Belajar bahasa pemrograman R bisa dilakukan oleh siapa saja. Bahasa pemrograman R adalah tools pengolahan data yang bersifat open source. Dimana programan R bisa digunakan untuk siapa saja, Sehingga bahasa pemrograman R memiliki banyak pengguna aktif seluruh di dunia.
Fleksibilitas R menjadi bahasa pemrograman R pilihan terbaik untuk melakukan manajemn data yang kompleks dan analisis statistik untuk kepentingan organisasi di berbagai bidang.
Salah satu contoh implementasinya dapat kamu temukan pada bidang E-Commerce sumber data yang ada umumnya beragam seperti spreadsheet dan database SQL atau Non SQL. Perushaan E-Commerce dapat memanfaatkan R untuk melakukan analysis cross-selling menggunakan data yang dimiliki. Dari hasil ini , Perusahaan dapat memberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan kebiasaan berbelanja konsumen.
Rekomendasi ini bisa meningkatkan penjualan untuk sebuah perusahaan. Itulah salah satu alasan mengapa belajar bahasa pemrograman R sangat menguntungkan untuk perusahaan.
Baca Juga : Pengertian Data Science, Manfaat & Contoh Penerapannyanya
Bahasa Pemrograman R Package
R merupakan bahasa pemrograman untuk analisis statistik yang paling banyak digunakan , Karena dengan menggunakan R memungkinkan kamu untuk melakukan import data dari berbagai sumber database dan format yang berbeda. R memiliki 7000+ package yang bisa digunakan. Dengan menggunakan bahasa pemrograman R kamu bisa melakukan seperti :
- Analisa statistik kompleks
- Econometrics
- Optimisasi
- Pembuatan Model Machine learning
- Pembuatan teknik simulasi
RSTUDIO
Software pemrograman R yang paling umum digunakan untuk meningkatkan produktivitas developer adalah RStudio. RStudio merupakan user-friendly interface yang memiliki :
- Console
- R Script Editor
- R Environment
- Graphical Output
Tidak hanya itu, Rstudio juga memiliki tools untuk melakukan plotting, Pengolahan data histori, debugging dna manajemen workspace. Secara lebih spesifik RStudio juga memiliki :
- Melakukan anotasi kode dengan lebih lengkap
- melakukan debugging dengan lebih mudah
- melihat data dalam format spreadsheet
- melihat seluruh objek yang didefinisikan dalam suatu sisi
Fungsi Belajar Bahasa Pemrograman R
Begitu banyak pilihan bahas pemrograman R bisa digunakan untuk mengolah data. Khusunya untuk data science, Bahasa Pemrograman R sendiri memiliki fungsi dan manfaat dari R yang bisa kamu maksimalkan, seperti :
1. Untuk Manajemen Data R Digunak Untuk :
- Melakukan import data
- Assessment kualitas data dengan mengidentifikasi outlier
- Observasi data
- penggabungan data
- penyusunan data
2. Dalam summary statistik, R bisa membantu untuk menggambarkan distribusi dari suatu variabel.
3. Dalam test statistik , R dapat memproduksi means test, proportion tests, association tests dan distributional tests.
4. Dalam regression model R digunakan dalam
- Ordinary regression
- Logistic regression
- stepwise regression
- ridge regression
- analysis of variance
- Multivariate adaptive regression splines
- sipport vector machine
- nonlinear regression
5. Dalam clustering, R digunakan dalam K-Means bisa melakukan partisi disekitar medoids dan hierarchical clustering
6. Dalam dimensionality reduction , R dimanfaatkan dalam principal components dan multidimensional scalling
Baca Juga : Belajar Python : Apa Itu Python ? Definisi & Cara Install
Kelebihan & Kekurangan Bahasa R
Setelah berkenal dengan bahasa pemrograman R, Berikut ini adalah kelebihan dan kekurangannya yang bisa anda ketahui.
Kelebihannya :
Bahasa pemrograman R memiliki kemampuan analisis data yang sangat baik. Banyak pengguna yang menggunakan bahasa pemrograman ini dan terus mengembangkannya. Tersedia visualisasi datanya juga tak sembarangan dibuat saja. Dimana fitur ini relatif berkualitas dan mampu menghasilkan grafik yang cantik.
Beberapa raksasa teknologi seperti Facebook , google, hingga Microsoft memanfaatkan bahasa R. Selain itu ada pula perusahaan besar lainnya seperti Bing, Merck, TechCrunch hingga Mozilla.
Kekurangannya :
Didalam data R juga disimpan kedalam memori fisik. Ini bisa menjadi salah satu kekurangnnya. Meski begitu R sudah punya integrasi dengan Hadoop, Framework untuk data yang berukuran besar. Eksekusi alias pembacaan kode R juga memakan waktu yang lama. Jika memang ingin dipercepat, kamu harus siap mengoptimalkan kodemu.
