 LinkedIn 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.

Code R tối ưu cho phân tích dữ liệu

Bạn sẽ thấy rõ sức mạnh của ngôn ngữ R qua ba đặc điểm nổi bật:

• Chạy code không cần compiler: R là ngôn ngữ thông dịch (interpreted language), không cần trình biên dịch mà vẫn thực thi được mã nguồn, giúp việc lập trình trở nên đơn giản và linh hoạt.
• Tính toán trên vector: R là một ngôn ngữ hướng vector, cho phép bạn thao tác trực tiếp trên vectors mà không cần dùng đến vòng lặp.
• Statistical Language: R là ngôn ngữ hoàn chỉnh (Turing-complete) và rất mạnh về xử lý thống kê, được ứng dụng trong các ngành như sinh học, di truyền học, và khoa học dữ liệu.

Ngôn ngữ R trong kinh doanh

R là mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, giúp doanh nghiệp giảm đáng kể chi phí so với các phần mềm thống kê thương mại. Ngôn ngữ này cũng rất phù hợp khi cần mô phỏng dữ liệu bằng bảng biểu và biểu đồ.

Cộng đồng R rất phát triển với hơn 15.000 packages hỗ trợ cho nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Đây là một trong những lý do khiến R ngày càng được sử dụng phổ biến trong kinh doanh hiện đại.

Trong môi trường doanh nghiệp, R có thể trở thành nền tảng để đào tạo lập trình viên phân tích dữ liệu — một lợi thế quan trọng khi nhân sự chất lượng cao luôn khan hiếm.

Ưu điểm của ngôn ngữ R

Ngôn ngữ R mang đến nhiều điểm mạnh cho các nhà phát triển:

1. Hỗ trợ mạnh mẽ các package thống kê hiện đại, thường là nơi đầu tiên tích hợp các thuật toán mới
2. Là mã nguồn mở, dễ sử dụng, dễ cải tiến, tích hợp được với C/C++
3. Hỗ trợ phân tích source code, cho phép mở rộng tính năng và sửa lỗi linh hoạt
4. Độc lập với hệ điều hành — có thể chạy trên Windows, macOS và Linux
5. Có hệ sinh thái rộng lớn với kho dữ liệu và thư viện phong phú

Nhược điểm của ngôn ngữ R

Bên cạnh những ưu điểm nổi bật, R cũng tồn tại một số hạn chế:

1. Vì là mã nguồn mở, bất kỳ ai cũng có thể viết package, nên dễ tồn tại lỗi (bug) hoặc các gói chưa hoàn thiện.
2. Khi gặp lỗi trong code, sẽ không có bộ phận hỗ trợ chính thức. Người dùng phải tự tìm cách sửa lỗi hoặc thay thế bằng đoạn mã khác.
3. Vấn đề bảo mật vẫn là điểm yếu lớn của ngôn ngữ R khi so sánh với các nền tảng thương mại.
4. Quản lý bộ nhớ chưa hiệu quả. Khi làm việc với tập dữ liệu lớn, R dễ chiếm dụng nhiều tài nguyên và làm chậm máy tính.

Lời kết

Với những nội dung đã chia sẻ trong bài viết, hy vọng bạn đã hiểu rõ ngôn ngữ R là gì, cũng như những lợi ích thực tế và tiềm năng ứng dụng của nó trong kinh doanh và nghiên cứu dữ liệu. Dù không phải là lựa chọn duy nhất, nhưng R vẫn luôn là một công cụ mạnh mẽ và đáng học nếu bạn theo đuổi con đường phân tích và xử lý dữ liệu.