Ngôn ngữ R là gì? Tính năng, Lịch sử, Lĩnh vực và Ứng dụng

Vậy R là gì? Hãy cùng tìm hiểu thêm về ngôn ngữ lập trình R trong bài viết này, bao gồm lịch sử, ai nên sử dụng nó và những cơ hội nghề nghiệp mà R có thể mang lại.

R là gì?

R là một hệ thống đồ họa và tính toán thống kê. Hệ thống này bao gồm hai phần: ngôn ngữ R (là những gì hầu hết mọi người muốn nói đến khi nhắc tới R) và môi trường chạy.

R là một ngôn ngữ thông dịch, nghĩa là người dùng truy cập các chức năng của nó thông qua một trình thông dịch dòng lệnh.

Không giống như các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hay Java, R không phải là ngôn ngữ lập trình đa năng. Thay vào đó, R được coi là một ngôn ngữ chuyên biệt (Domain-Specific Language - DSL), nghĩa là các chức năng và cách sử dụng của nó được thiết kế cho một lĩnh vực hoặc mục đích cụ thể. Trong trường hợp của R, lĩnh vực đó là tính toán và phân tích thống kê. Vì vậy, R thường được sử dụng trong nhiều tác vụ liên quan đến khoa học dữ liệu.

R được trang bị một bộ chức năng phong phú, cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu, phân tích và mô hình hóa dữ liệu theo yêu cầu, sau đó tạo ra các biểu đồ và đồ thị. Ngoài các chức năng đồ họa tích hợp sẵn, R còn có nhiều tiện ích mở rộng hoặc mô-đun bổ sung để hỗ trợ người dùng trong các nhu cầu này.

Các tính năng của ngôn ngữ lập trình R

R là một ngôn ngữ lập trình chuyên biệt, hướng đến mục đích phân tích dữ liệu. R sở hữu một số tính năng độc đáo làm cho nó trở nên rất mạnh mẽ, trong đó nổi bật nhất là khái niệm vector. Các vector cho phép thực hiện các thao tác phức tạp trên một tập hợp giá trị chỉ với một lệnh duy nhất. Dưới đây là những tính năng nổi bật của R:

• Là một ngôn ngữ lập trình đơn giản, hiệu quả và được phát triển tốt.
• Là phần mềm chuyên dụng để phân tích dữ liệu.
• Được thiết kế khoa học, dễ sử dụng và hiệu quả, tích hợp các khái niệm như định nghĩa hàm, vòng lặp, điều kiện và nhiều chức năng nhập/xuất khác nhau.
• Cung cấp một bộ công cụ nhất quán và tích hợp dùng để phân tích dữ liệu.
• Có bộ các toán tử để thực hiện các phép tính trên mảng, danh sách và vector.
• Khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
• Là phần mềm mã nguồn mở, mạnh mẽ và có khả năng mở rộng cao.
• Các kỹ thuật đồ họa có khả năng mở rộng lớn.
• Có thể thực hiện nhiều phép tính đồng thời nhờ sử dụng vector.
• R là một ngôn ngữ thông dịch (interpreted language).

R có phải là một ngôn ngữ lập trình phổ biến?

R là một ngôn ngữ lập trình phổ biến, đặc biệt trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, nghiên cứu học thuật và thống kê.

Vào tháng 10 năm 2023, R đứng ở vị trí thứ 17 trên TIOBE Index, và vào tháng 8 năm 2020, R đạt vị trí thứ 8. TIOBE Index là một chỉ số đáng tin cậy được cập nhật hàng tháng để đánh giá mức độ phổ biến của các ngôn ngữ lập trình. Với 50 ngôn ngữ được liệt kê trong chỉ số này và thực tế chúng ta có hơn 8.000 ngôn ngữ lập trình khác nhau, có thể khẳng định rằng R khá phổ biến!

R là ngôn ngữ được lựa chọn hàng đầu bởi các kỹ sư và nhà nghiên cứu thống kê. Các trường đại học trên khắp thế giới sử dụng R để hỗ trợ công việc nghiên cứu của họ trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

“Thành công của R là một ví dụ về sức mạnh của một cộng đồng được hỗ trợ bởi học thuật, nâng tầm một ngôn ngữ lên vượt ngưỡng mong đợi của nó.” - Stephen O'Grady, Nhà phân tích của RedMonk bàn về R.

Nhiều người cho rằng sự nổi tiếng của R trong top 10 vào năm 2020 là nhờ ngôn ngữ này được sử dụng nhiều hơn trong nghiên cứu về COVID-19. Khi có nhiều dữ liệu cần xử lý, R là công cụ lý tưởng – và đây chỉ là một lý do tại sao ngôn ngữ này vẫn phổ biến sau gần 30 năm kể từ khi ra đời.

