R Öğrenmeye Başlamak

Nasıl Başlanır ve Geliştirilir?

Sıklıkla kullandığım programlama dillerinden biri olan R ile ilgili daha önce temel bazı yazılar yayınlamış ve başlangıç niteliğinde bilgiler vermiştim. Ancak, sonrasında gelen süreçte karşılaştığım bazı sorulara yazılar içerisinde tam olarak değinmediğimi fark ettim.
AA

Bu yazıda programlama dili tecrübesi olmayan, özellikle sosyal bilimler gibi arka planda bir programlama geçmişini zorunlu kılmayan disiplinlerde eğitim gören veya görecek olan kişilere yönelik bilgiler paylaşmaya çalışacağım.

R Programlama Dili

R veya Rlang (R Project), açık kaynaklı, istatistiksel hesaplama ve grafikler konusunda özelleştirilmiş bir programlama dilidir. Yoğunlukla Veri analizi alanında kullanılan dillerden biri olan R oldukça geniş bir döküman desteğine sahip. Dökümanların yanı sıra, ihtiyaç duyulabilecek pek çok konuda da hem CRAN hem de farklı kaynaklardan (user-generated) paketlere ulaşılabilmekte. Konuyla ilgili daha kapsamlı bir anladım için R (Programlama Dili) Nedir? başlıklı yazımı inceleyebilirsiniz.

Peki, RStudio nedir?

R Dili ve Geliştirme Ortamları

RStudio

RStudio, R programlama dili için entegre bir geliştirme ortamıdır. Yani, R == RStudio değildir. RStudio başka R kodlarının çalıştırılması, paketlerin yönetilmesi olmak üzere R temelinde kullanılabilecek özelliklere bir arayüz üzerinden kolayca ulaşılabilmesini sağlar ve tercihen kullanılır. Yani, isterseniz R kodlarınızı komut satırı aracılığıyla da işleme alabilirsiniz. RStudio Server adında bir diğer çözüm daha mevcut. Bu çözüm RStudio'yu server ortamında kullanabilmemizi sağlıyor. Ancak, kod yazma işlemlerinin çoğunlukla kişisel bilgisayar ortamında yapılacağını düşünerek detaylara girmiyor ve RStudio ile devam ediyorum.

R Shiny

R dili üzerine yapılan aramalarda denk gelinmesi muhtemel bir diğer konu da R Shiny. R Shiny, R programlama dilini kullanarak etkileşimli web uygulamaları geliştirmeyi kolaylaştıran bir R paketidir, yani, RStudio == R Shiny değildir. Diğer paketler gibi yüklenir ve aktifleştirilir.

Sanırım temel konuları açıklığa kavuşturduk. O halde bir sonraki aşamaya geçebiliriz.

R Dili Kullanımı

R programlama dili içerisinde değişkenler genel olarak <- ile değerler atanır. Değer atandıktan sonra bu değerlere R nesneleri (object) olarak istediğimiz zaman ulaşabiliriz. Bu değişkenleri environment alanına kayıt edilirler. RStudio uygulamasının environment bölümüne tüm değişkenlerin burada listelendiğini görebilirsiniz.

Unutmadan ekleyeyim, R üzerinde çalıştırılan tüm veriler RAM’de tutulur ve işleyebileceğimiz verinin maksimum büyüklüğünü RAM'de ayrılan alan kadardır.

Değişkenler ve Değer Atama

ad <- "John"

Yukarıdaki örnekte ad adında bir değişken yaratılmakta ve değişkene John değeri atanmaktadır. Artık bu değeri istediğimiz zaman ad yazarak ulaşabiliriz. Şimdi, bir de soyad değişkenini oluşturalım.

soyad <- "Doe"

Eğer elimizde ad ve soyad olmak üzere 2 değşiken var. Bunları istediğimiz gibi kullanabiliriz. Örnek olarak aşağıdaki kullanımlara bakabilirsiniz.

print(ad)
print(soyad)
kimlik <- paste(ad, soyad, sep=" ")
kimlik
[resimage src="r-dili-degisken alt="R Dilinde Değişken Tanımlama" uri="r-ogrenmeye-baslamak" class="mb-3"]

Ek bilgi olarak farklı değişken tanımlama türlerini de aşağıda iletiyorum. Ancak, genel kullanımın degisken <- "deger"şeklinde olduğunu unutmayın.

ad = "John"
"John" -> ad

Veri tipleri ile ilgili akıl karışıklığı yaratmamak adına diğer kullanımları es geçiyorum.

Veri Tipleri

R programlama dili içerisinde farklı tipte verileri kullanırız.

  • 1.0, 4.5 gibi ondalıklı sayıların da dahil olduğu numerik (numeric) ifadeler
  • 4, 7 gibi tam sayılar (integer)
  • TRUE ve FALSE mantıksal (logic) ifadeler
  • "John", "Doe" gibi karakterler (character)

Bir değişkenin sahip olduğu değerin tipini öğrenmek istediğimizde class() değişkenini kullanabiliriz.

class(ad)

Yukarıdaki işlemin sonucu olarak bize "character" ifadesi dönecektir. Şimdi John Doe için değer olarak yaş bilgisini tutacak yeni bir değişken oluşturalım ve ardından bu değişkenin de veri tipini öğrenelim.

yas <- 100
class(yas)

"numeric" dönüşünü aldık, değil mi? Şimdi bir de aynı işlemi aşağıdaki gibi tekrarlayalım.

yas <- "100"
class(yas)

"character" dönüşünü aldık, değil mi? Peki, neden? Hemen açıklayayım. Az önce uyguladığımız kod ile 2 farklı işlem gerçekleştirdik. İlk olarak, var olan bir değişkene yeni bir değer atadık. 100 ve "100" çoğu programlama dilinde farklı tipleri temsil eder. Tırnak işaretleri (tek 'ya da çift " tırnak) içerisindeki ifadeler çoğu zaman karakter olarak işleme alınır ve aksi belirtilmediği sürece de bu şekilde değerlendirilir. Biz de az önce yeni değeri çift tırnak işareti ile yas değişkenine atadık. Dolayısıyla class() bize "character" dönüşünü yaptı. Tırnak işaretlerini kaldırıp yeniden bir değer atayın ve class() ile değerini öğrenin, bakalım ne olacak?

Diğer Konular

Mantıksal işlemler, döngüler ve veri düzenleme ile ilgili diğer konular için aşağıdaki bağlantıları kullanabilirsinzi.

R programlama dili de dahil olmak üzere pek çok programlama dili içerisinde kullanabileceğiniz, bilmenizde fayda olan diğer konuları da aşağıda listeledim.

Temel bir bilgi edindiğinizi düşünüyor ve R dili ile ilgili farklı neler yapabileceğinizi merak ediyorsanız aşağıdaki yazılar ilginizi çekebilir.

R geliştirme sürecinde sıklıkla faydalanabileceğiniz diğer kaynaklar ise şöyle:

İlerleyen zamanda bu yazıya ayrıca eklemelerde bulunacağım. Güncellemelerden ve ilgili diğer yazılardan haberdar olmak için e-posta adresiniz ile e-bülten kaydı oluşturabilirsiniz.

Yorum alanını göster
Beğendim
Beğenmedim