Ngôn ngữ R là gì? Có nên chọn học ngôn ngữ lập trình R?

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ để khai phá sức mạnh tiềm ẩn của dữ liệu hãy tìm hiểu ngôn ngữ R. Được các chuyên gia hàng đầu thế giới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và thống kê tin dùng, R không chỉ là một ngôn ngữ lập trình, mà còn là chiếc chìa khóa mở ra kho tàng tri thức vô tận. Hãy cùng khám phá ngôn ngữ R là gì và vì sao nên học ngôn ngữ lập trình R trong bài viết sau.

Ngôn ngữ lập trình R là gì?

Ngôn ngữ lập trình R là một ngôn ngữ bậc cao được thiết kế chủ yếu cho thống kê và phân tích dữ liệu.

R không phải là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích giống như Python hay Java, nó được coi là một ngôn ngữ chuyên dụng (DSL), nghĩa là R được thiết kế cho một số lĩnh vực cụ thể như tính toán hay phân tích thống kê. Nhờ vậy, R nhanh chóng trở thành một công cụ mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, học máy, phân tích dữ liệu và các lĩnh vực nghiên cứu khác.

R được trang bị một tập hợp lớn các chức năng cho phép tạo hình ảnh dữ liệu, giúp người dùng phân tích dữ liệu, mô hình hóa theo yêu cầu và sau đó tạo đồ thị. Ngoài các chức năng đồ họa tích hợp sẵn của ngôn ngữ, còn R tích hợp với các ngôn ngữ khác như C và C++ giúp tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ thống kê khác nhau.

Xem nhiều việc làm Data Science đãi ngộ hấp dẫn

Nguồn gốc tên gọi R

Tên gọi của ngôn ngữ R bắt nguồn từ hai người sáng lập chính của nó: Robert Gentleman và Ross Ihaka, cả hai đều có chữ cái R đầu tiên trong tên của mình.

Bên cạnh đó, tên gọi “R” cũng mang ý nghĩa là một phiên bản mở rộng của ngôn ngữ S, một ngôn ngữ lập trình khác được phát triển tại Bell Labs.

Lịch sử hình thành và phát triển ngôn ngữ R

Bắt nguồn từ việc triển khai ngôn ngữ lập trình S với những ảnh hưởng từ Scheme, R đã phát triển kể từ khi ra đời vào năm 1992, với phiên bản beta ổn định đầu tiên được phát hành vào năm 2000. Ngôn ngữ R đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ khi được ra mắt và chủ yếu là mã nguồn mở, cho phép cộng đồng đóng góp và mở rộng. Dưới đây là một số mốc quan trọng trong lịch sử của R:

• 1991: Ross Ihaka và Robert Gentleman bắt đầu phát triển một dạng mới của ngôn ngữ S như một dự án nghiên cứu tại Khoa Thống kê, Đại học Auckland, New Zealand.
• 1993: Lần đầu tiên R được công bố rộng rãi thông qua kho dữ liệu StatLib và danh sách gửi thư s-news.
• 1995: Nhà thống kê học Martin Mächler thuyết phục các nhà phát minh của R phát hành ngôn ngữ này theo giấy phép GNU General Public License, biến R trở thành mã nguồn mở và miễn phí cho người dùng.
• 1997: Nhóm R Core Team được thành lập, đây là nhóm duy nhất có quyền chỉnh sửa mã nguồn của R và họ sẽ xem xét và thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với ngôn ngữ này. Cùng năm đó, Mạng Lưu trữ Toàn diện về R (CRAN) được thành lập, cung cấp các gói phần mềm mã nguồn mở mở rộng cho ngôn ngữ này, hỗ trợ các chuyên gia với nhiều nhiệm vụ khác nhau.
• 2000: Phiên bản R 1.0.0 chính thức được phát hành công khai.
• 2003: Quỹ R (R Foundation) được thành lập để giữ và quản lý bản quyền phần mềm R cũng như cung cấp hỗ trợ cho dự án ngôn ngữ R.
• 2004: Phiên bản R 2.0.0 được phát hành.
• 2009: Tạp chí R Journal, một tạp chí mở về tính toán và nghiên cứu thống kê, được thành lập.
• 2013: Phiên bản R 3.0.0 được phát hành.
• 2020: Phiên bản R 4.0.0 được phát hành.
• Tháng 6 năm 2023: Hiện tại, R đang ở phiên bản 4.3.1.

