R nedir? - İstatistiksel Hesaplama Güç Merkezine Giriş

R, veriyi ve hem de çok miktarda veriyi yönetmek için benzersiz biçimde donatılmış bir istatistiksel programlama aracıdır. 

Çok sayıda bilgiyi düzenlemek ve yayına hazır grafikler ile görselleştirmeler üretmek R ile kolaydır. Her türlü veri analizi, madenciliği ve modelleme görevleri de öyle. 

İlk olarak istatistikçiler tarafından istatistiksel amaçlarla tasarlandığı için R, günümüz dünyasında önemli bir alan olan veri bilimi için olağanüstü derecede uygundur.

R’nin çekirdek işlevi istatistiksel analiz ve grafiktir; ancak kullanımı bunların ötesine geçerek yapay zeka, makine öğrenmesi, finansal analiz ve daha fazlasını kapsar.

Dünyanın en popüler programlama dillerinden biri olarak düzenli biçimde sıralamalarda yer alan ve yüksek maaş getiren dillerden biri olan R, 1990’ların başından beri var ve hâlâ gücünü koruyor.

Peki R nedir? R programlama dili hakkında; tarihçesi, kimlerin kullandığı ve R becerileri ile hangi kariyer yollarının mümkün olduğu dahil daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

R nedir?

R, bir istatistiksel hesaplama ve grafik sistemidir. Bu sistem iki bölümden oluşur: R dilinin kendisi (insanların R’den bahsederken çoğunlukla kastettiği) ve bir çalışma zamanı ortamı.

R yorumlanan bir dildir; bu da kullanıcıların işlevlerine bir komut satırı yorumlayıcısı aracılığıyla eriştiği anlamına gelir. 

Python ve Java gibi dillerin aksine, R genel amaçlı bir programlama dili değildir. Bunun yerine, belirli bir kullanım alanı veya alan için tasarlanmış işlev ve kullanımlara sahip bir alan-özel dil (DSL) olarak kabul edilir. 

R’nin durumunda bu alan, istatistiksel hesaplama ve analizdir. Buna bağlı olarak, R genellikle her türlü veri bilimi görevi için kullanılır.

R, kullanıcıların veriyi analiz etmesini, gerektiğinde modellemesini ve ardından grafikler oluşturmasını sağlayan geniş bir işlev setiyle donatılmıştır. Dilin yerleşik grafik işlevlerine ek olarak, bunu kolaylaştıran çok sayıda eklenti veya modül vardır. 

R Programlama Dili Ne Kadar Popüler?

R, özellikle veri bilimi, akademik araştırma ve istatistik gibi bazı alanlarda popüler bir programlama dilidir.

Ekim 2023’te R, TIOBE Endeksi’nde 17. sıradaydı; Ağustos 2020’de ise 8. sıradaydı. Aylık güncellenen TIOBE Endeksi, bir programlama dilinin popülerliğinin iyi bir göstergesidir. 

Endekste 50 dil listelenir ve 8000’den fazla başka programlama dili vardır; dolayısıyla R’nin popüler olduğunu söylemek güvenli!

Mayıs 2020’de R kısa bir süreliğine TIOBE Endeksi’ndeki ilk yirmi sırasını kaybetti; bu da dilin akademik araştırmadan ticari kullanıma sıçrayışının hızla Python tarafından geride bırakıldığı yönünde spekülasyonlara yol açtı. Ancak bu popülerlik duraklaması uzun sürmedi ve TechRepublic’in bildirdiği üzere, aynı yılın Temmuz ayında R yeniden ilk ona girdi.

R, istatistik mühendisleri ve istatistiksel araştırmalar için tercih edilen dildir. Ayrıca dünyanın dört bir yanındaki üniversiteler, çok sayıda alandaki araştırma çalışmalarına destek olmak için R kullanır.

“R’nin başarısı, bir dili beklenen eşiğinin ötesine taşımada akademi destekli bir topluluğun gücüne örnektir.” - Stephen O'Grady, RedMonk Analisti

Birçok kişi, 2020’de R’nin ilk ona yükselişini, dilin COVID-19 araştırmalarında artan kullanımına bağladı. Yönetilmesi gereken çok veri olduğunda R ideal bir araçtır—bu da dilin ortaya çıkışından neredeyse 30 yıl sonra bugün hâlâ popüler olmasının nedenlerinden sadece biridir.