Lịch sử của R 

R là ngôn ngữ mã nguồn mở trong hầu hết quá trình phát triển của nó, vì vậy đã có những thay đổi lớn về số lượng gói (packages) có sẵn cho ngôn ngữ này. 

Bản thân ngôn ngữ R cũng trải qua nhiều thay đổi, từ phiên bản đầu tiên đến các phiên bản mới nhất. Đồng thời, phạm vi ứng dụng của R đã mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau. Trước khi đi sâu hơn, hãy cùng điểm qua một số cột mốc quan trọng trong lịch sử của R:

• 1991 - R được tạo ra bởi hai nhà thống kê Ross Ihaka và Robert Gentleman tại Đại học Auckland, New Zealand. Ihaka và Gentleman, khi đó đều là giáo sư thống kê tại trường đại học này. Hai vị giáo sư đã thấy có một "nhu cầu chung về một môi trường phần mềm tốt hơn" trong phòng thí nghiệm khoa học máy tính của họ. Nhận thức đã thúc đẩy cặp đôi này bắt đầu phát triển R, một phiên bản triển khai của ngôn ngữ lập trình S trước đó. 
• 1993 - Thông báo đầu tiên về R được công bố thông qua kho lưu trữ dữ liệu StatLib và danh sách thư s-news.
• 1995 - Nhà thống kê Martin Mächler thuyết phục các nhà sáng lập R phát hành ngôn ngữ này dưới dạng giấy phép công cộng GNU, khiến R trở thành ngôn ngữ miễn phí và mã nguồn mở.  
• 1997 - Nhóm R Core Team được thành lập, đây là nhóm duy nhất có quyền chỉnh sửa mã nguồn của R, xem xét và thực hiện các thay đổi được đề xuất. Cùng năm đó, Mạng Lưu Trữ Toàn Diện R (CRAN) ra đời, cung cấp các gói phần mềm mã nguồn mở và các phần mở rộng cho ngôn ngữ này.
• 2000 - Phiên bản R 1.0.0 được phát hành cho công chúng. 
• 2003 - Quỹ R được thành lập để nắm giữ và quản lý bản quyền phần mềm R và 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 dành cho lĩnh vực tính toán và nghiên cứu thống kê, được thành lập.
• 2013 - Phiên bản R 3.0.0 được ra mắt.
• 2020 - Phiên bản R 4.0.0 được phát hành.
• Tháng 6/2023 - Phiên bản hiện tại của R là 4.3.1.

Sự phát triển của R không chỉ dừng lại ở ngôn ngữ mà còn ở sự mở rộng không ngừng của cộng đồng và các ứng dụng đa dạng trong nhiều lĩnh vực.

Tên của R có nghĩa là gì?

Ngôn ngữ R có tên như vậy vì hai lý do : thứ nhất, R là chữ cái đầu tiên trong tên của hai nhà sáng lập (Ross Ihaka và Robert Gentleman), và thứ hai, R là cách chơi chữ từ tên của ngôn ngữ "cha đẻ" là S, được phát triển ban đầu bởi Bell Telephone Laboratories.

R là ngôn ngữ cấp thấp hay cấp cao?

R được coi là một ngôn ngữ lập trình cấp cao. Sự phân loại này dựa trên mức độ trừu tượng của nó so với ngôn ngữ máy. Khác với các ngôn ngữ cấp thấp yêu cầu hiểu biết sâu về bộ nhớ và quy trình của máy tính, các ngôn ngữ cấp cao như R được thiết kế để con người dễ hiểu và dễ viết hơn, giúp các nhà thống kê, nhà phân tích dữ liệu và nhà nghiên cứu tiếp cận dễ dàng hơn.

R mang lại sức mạnh, khả năng mở rộng và tính linh hoạt, nhưng 'cái giá' khi so sánh với các ngôn ngữ như Python là một mức độ phức tạp nhất định. 

R không phải là ngôn ngữ lập trình dễ học nhất, nhưng cũng không khó như nhiều người nghĩ. Bí quyết nằm ở sự tập trung vào những điều cốt yếu trước rồi sau đó phát triển các kỹ năng và kiến ​​thức R của bạn khi bạn tiến bộ.

R Tidyverse là gì?

Nếu bạn đã tìm hiểu một chút về R, rất có thể bạn đã nghe nói đến Tidyverse.