Các tính năng của ngôn ngữ lập trình R

Nguồn ảnh: Data Flair

Phân tích thống kê toàn diện

R được thiết kế chuyên biệt cho các công việc liên quan đến phân tích thống kê. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phép tính thống kê cơ bản và nâng cao như hồi quy, phân tích phương sai, và kiểm định giả thuyết. Với các hàm và thuật toán tích hợp, R hỗ trợ người dùng phân tích dữ liệu chi tiết và hiệu quả.

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

R nổi tiếng với khả năng tạo ra các biểu đồ và đồ thị chất lượng cao, giúp trực quan hóa dữ liệu một cách sinh động. Các thư viện như ggplot2, plotly, và lattice cho phép người dùng tạo ra các biểu đồ tùy chỉnh và tương tác, từ các biểu đồ cơ bản đến biểu đồ phức tạp và chuyên nghiệp.

Các gói và thư viện mở rộng

Một trong những điểm mạnh của R là hệ thống gói mở rộng khổng lồ. Hơn 18.000 gói có sẵn trên CRAN (Comprehensive R Archive Network) cho phép người dùng dễ dàng thêm các tính năng và công cụ mới phục vụ cho nhiều lĩnh vực, từ học máy, khoa học dữ liệu đến phân tích kinh tế và y tế.

Mã nguồn mở miễn phí

R là một ngôn ngữ mã nguồn mở và hoàn toàn miễn phí, làm cho nó dễ tiếp cận với người dùng toàn cầu. Người dùng có thể tự do tải về, chia sẻ, chỉnh sửa và phân phối lại R mà không gặp phải vấn đề bản quyền, đồng thời tham gia vào việc cải thiện và phát triển ngôn ngữ này.

Hỗ trợ đa dạng hệ điều hành

R có thể hoạt động trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, macOS, và Linux. Khả năng độc lập nền tảng này giúp người dùng dễ dàng triển khai và sử dụng ngôn ngữ trong nhiều môi trường khác nhau mà không gặp phải các vấn đề tương thích.

Tích hợp với các ngôn ngữ khác

R hỗ trợ tích hợp mạnh mẽ với các ngôn ngữ lập trình khác như Python, C++, Java và SQL. Điều này giúp mở rộng khả năng của R và cho phép nhà phát triển kết hợp R với các công nghệ khác để tăng hiệu suất và tính năng của ứng dụng.

Xử lý và lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ

R được tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu lớn, cho phép người dùng dễ dàng thực hiện các tác vụ như trích xuất, chuyển đổi, và nạp dữ liệu (ETL). R cung cấp các hàm mạnh mẽ để xử lý các tập dữ liệu phức tạp và khối lượng lớn, từ các bảng tính nhỏ cho đến các cơ sở dữ liệu khổng lồ.

Môi trường phát triển tương tác (IDE)

RStudio là môi trường phát triển tích hợp phổ biến nhất dành cho R, cung cấp giao diện dễ sử dụng và nhiều tính năng hỗ trợ cho việc phát triển và kiểm tra mã nguồn. RStudio giúp quản lý dự án, tạo báo cáo và tạo ra các tài liệu phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.

Nghiên cứu có thể tái tạo

R hỗ trợ các quy trình khoa học có thể tái tạo, nghĩa là các phân tích và kết quả có thể dễ dàng được kiểm tra lại hoặc mở rộng. Công cụ như knitr và R Markdown cho phép kết hợp mã, phân tích và văn bản giải thích trong một tài liệu duy nhất, tạo điều kiện thuận lợi cho việc báo cáo và chia sẻ kết quả nghiên cứu.