R ne zaman oluşturuldu?

R, 1990’ların başında Auckland Üniversitesi’nden istatistikçiler Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından oluşturuldu. 

O dönem Yeni Zelanda’daki üniversitede istatistik profesörü olan Ihaka ve Gentleman, bilgisayar bilimi laboratuvarlarında Ihaka’nın “daha iyi bir yazılım ortamına yönelik ortak ihtiyaç” dediği şeyi gördüler. Bu farkındalık, ikiliyi daha önceki S programlama dilinin bir uygulaması olan R’yi geliştirmeye sevk etti. 

Profesörler R üzerinde 90’ların başında çalışmaya başlasa da 1.0.0 sürümü resmi olarak ancak Şubat 2000’de yayımlandı. 

R’nin adı ne anlama geliyor?

R dili adını iki nedenden alır: R, mucitlerinin isimlerinin ilk harfi olduğu için ve R, ana dili S’nin adına yapılan bir kelime oyunu olduğu için. S, ilk olarak Bell Telephone Laboratories tarafından geliştirilmiştir.

R ve S ve Scheme

R’yi tam olarak anlamak için, geliştirilmesine yön veren ana dil olan S’yi de anlamak faydalıdır.

S programlama dili 

S, 1970’lerin ortalarında Bell Labs’te çalışan John Chambers ve diğerleri tarafından geliştirildi. Amacı, kullanıcı dostu bir yaklaşımla istatistiksel hesaplamayı etkileşimli hâle getirmek ve veri analizi görevlerini kolaylaştırıp hızlandırmaktı. 

Chambers, 2013 tarihli bir röportajda, Bell Labs ekibinin insanların “kaynağı ne olursa olsun var olan en iyi hesaplama yöntemlerine erişmelerini” istediğini belirtiyor. 

Ayrıca, ekibin kullanıcıların “kendilerini bilinçli olarak programcı gibi görmedikleri etkileşimli bir ortamda başlamasını; ihtiyaçları netleştikçe ve yetkinlikleri arttıkça kademeli olarak programlamaya geçebilmelerini” istediğini de söylemiştir.

S’nin genel felsefesi, R’ye çok benzerdi: Hesaplamalı programlama ve istatistiksel analizi kolaylaştıran, herkesin kullanmayı öğrenebileceği bir yazılım ortamı sunmak. 

R gibi S de istatistiksel görevlere odaklanan daha uzun programlar yazmak için kullanılabilir. Ancak R’den farklı olarak S ve daha sonraki sürümü S-PLUS lisanslı ürünlerdi; yani bir şirketten satın alınmaları gerekiyordu.

R’nin ayrı bir dil olmadığını; S’nin bir lehçesi olduğunu not etmek önemlidir. 

Sözdizimi ve anlambilim

Dilbilimciler doğal dillerin öğelerini tanımlamak için sözdizimi ve anlambilim terimlerini kullanır; bilgisayar bilimciler de bu terimleri programlama dilleri için benimsemiştir.

Bilgisayar programlamada sözdizimi, bir dilin ‘yazımını’ ve ‘dil bilgisini’ belirleyen kurallara; anlambilim ise bir dilin verilerinin veya komutlarının nasıl sunulduğuna atıfta bulunur. 

R’nin sözdizimi, ilk yıllarında S’ye oldukça benzerdi. Bu, S-PLUS kullananların R’ye geçmesini kolaylaştırdı ve R’nin akademide nihai olarak popülerleşmesinde kilit rol oynadı. Ancak R’nin anlambilimi, işlevsel bir programlama dili olan Scheme’e daha yakındır. 

R düşük mü yoksa yüksek seviyeli bir dil midir?

R, yüksek seviyeli bir programlama dili olarak kabul edilir. Bu sınıflandırma, makine dilinden soyutlanma düzeyine dayanır. Bilgisayar belleği ve süreçleri hakkında derin bilgi gerektiren düşük seviyeli dillerin aksine, R gibi yüksek seviyeli diller insanların kolayca anlayıp yazabileceği şekilde tasarlanmıştır; bu da onları istatistikçiler, veri analistleri ve araştırmacılar için daha erişilebilir kılar.

R güç, genişletilebilirlik ve esneklik açısından fazlasıyla imkân sunar; ancak Python gibi dillere kıyasla ‘bedeli’ belirli bir karmaşıklık düzeyidir. 