Tidyverse không phải là một gói phần mềm đơn lẻ mà là một tập hợp các gói R riêng lẻ, tất cả được thiết kế để phục vụ cho khoa học dữ liệu và phân tích.

Mỗi công cụ trong Tidyverse được thiết kế để hoạt động liền mạch với các công cụ khác, tạo ra một quy trình rõ ràng cho các nhiệm vụ trong khoa học dữ liệu.

Tidyverse là đứa con tinh thần của Hadley Wickham - nhà khoa học trưởng tại RStudio và là đồng tác giả của cuốn sách 'R for Data Science'. Các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới hiện đang dựa vào Tidyverse cho công việc của họ.

Những ai sử dụng R?

R được rất nhiều chuyên gia sử dụng trong công việc, và ngôn ngữ này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trước khi tìm hiểu các lĩnh vực đó, hãy cùng điểm qua một số nghề nghiệp có thể phát triển các kỹ năng R:

Nghề nghiệp với R

• Nhà khoa học dữ liệu
• Kỹ sư thống kê
• Nhà phân tích dữ liệu
• Lập trình viên R
• Kiến trúc sư dữ liệu
• Quản trị viên cơ sở dữ liệu
• Chuyên gia địa thống kê
• Nhà nghiên cứu
• Trí tuệ kinh doanh 
• Nhà phân tích tài chính
• Nhà khoa học học máy
• Nhà phân tích định lượng
• Nhà thống kê
• Và nhiều nghề nghiệp khác…

Các lĩnh vực và ngành công nghiệp sử dụng R

Với khả năng mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu, trực quan hóa và xây dựng mô hình, R được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:

Học Thuật

Giống như tiếng Anh là ngôn ngữ chung trên toàn cầu, R là ngôn ngữ lập trình thống trị trong nhiều tổ chức học thuật. Việc sử dụng R không chỉ giới hạn trong thống kê; nhiều loại nghiên cứu đòi hỏi dữ liệu định lượng như nghiên cứu tương quan, thí nghiệm và mô tả đều dựa vào R.

Quá trình số hóa (áp dụng dữ liệu và công cụ liên quan) cùng với sự phát triển của Big Data đã ảnh hưởng đến mọi lĩnh vực nghiên cứu, dẫn đến việc R được sử dụng ngày càng nhiều trong môi trường học thuật.

Ví dụ, phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) của IBM từng là lựa chọn hàng đầu trong khoa học xã hội. Tuy nhiên, R hiện nay đã trở thành lựa chọn phổ biến hơn nhờ những lý do sau:

• R hoàn toàn miễn phí cho cả tổ chức và sinh viên
• R tương thích với tất cả các hệ điều hành và dữ liệu từ nhiều loại tệp khác nhau
• R cho phép nghiên cứu minh bạch và có thể tái tạo
• R giúp tạo hình ảnh dữ liệu dễ dàng

Một khảo sát năm 2013 của DataCamp về việc sử dụng R trong giáo dục cho thấy 71,1% số người được hỏi theo học ngành kinh tế hoặc kinh doanh, trong khi chỉ 10,5% theo học ngành khoa học máy tính. Chúng ta có thể thấy rằng kỹ năng và hiểu biết về dữ liệu rất quan trọng trong mọi lĩnh vực.

Khoa học dữ liệu

Song song với Python, R là một ngôn ngữ quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Với sự trợ giúp của R, các chuyên gia có thể mô hình hóa và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc lẫn không có cấu trúc. Họ cũng có thể sử dụng R để tạo ra các công cụ học máy và phân tích thống kê, hỗ trợ trong công việc của mình.

R giúp xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau dễ dàng, từ việc nhập liệu cho đến phân tích. Hệ thống R cùng với thư viện CRAN cung cấp nhiều chức năng và công cụ trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ các chuyên gia trình bày kết quả nghiên cứu và phát hiện của họ một cách ấn tượng và dễ hiểu.

Thống kê

Rõ ràng, vì là một ngôn ngữ lập trình thống kê, R là công cụ hàng đầu dành cho thống kê và tính toán thống kê - suy cho cùng, nó được các nhà thống kê thiết kế cho mục đích này. 

Một loạt các gói phần mềm hỗ trợ công việc trong lĩnh vực này, trong khi chính ngôn ngữ R có thể được sử dụng để phát triển các công cụ phần mềm bao gồm các hàm thống kê. Sử dụng R thậm chí còn có thể tiến xa hơn nữa. Trong một cuộc phỏng vấn, nhà khoa học máy tính Joe Cheng của RStudio đã lưu ý rằng R có thể được sử dụng như một ngôn ngữ lập trình chung để triển khai các ngôn ngữ thống kê mới.