Ứng dụng của ngôn ngữ R

Ngôn ngữ R có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, chủ yếu tập trung vào phân tích dữ liệu, học máy, và nghiên cứu:

• Phân tích dữ liệu: R được sử dụng rộng rãi để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong các dự án nghiên cứu khoa học, tài chính, và các lĩnh vực thương mại.
• Học máy (Machine Learning): Với nhiều gói hỗ trợ cho các thuật toán học máy, R là công cụ hữu hiệu để xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán.
• Khoa học dữ liệu: Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng R để khai thác dữ liệu, trực quan hóa và tạo ra các mô hình phân tích dự báo.
• Nghiên cứu học thuật: R được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu học thuật, đặc biệt là các nghiên cứu liên quan đến sinh học, y học và kinh tế.
• Tài chính và phân tích thị trường: R giúp các chuyên gia tài chính phân tích thị trường, đánh giá rủi ro và xây dựng các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Tại sao nên sử dụng ngôn ngữ R?

R là lựa chọn tuyệt vời cho những ai làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Các lý do chính để sử dụng R bao gồm:

• Chuyên môn hóa cho phân tích thống kê: R cung cấp hàng ngàn công cụ thống kê có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
• Tính linh hoạt cao: R có thể mở rộng dễ dàng, tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình khác và tích hợp được vào các hệ thống lớn.
• Khả năng trực quan hóa vượt trội: Với R, bạn có thể tạo ra các biểu đồ và biểu diễn dữ liệu phức tạp một cách trực quan và đẹp mắt.
• Cộng đồng lớn và hỗ trợ phong phú: R có một cộng đồng phát triển mạnh, với tài nguyên học tập dồi dào và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các chuyên gia và tổ chức trên toàn thế giới.

>> Đọc thêm: Nên chọn R hay Python?

Hạn chế của ngôn ngữ R

• Hiệu suất không cao: Khi xử lý các tập dữ liệu cực kỳ lớn, R có thể không nhanh và hiệu quả bằng một số ngôn ngữ khác như Python hoặc C++.
• Độ dốc học tập: Đối với người mới bắt đầu, cú pháp của R có thể khó học và không trực quan như một số ngôn ngữ khác.
• Quản lý bộ nhớ yếu: R yêu cầu bộ nhớ lớn khi xử lý dữ liệu lớn, và việc quản lý bộ nhớ không tối ưu có thể gây ra các vấn đề khi làm việc với tập dữ liệu rất lớn.

Cơ hội và mức thu nhập của R Developer

Với sự bùng nổ của ngành khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, nhu cầu về các R Developer đang tăng mạnh. Các chuyên gia sử dụng R thường làm việc trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, công nghệ và các tổ chức nghiên cứu khoa học. R Developer có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau, từ nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, đến chuyên viên phát triển thuật toán và mô hình dự đoán.

Về thu nhập, R Developer thường nhận được mức lương rất hấp dẫn. Tùy thuộc vào vị trí, kinh nghiệm và khu vực làm việc, mức lương trung bình của một R Developer có thể dao động từ 70.000 đến hơn 120.000 USD mỗi năm tại các thị trường như Hoa Kỳ hoặc Châu Âu. Những chuyên gia có nhiều kinh nghiệm và chuyên sâu trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu phức tạp có thể đạt mức thu nhập cao hơn.

Ở Việt Nam, các vị trí tuyển dụng Data Science, Data Analyst, Big Data có mức lương khởi điểm cho vị trí fresher từ 15 triệu đồng và nhu cầu tuyển dụng tại các công ty lớn rất nhiều, các cấp bật từ Senior trở lên không dưới 40 triệu đồng/tháng.

Xem việc làm R developer update liên tục tại TopDev

Ngôn ngữ R là công cụ mạnh mẽ dành cho các chuyên gia phân tích và khoa học dữ liệu, với khả năng xử lý dữ liệu lớn và trực quan hóa vượt trội. Dù có một số nhược điểm về hiệu suất và quản lý bộ nhớ, R vẫn là sự lựa chọn hàng đầu cho những ai làm việc với phân tích thống kê chuyên sâu. Với tiềm năng phát triển sự nghiệp và mức thu nhập cao, việc học R mở ra nhiều cơ hội hấp dẫn cho những người đam mê dữ liệu.