R öğrenmesi en kolay programlama dili değildir; fakat birçok kişinin düşündüğü kadar da zor değildir. DataCamp on yılı aşkın süredir insanlara R kullanmayı öğretiyor ve yöntemlerimizi ince ayarladık. 

Püf nokta, önce temellere odaklanmak ve ilerledikçe R becerilerinizi ve bilginizi geliştirmektir. R programlamayı denemek isterseniz, ücretsiz R’ye Giriş kursumuza göz atın. 

R Yıllar İçinde Nasıl Evrildi

R, ömrünün büyük bölümünde açık kaynaklı olduğundan, dil için mevcut paket sayısında büyük değişimler oldu. 

Dilin kendisi de ilk sürümden en günceline doğru bazı değişikliklerden geçti ve R’nin kullanıldığı alanlar da genişledi. Buna daha derinlemesine girmeden önce, R’nin tarihindeki birkaç dönüm noktasına bakalım:

R’nin kısa tarihi

• 1991 - Ross Ihaka ve Robert Gentleman, Auckland Üniversitesi İstatistik Bölümü için bir araştırma projesi olarak S’nin yeni bir lehçesi üzerinde çalışmaya başlar.
• 1993 - R’nin ilk duyurusu, StatLib veri arşivi ve s-news e-posta listesi aracılığıyla kamuya ulaşır.
• 1995 - İstatistikçi meslektaşları Martin Mächler, R’nin mucitlerini dili GNU genel kamu lisansı altında yayımlamaya ikna eder; böylece R hem ücretsiz kullanıma hem açık kaynağa kavuşur.

Ihaka ve Gentleman, R’yi dünyaya tanıtan öncü makalelerini yayımlar. 

• 1997 - R Çekirdek Ekibi kurulur; bu grup R kaynak koduna yazma erişimi olan tek gruptur ve dile yönelik değişiklik önerilerini inceler, uygular.

Aynı yıl, Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN) kurulur. Bu, dilin kendisine yapılan uzantılar olan açık kaynaklı R yazılım paketlerinin deposudur ve profesyonellere sayısız görevde yardımcı olur.

• 2000 - R 1.0.0 sürümü kamuya sunulur. 
• 2003 - R Vakfı, R yazılım telif hakkını elinde tutmak ve yönetmek ile R dil projesine destek sağlamak üzere kurulur.
• 2004 - R 2.0.0 sürümü yayımlanır. 
• 2009 - İstatistiksel hesaplama ve araştırma için açık erişimli R Journal kurulur.
• 2013 - R 3.0.0 sürümü yayımlanır.
• 2020 - R 4.0.0 sürümü yayımlanır.
• Haziran 2023 - Şu anda R 4.3.1 sürümündeyiz.

R Topluluğu

R topluluğu, dünyadaki R kullanıcıları ile CRAN kütüphanesinde bulunan paketlere katkı verenlerden (veya her ikisinden) oluşur. 

Bu topluluk son derece aktifliğiyle bilinir; R hakkında forumlar yürüten, blog yazan ve Stack Overflow ile diğer yerlerde soruları yanıtlayan pek çok kişi vardır. Sanal R kaynakları ve desteğine ek olarak, düzenli aralıklarla gerçekleştirilen büyük R konferansları da mevcuttur.

R ile bir şey yapmak istiyor ama nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız, yardımcı olacak bir paket bulunma ihtimali çok yüksektir. Canlı R topluluğu, R’nin yeteneklerini genişleten binlerce araç üretmiştir. 

CRAN’e göre, neredeyse 20.000 R paketi mevcuttur. Bunlardan bazıları, Tidyverse gibi, kendi başlarına öne çıkmıştır. R paketleri ve nasıl kurulacakları hakkında ayrı bir rehberde daha fazla bilgi edinebilirsiniz. 

R Tidyverse

R hakkında biraz okuduysanız, Tidyverse’ü duymuş olma ihtimaliniz yüksektir. 

Tidyverse tek bir paket değildir; aksine, bireysel R paketlerinden oluşan bir pakettir. Bu paketlerin tümü veri bilimi ve analitik için tasarlanmıştır. 

Tidyverse’ün içindeki her araç, diğerleriyle birlikte çalışacak ve veri bilimi görevleri arasında çok net bir akış sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. 