Tài chính

Với tính linh hoạt và khả năng thích ứng với bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào, không có gì ngạc nhiên khi R ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong lĩnh vực tài chính. Các công ty như ANZ và Bank of America sử dụng ngôn ngữ này để phân tích và lập mô hình rủi ro tín dụng, báo cáo tài chính, xử lý danh mục đầu tư và nhiều nhiệm vụ khác.

Các công cụ chuyên dụng như jrvFinance và gói Rmetrics cho phép những người làm việc trong lĩnh vực tài chính thực hiện các tính toán tài chính, ngay cả khi họ có kinh nghiệm lập trình hạn chế. 

Phương tiện truyền thông xã hội

Kể từ những ngày đầu của Open Dairy và Bolt, phương tiện truyền thông xã hội đã mở rộng phạm vi tiếp cận từ một số ít người dùng am hiểu công nghệ đến hầu như tất cả mọi người sở hữu điện thoại thông minh. Ngày nay, thật khó để tìm thấy một người không sử dụng nền tảng truyền thông xã hội. 

Phương tiện truyền thông xã hội cũng là một ngành kinh doanh lớn, một ngành kinh doanh chủ yếu giao dịch dữ liệu. Các công ty như Meta (Facebook và Instagram) và TikTok dựa vào thói quen của người dùng để cung cấp quảng cáo nhắm mục tiêu cho các công ty khác. 

Mọi thứ bạn làm hoặc tương tác trên mạng xã hội đều tạo ra dữ liệu có thể được sử dụng cho mục đích này, và các công cụ như R là giải pháp hoàn hảo để các công ty mạng xã hội trích xuất thông tin từ lượng dữ liệu khổng lồ họ thu thập, cũng như quản lý các thuật toán giữ chân người dùng bằng cách cung cấp nội dung phù hợp với sở thích của họ.

Những công ty nào sử dụng R?

Chúng ta có thể kể đến một số cái tên nổi bật. Cần lưu ý rằng sau đây chỉ là một số công ty lớn sử dụng R trong công nghệ của họ:

• Ngân hàng Hoa Kỳ
• Amazon
• Facebook
• Ngân hàng JP Morgan 
• Google
• Accenture
• Linkedin
• IBM
• Uber
• Deloitte
• The New York Times
• Ford
• HP
• Và còn nhiều công ty khác…

R Cơ bản và R Nâng cao

Những người có kiến ​​thức cơ bản về R có thể sử dụng ngôn ngữ lập trình này để thực hiện các tác vụ cơ bản như phân loại và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như gán biến và sử dụng dòng lệnh để thực hiện tính toán. 

Họ cũng có thể tạo ra các biểu diễn dữ liệu trực quan, chẳng hạn như biểu đồ tròn hoặc đồ thị. Thậm chí, R có thể được sử dụng để quản lý tài chính cá nhân hoặc tài chính của một doanh nghiệp nhỏ.

Như mong đợi, những người có kiến thức nâng cao về R có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ trên và còn nhiều hơn thế nữa.

Việc sử dụng R không chỉ dừng lại ở việc tạo hình ảnh trực quan và phân tích dữ liệu. Vì là công cụ tính toán thống kê mạnh mẽ, R có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy dự đoán và các công cụ khoa học dữ liệu khác. 

Mặc dù chủ yếu là một ngôn ngữ chức năng và chuyên biệt theo lĩnh vực, R vẫn có thể được sử dụng cho một số nhiệm vụ lập trình hướng đối tượng. Các chuyên gia thậm chí có thể dùng R để lập trình siêu cấp (metaprogramming), tức là tạo ra các chương trình có thể viết hoặc thao tác các chương trình khác.

Nên chọn học R hay Python? 

Thực tế, nếu bạn muốn theo đuổi nghiêm túc lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích, bạn sẽ cần học cả hai ngôn ngữ này. Python là một ngôn ngữ lập trình đa dụng với hệ sinh thái rộng lớn. Nó được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt và trở thành lựa chọn lý tưởng cho học máy, AI và tích hợp với các công cụ khác. Trong khi đó, R được thiết kế riêng cho tính toán thống kê và đồ họa, là lựa chọn ưu tiên cho các phân tích thống kê chuyên sâu và nghiên cứu.

Câu hỏi thường gặp về R

Dưới đây là một số câu hỏi phổ biến về R và câu trả lời tương ứng:

R là loại ngôn ngữ lập trình nào?

