R Ogrenmeye Nasil Baslarim?

Son zamanlarda bu soruyu o kadar cok duyuyorum ki! Arada dunyada guzel seyler de oluyor yani :) Neyse, tahmin edebileceginiz gibi sorunun kesin net bir cevabi yok, kisiden kisiye, kullanimdan kullanima farklilik gosterecektir en verimli yol. Ama yine de bir takim basamaklardan gecmemek imkansiz (R i bilgisayara indirmek gibi!). Biraz bu ‘mutlaka olmasi gereken maddeler’i biraz da kendimce yararli buldugum basamaklari toparlayip sunmak istedim.

1) R nedir, ne degildir?

R ile ilgili simdiye kadar en uygun buldugum, en cok hosuma giden benzetme Matthew Keller’a ait. Keller hatirladigim kadariyla diyor ki ‘R is like magic, except you have functions instead of spells’ – yani diyor ki R buyu gibi, ancak buyulu sozcukler yerine fonksiyonlariniz var. SPSS, SAS kullanicilari, ‘muggle’ gibidir. Ortami degistirme kabiliyetleri sinirlidir. Onlarin analizi icin birileri tarafindan uygun gorulmus dizayn edilmis algoritmalarla sinirlidirlar ve ustune para odemek zorundadirlar. Keller, R programcilari ise ‘buyucu’lere benzetiyor. R programcilar, alaninda uzman olan kisiler tarafindan yazilmis fonksiyonlara (yani buyulere) bagli kalarak devam edebilecekleri gibi kendi buyulerini de yaratabilirler (’sectumsempra’ gibi lanetler de mumkun tabii). Bunlari kullanmak / erismek icin para odemezler, ve yeterince deneyim kazandiklarinda yapamayacaklari bir sey yoktur.
Burada R in tarihine filan deginmek istemiyorum. Ancak bir kac avantaj listelemesi yapmadan gecmeyelim:
– Ucretsiz!
– Acik kaynak kodlu
– Aktif ve dinamik bir komunitesi var. Yardim almak cok kolay.
– Guncel
– Kod yazarken analiz hakkinda dusunmeniz gerekiyor. Bu sebeple yaptiginiz analizin, deney duzeneginize, ornekleminize ve en onemlisi hipotezinize uygun olup olmadigini tartabiliyorsunuz. Rastgele tuslara tiklayip p<0.05 gorunce alip devam etmekten oldukca farkli!
– Istatistiksel testlerin varsayimlarina bagli kalmadan, simulasyonlar ile empirik dagilimlar yaratip test yapabilirsiniz.
– R notebook / R markdown gibi dokuman olusturma sayesinde analizinizi / deneyinizi takip etmeniz kolay, yayinlamak kolay, ve tekrar edilebilirliginizi saglamak mumkun.
– Ozellikle rutin olarak biyoistatistik / biyoenformatik calismiyorsaniz, Windows kullanicisi olma ihtimaliniz cok yuksek. R isletim sisteminden bagimsiz oldugundan, kendi bilgisayarinizda calisabilir ve gerektiginde analizinizi / kodunuzu baska platformlarda calisanlarla rahatlikla paylasabilirsiniz.
– Bilim dili gunumuzde Ingilizce’ymis gibi gozukuyor. Ben buna katilmiyorum. Bilimin dili bence grafikler. Yazdiginiz 15 sayfalik makaleyi ozetleyebilecek 3 grafik yapabilmek cok buyuk bir guc (buyuk konustum, tabii her seyi grafiklestirmek mumkun degil ama zamanla makaleleri okurken farketmeye basliyorsunuz Excel, SPSS grafiklerinin R’da olusturulmus grafikler yaninda nasil kaldigini..)
ilk aklima gelenler ancak daha bir cok avantaji var.
Bir de ogrenmesi en kolay dillerden birisi. Ancak bunun yaninda ogrenme egrisi lineer degil. Yani ilk zamanlar cok zor gelebilir (ilk zamanlar cok basit olmasina ragmen kac defa matrix in satiri yerine sutunu ile islem yapmaya calistigimi anlatamam!) ama alistiktan sonra kendinizi gelistirmek, yeni fonksiyon hatta baskalarinin kullanimi icin paket yazmak diger dillere gore cok daha kolay.
Son olarak, R paket sayisi, paketlerin guncellenme sikligi, paket yazarlarinin ulasilabilirligi acisindan ozellikle biyoloji alaninda calisanlar acisindan cok avantajli. Bioconductor projesi ozellikle biyoloji ile alakali analizler icin -omics data analizi icin inanilmaz avantaj sagliyor.
Isin ozu, R candir.

2) R’i nasil indirecegim? 

Cok basit: https://cran.r-project.org adresine gidip, kullandigimiz isletim sistemi icin olan versiyonu indiriyoruz. Bir cok kullanici icin ‘base’ surumu yeterli olacaktir.

3) Indirdim, simdi sirada ne var?

R’i kuruyoruz. Bu kisimda cok faydam olamiyor genelde kimseye Windows kullanmadigim icin ama eminim sirasiyla tuslara basinca kurulum gerceklesiyordur 😃 kurmaya calisip bir noktada takilan olursa ekran goruntuleri ile yorum birakirsa, yardimci olmaya calisirim.

4) Baslamadan once kolaylastirici bir basamak:

R’in kendi arayuzu oldukca sade ve yeterli olsa da, ben herkese RStudio yu indirmelerini tavsiye ediyorum. Inanin hayatinizi cok kolaylastiriyor. RStudio da ucretsiz ve R programlama icin bir cesit arayuz gibi dusunebilirsiniz. https://www.rstudio.com/

5) Hadi kodlayalim!

devami gelecek..
Advertisements

One thought on “R Ogrenmeye Nasil Baslarim?

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

w

Connecting to %s