Tidyverse, RStudio’nun Baş Bilimcisi ve ‘R for Data Science’ kitabının ortak yazarı Hadley Wickham’ın eseridir. Kendi deyimleriyle “görüşlü bir R paketleri koleksiyonu” olan Tidyverse, dünya çapında popülerlik kazanmış ve veri bilimciler işlerinde Tidyverse’e güvenmeye başlamıştır.

Aslında, günümüzde R ile ya da genel olarak verilerle çalışmak isteyen herkesin Tidyverse’ü anlaması gerektiğini söylemek yanlış olmaz. DataCamp’in çevrimiçi Tidyverse’e Giriş kursuna ve R ile Tidyverse Temelleri beceri yoluna göz atabilirsiniz.

Veri Biliminin Yükselişi

R’nin evrimini anlatırken veri biliminin yükseliğinden ayrıntılı biçimde bahsetmemek eksik olurdu. 

Dünya 20. yüzyılın sonlarında analog sistemlerden sayısallaştırmaya (mevcut sistemlerin dijital hâle getirilmesi) geçtikçe, verinin değeri giderek arttı. Bugün altından daha değerli. 

Tüm sektörlerdeki işletmeler rekabetçi kalmak için mevcut ve potansiyel müşterilerini anlamak zorunda; kamu kurumları da mümkün olduğunca fazla bilgiyle donatıldıklarında daha iyi iş çıkarabilir. 

Tüm bu veriler, kuruluşların faydalanabileceği pek çok içgörü barındırır; yalnızca doğru araçlara ihtiyaç vardır. 

R bu araçlardan biridir; Python, SQL, Power Bi, Tableau ve diğerleri gibi. Verilerin içinde gizli bilgileri doğru anlamak için veri bilimcileri ve analistleri gibi profesyonellere ihtiyaç duyarız.

Veri bilimi modern dünyada önem kazandıkça, veriyi okuyup yorumlayacak teknik becerilere sahip kişilere olan talep de buna paralel arttı. Bugün örneğin, Indeed’e göre veri bilimi, ortalama 120.000 ABD dolarının üzerinde maaşla en yüksek ücretli BT rollerinden biridir.  

R’yi Kimler Kullanır?

Pek çok profesyonel işinde R kullanır ve dil, çeşitli alanlarda kullanılır. Bunlara bakmadan önce, R becerileri ile mümkün olan bazı kariyerlere göz atalım.

R ile Kariyerler

• Veri bilimci
• İstatistik mühendisi
• Veri analisti
• R programcısı
• Veri mimarı
• Veritabanı yöneticisi
• Jeo istatistikçi
• Araştırmacı
• İş zekâsı 
• Finansal analist
• Makine öğrenmesi bilimcisi
• Kantitatif analist
• İstatistikçi
• Ve daha fazlası…

R’nin kullanıldığı alanlar ve sektörler

Güçlü olması ve her türlü veri analizi, görselleştirme ve modelleme görevine elverişli olması sayesinde R, çok çeşitli sektör ve alanlarda kullanılır. İşte sadece birkaçı:

Akademi

Tıpkı İngilizcenin dünyanın lingua franca’sı olması gibi, R de birçok akademik kurumda baskın programlama dilidir. Kullanımı yalnızca istatistikle sınırlı değildir; korelasyonel, deneysel ve betimsel olmak üzere nicel veriye ihtiyaç duyan araştırmalar pek çok alanda yapılır. 

Dijitalleşme (veri ve ilgili araçların benimsenmesi süreci) ve büyük verinin yükselişi tüm çalışma ve araştırma alanlarını etkiledi; bu da akademik ortamlarda R kullanımının artmasına yol açtı. 

Örneğin IBM’in Sosyal Bilimler için İstatistik Paketi (SPSS) bir zamanlar sosyal bilimler için başlıca yazılım tercihi idi. Şimdi ise pek çok nedenden ötürü R üst sırada yer alıyor:

• R, kurumlar ve öğrenciler için %100 ücretsizdir
• R, tüm işletim sistemleriyle ve çeşitli dosya türlerinden gelen verilerle uyumludur
• R, şeffaf ve yeniden üretilebilir araştırmayı mümkün kılar
• R, veri görselleştirmelerini oluşturmayı kolaylaştırır

2013 tarihli bir DataCamp anketi, yanıtlardan %71,1’inin ekonomi veya işletme alanında, yalnızca %10,5’inin ise bilgisayar bilimlerinde olduğunu gösterdi; bu da veri okuryazarlığı ve becerilerinin her alanda önemli olduğunu ortaya koyuyor.