R là một ngôn ngữ lập trình chuyên biệt, được thiết kế dành riêng cho phân tích thống kê và trực quan hóa đồ họa.

Nói rộng hơn, R không chỉ đơn thuần là một ngôn ngữ mà còn là một hệ thống bao gồm ngôn ngữ R và môi trường chạy thời gian, trong đó người dùng thực thi các tác vụ thông qua dòng lệnh.

Học R có dễ không?

Câu trả lời là vừa có, vừa không. R không phải là ngôn ngữ lập trình dễ học nhất hoặc dễ thành thạo. Là một ngôn ngữ cấp thấp, R không có sự trực quan như Python.

Tuy nhiên, R không khó như nhiều người nghĩ, và bạn có thể dễ dàng nắm vững những kiến thức cơ bản. Từ đó, bạn có thể phát triển thêm kỹ năng về R.

Mặc dù R phức tạp hơn một số ngôn ngữ khác, nhưng phần thưởng có thể lớn hơn. Vì số người thành thạo R ít hơn so với Python, các lập trình viên R và chuyên gia khoa học dữ liệu có thể nhận được mức lương cao hơn.

R có tên như thế nào?

Các nhà phát triển R là hai nhà thống kê Ross Ihaka và Robert Gentlemen đã đặt tên ngôn ngữ của họ theo chữ cái đầu tiên trong tên của họ. Bộ đôi này cũng cho biết họ chọn tên này như một cách chơi chữ từ ngôn ngữ mẹ của R, S.

R có tốt hơn Python không?

Không có ngôn ngữ nào "tốt hơn" hoàn toàn so với ngôn ngữ kia, vì mỗi ngôn ngữ đều có những ưu điểm, nhược điểm và lĩnh vực phù hợp riêng.

Ví dụ, nếu bạn muốn xây dựng các sản phẩm kỹ thuật số như ứng dụng di động, bạn cần làm việc với ngôn ngữ lập trình đa năng như Python. Ngược lại, nếu bạn muốn thực hiện nghiên cứu thống kê trong môi trường học thuật hoặc khai phá dữ liệu, R sẽ là lựa chọn tốt hơn.

Về khoa học dữ liệu, cả hai ngôn ngữ đều là lựa chọn phù hợp. 

R có còn phổ biến không?

Có. R luôn được xếp hạng trong top 20 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất theo TIOBE Index. Nó thường xuyên đứng ở vị trí từ 10 đến 15. R là ngôn ngữ quan trọng trong một số lĩnh vực bao gồm phân tích tài chính, khoa học dữ liệu và nghiên cứu học thuật.

Vào năm 2022, các chuyên gia cho rằng R có khả năng sẽ tiếp tục giữ vững vị thế trong các lĩnh vực này, vì vậy việc học R là một khoản đầu tư có giá trị.  

Sự khác biệt giữa R và Microsoft R là gì?

R là ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm cho tính toán thống kê và đồ họa. Microsoft R Open là phiên bản R được Microsoft Corporation tạo ra. 

Cả R và Microsoft R Open đều là công cụ mã nguồn mở miễn phí dành cho khoa học dữ liệu và phân tích. 

SQL có dễ hơn R không?

Có. SQL được thiết kế cho một mục đích rất cụ thể: cho phép người dùng giao tiếp với các cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong khi đó, R có phạm vi ứng dụng rộng hơn, mặc dù chủ yếu được sử dụng cho phân tích thống kê và biểu diễn đồ họa dữ liệu.

Ngoài ra, R là một ngôn ngữ cấp thấp, còn SQL là ngôn ngữ cấp cao. Điều này liên quan đến các yếu tố như lượng bộ nhớ sử dụng và mức độ dễ hiểu đối với con người.

Cú pháp của R không được đơn giản hóa như SQL. Tuy nhiên, nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, cả hai ngôn ngữ này đều là những công cụ tuyệt vời. Hoặc bạn có thể học SQL cùng với R hoặc Python.

Phải mất bao lâu để học R?

Tùy thuộc vào bạn. Nếu bạn có kinh nghiệm lập trình trước đó, bạn có thể học những điều cơ bản về R trong vòng một tuần. Nếu bạn mới làm quen với khoa học dữ liệu và lập trình nói chung, hãy dành một vài tuần học tập để tìm hiểu những điều cơ bản về R. 

Kết luận 

R là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và môi trường phần mềm được thiết kế chuyên biệt cho tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu hoặc muốn phát triển kỹ năng trong lĩnh vực này, việc học R sẽ là một sự đầu tư xứng đáng, mở ra cơ hội lớn trong các ngành công nghiệp hiện đại.