Veri Bilimi

Python ile birlikte R, veri bilimi dünyasında önemli bir dildir. R’nin yardımıyla profesyoneller yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi modelleyip analiz edebilir; ayrıca işlerinde yardımcı olacak makine öğrenmesi ve istatistiksel analiz araçlarını R ile oluşturabilirler.

R, veriyi farklı kaynaklardan içe aktarmaktan analize kadar kolayca işlemenizi sağlar. Ayrıca R sistemi ve CRAN kütüphanesi, profesyonellerin araştırmalarını ve bulgularını etkileyici ve kolay okunur biçimde sunmasını sağlayan pek çok veri görselleştirme işlevi ve aracı sunar.

İstatistik

İstatistiksel bir programlama dili olduğundan söylemeye gerek yok; R, istatistik ve istatistiksel hesaplamanın başlıca tercihidir—sonuçta bu amaçla istatistikçiler tarafından tasarlanmıştır. 

Geniş bir paket yelpazesi bu alandaki çalışmaları desteklerken, R dilinin kendisi de istatistiksel işlevler içeren yazılım araçları geliştirmek için kullanılabilir. Kullanımı daha da ileri gidebilir. RStudio bilgisayar bilimcisi Joe Cheng, bir röportajda R’nin yeni istatistiksel dilleri uygulamak için genel amaçlı bir dil olarak kullanılabileceğini belirtiyor. 

Finans

Esnekliği ve her türlü veri analizi görevine yatkınlığıyla R’nin finansta artan bir kullanım alanı bulması şaşırtıcı değildir. ANZ ve Bank of America gibi şirketler, dili kredi risk analizi ve modelleme, finansal raporlama, yatırım portföylerini yönetme ve sayısız başka görev için kullanır.

jrvFinance ve Rmetrics paket demeti gibi özel araçlar, finansta çalışanların sınırlı programlama deneyimi olsa bile finansal hesaplamalar yapmalarına olanak tanır. 

DataCamp, R ile Finans Temelleri ve R ile Uygulamalı Finans dahil olmak üzere çeşitli R ile finans kursları sunar.

Sosyal Medya

Open Diary ve Bolt’un ilk günlerinden bu yana sosyal medya, birkaç teknoloji meraklısından akıllı telefonu olan neredeyse herkese ulaşacak şekilde kapsamını genişletti. Bugünlerde hiç sosyal medya platformu kullanmayan birini bulmak zor. 

Sosyal medya aynı zamanda büyük bir iş kolu; esas olarak veri üzerinden iş yapar. Meta (Facebook ve Instagram) ve TikTok gibi şirketler, diğer şirketlere hedefli reklam sunmak için kullanıcı alışkanlıklarına güvenir.

Sosyal medyada yaptığınız veya etkileşimde bulunduğunuz her şey, bu amaçla kullanılabilecek veri üretir ve R gibi araçlar, sosyal medya şirketlerinin topladıkları yığınla veriden içgörü çıkarması ve kullanıcıları ilgi alanlarına uygun içerikle geri getiren algoritmaları yönetmesi için mükemmel bir yoldur. 

Hangi şirketler R kullanıyor?

İşte teknoloji yığınında R kullanan büyük isimli şirketlerden sadece birkaçı:

• Bank of America
• Amazon
• Facebook
• JP Morgan 
• Google
• Accenture
• LinkedIn
• IBM
• Uber
• Deloitte
• The New York Times
• Ford
• HP
• Ve daha birçokları…

Bazı Kod Örnekleri

R, aşağıda görebileceğiniz gibi bir matris oluşturma ve onun üzerinde işlemler yapma gibi temel kodları çalıştırabilir:

#Let’s create a matrixmatrix_A <- matrix(1:10,nrow = 5, byrow = TRUE)matrix_A

#Now let’s add a column to the matrixmatrix_A1 <- cbind(matrix_A,c(6:10))matrix_A1

Ayrıca veri analizi ve işleme konusunda da yardımcı olabilir:

#Let's load a built-in dataset data(mtcars)#print first 10 rowshead(mtcars,10)

#Let us try to sort the dataset based on ascending order of horsepowerattach(mtcars)df<- mtcars[order(hp),]head(df,10)

R Temelleri ve İleri R

Temel R bilgisine sahip kişiler, programlama dilini değişken atama ve komut satırını kullanarak hesaplamalar yapma gibi temel veri sıralama ve analiz görevlerini gerçekleştirmek için kullanabilir. 

Ayrıca pasta grafikleri veya çizelgeler gibi verilerin görsel temsillerini üretebilirler. Hatta R’yi, kendi kişisel finanslarını veya küçük bir şirketin finansını yönetmelerine yardımcı olması için de kullanabilirler. 

Bekleneceği üzere, ileri düzey R bilgisine sahip kişiler bunların hepsini ve daha fazlasını yapabilir. 

R’nin kullanımı görselleştirme ve veri analizi oluşturmanın ötesine uzanır. Güçlü bir istatistiksel hesaplama aracı olduğundan, R ile öngörücü makine öğrenmesi modelleri ve diğer veri bilimi araçları oluşturulabilir. 

Ağırlıklı olarak işlevsel ve alan-özel bir dil olmasına rağmen, R bazı nesne yönelimli programlama görevleri için bile kullanılabilir. Uzmanlar ayrıca, diğer programları yazabilen veya değiştirebilen programların oluşturulması olan metaprogramlama için de R’yi kullanabilir.

İster kendi harcama alışkanlıklarınızı daha iyi yönetmek için bir araç isteyin, ister R kodunda ustalaşmak isteyin, DataCamp yardımcı olabilir. Geniş R kursu ve kariyer yolu yelpazemiz; mutlak R başlangıcından yetkin R programcısına ve ötesine kadar herkes için uygundur. 

Temellerin bir kısmını özetleyen R Hızlı Başvuru Kılavuzumuza göz atın

R mi Yoksa Python mu Seçmeliyim? 

R ve Python üzerine tüm bir makalemiz var - gerçekte, veri bilimi ve analitiği ciddi biçimde sürdürmek istiyorsanız, eninde sonunda her iki dili de öğrenmeniz gerekecek. Geniş bir ekosisteme sahip genel amaçlı bir dil olan Python, çok yönlülüğü sayesinde kimi zaman tercih edilir; bu da onu makine öğrenmesi, yapay zeka ve diğer araçlarla entegrasyon için ideal kılar. Öte yandan R, özel olarak istatistiksel hesaplama ve grafikler için tasarlanmıştır; bu da onu uzmanlaşmış istatistiksel analizler ve araştırma için tercih edilen bir seçenek yapar. 

Hangi dili öğreneceğiniz veya kullanacağınız çoğu zaman üzerinde çalıştığınız projeye ve elde etmek istediğiniz sonuca bağlı olacaktır. Neyse ki her iki dilin de becerilerinizi geliştirirken başvurabileceğiniz çok sayıda öğrenme kaynağı vardır. 

R nedir? Son Düşünceler

R, insanların büyük miktarda veriyi ustalıkla yönetmesine, yayına uygun kalitede görselleştirmeler üretmesine ve bir dizi istatistiksel ve analitik hesaplama görevi gerçekleştirmesine olanak tanıyan popüler bir programlama dilidir. 

Veri bilimi, finans, akademi ve daha fazlasını içeren alanlarda kullanılan R, güçlü, esnek ve genişletilebilirdir. Ayrıca ücretsiz ve tamamen açık kaynaklıdır; bu da R kullanıcılarına her türlü görevde yardımcı olacak pek çok paketin bulunduğu ve dünya çapında destekleyici bir R topluluğunun olduğu anlamına gelir.

Veri alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, R becerileri size avantaj sağlayabilir—ve veri biliminde iyi maaşlı bir işe girmenize yardımcı olabilir. DataCamp, internetin en kapsamlı R kursları yelpazesine ev sahipliği yapar. Giriş seviyesinden R ile makine öğrenmesine kadar sizi kapsıyoruz. Yeni başlıyorsanız, R Programlama Beceri Yolu hız kazanmak için mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Kariyer yolculuğunuza başlamak için R ile Veri Analisti Kariyer Yolumuzu da inceleyebilirsiniz.