Языки программирования r: The R Project for Statistical Computing

Программирование на языке R, if else, циклы for и while

автор: Samoedd Ноябрь 29, 2017

Создание скриптов и функций в R зачастую требует навыки программирования, а именно: использования логических операторов (например, >= «больше или равно») и управляющих структур (if else, for и while). Благодаря им мы можем задавать условия, при которых будет выполняться то или иное действие, а также определять порядок выполнения действий и их повторяемость.

Другими словами, управляющие структуры автоматизируют процессы анализа данных, прописав возможные сценарии и условия их выполнения. Программирование на языке R позволяет не только уменьшить код скрипта/функции, но и существенно сэкономить время, доверив всю рутинную работу компьютеру.

Логические операторы в R

Операторы в R можно разделить на две категории: арифметические и логические.

В языке R существует 9 логических операторов, без знания которых программирование не представляется возможным.

Обратите внимание, что «=» и «==» — это два разных оператора: в то время как первый присваивает значение переменной, второй сравнивает их на предмет равенства и выдает результат в виде TRUE или FALSE. 3 b = 11*11*11 a & b == 1331 [1] TRUE

В целом принцип простой: на левой стороне от логического оператора находится «значение/переменная 1», на правой — «значение/переменная 2», в то время, как сам оператор является критерием, по которому R «судит» о правильности утверждения. Если утверждение верно, то в командной строке будет выведено TRUE, если утверждение ложно — FALSE. Следует добавить, что логические операторы работают со всеми типами данных: от векторов до таблиц, что делает их незаменимым инструментом в стат. анализе.

a <- c(1,2,3,5,8,10)
a >= 5
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE

b <- a[a >= 5]
b
[1] 5 8 10

Теперь мы знаем, что такое логические операторы и готовы к изучению второй части этой статьи — работе с управляющими структурами в R.

Программирование и управляющие структуры

Существует около десятка управляющих структур на которых базируется программирование в R. Среди них можно выделить три наиболее используемые: оператор условий if else и два типа циклов — for и while.

Оператор условий if else используется, когда есть два и более варианта развития сценария: если условие выполняется — «делай это», если не выполняется — «делай то». Суть же циклов в том, что они повторяют одно и то же действие несколько раз: в цикле while действие повторяется пока не выполнится условие цикла, а в цикле for — определенное пользователем количество раз.

Оператор условий if else в R

В языке программирования R оператор условий if else состоит из трех элементов:

1. индикатор структуры: if, else или else if (в случае, когда условий больше одного)
2. условие структуры, заключенного в круглые скобки (где находится условие для выполнения действия).
3. тело структуры, заключенного в фигурные скобки (где находится код самого действия)

Пример 1: покупай больше, плати меньше — if без else

Давайте создадим простейший вариант структуры if else, когда есть только одно условие при соблюдении которого, требуется выполнить дополнительное действие в сценарии. Допустим, в магазине акция: при покупке на сумму от 100$, предоставляется 12.5% скидка. Сколько мы в итоге потратим если наша покупка (x) была на сумму 120$?

x = 120
if(x >= 100){
   x = x - x*12.5/100
   print(x)
   }
[1] 105

Итак, в скобках находится условие, что общая стоимость покупок будет меняться только в случае, если x >= 100. Внутри фигурных скобок отображен код, иллюстрирующий механизм изменения финальной стоимости. Как Вы видите, индикатор else был не указан в конструкции. Мы его опустили, так как в случае, если x < 100, то никаких действий производиться не будет.

Следует также отметить, что для того, чтобы изменить показатель x, и проверить финальную цену, нам придется запускать весь код конструкции заново. Это непрактично, именно поэтому конструкцию

shop <- function(x){
  if(x >= 100){
   x = x - x*12.5/100
   print(x)
  }
}

shop(120)
[1] 105
shop(50)
[1] 50

Пример 2: прогрессивная система скидок — индикатор else if

Добавим второе условие: если сумма покупок больше или равна 1000$, то магазин предоставит 25% скидку. Для этого условия мы будем использовать индикатор else if. В этом случае, нужно также изменить параметры первого условия, где x должно быть больше или равно 100, но меньше 1000. Если же ни первое, ни второе условие не соблюдается, то выведем на экран сообщение «No discounts» после финальной цены при помощи индикатора else.

shop <- function(x){
  if(x >= 100 && x < 1000){
    x = x - x*12.5/100
    print(x)
  }
  else if(x >= 1000){
    x = x - x*20/100
    print(x)
  }
  else{
    print(c(x, "No discounts")) 
  }
}
shop(20)
[1] 20          "No discounts"
shop(200)
[1] 175
shop(2000)
[1] 1600

Также внутрь оператора условий if else можно вставить другой оператор if else, либо циклы while или for. Подобное свойство вложения управляющих структур позволяет реализовывать сложные многоуровневые сценарии (алгоритмы) на практике, создавая функции с несколькими аргументами, и множеством условий и циклов внутри.

Циклы while и for в R

Ранее мы упоминали, что при неоднократном повторении кода в скрипте следует использовать R функции, чтобы уменьшить размер кода и сделать его более читабельным. Однако, в большинстве ситуаций это будет сделать невозможно без использования циклов внутри функции.

Пример 3: уникальная методика бега — цикл for

Допустим у нас есть друг который решил заняться бегом. До этого он не бегал и находится в ужасной физической форме: максимум сколько он смог пробежать за первую тренировку — 100 метров. Друг пообещал, что через 100 дней он за тренировку будет пробегать больше 10 км, так как он разработал собственную методику: он будет заниматься ежедневно и прибавлять по 5% к дистанции от предыдущей нагрузки.

Проверим при помощи цикла

run.10km <- function(y){
 for(i in 1:100){
 y<-y+y*0.05
 }
 print(y)
}

run.10km(0.1)
[1] 13.15013

Оказалось, Ваш друг действительно прав: благодаря этой методике он сможет пробежать через 100 дней более 13 км за тренировку! Теоретически…

Пример 4: может тренироваться реже, но интенсивнее — цикл while

Однако, тренироваться ежедневно без выходных для начинающего — это неминуемый путь к физическому и психическому истощению. Чтобы у друга дни нагрузок чередовались с днями отдыха, давайте предложим ему альтернативную методику: тренироваться через день, но прибавляя к дистанции по 10% от предыдущей нагрузки (вместо 5%).

Рассчитаем, используя цикл while, через сколько дней друг начнет пробегать более 10 км за тренировку и выведем результат в виде таблицы каждая строчка которой отображает день тренировки и предполагаемую дистанцию.

alter.10km <- function(y){
  i <- 1
  Day <- i
  Distance <- y
  while(y <= 10){
    i <- i + 2 
    y<-y+y*0.1
    Day <- append(Day,i)
    Distance <- append(Distance,y)
   }
 DF <- data.frame(Day, Distance)
 return(DF)
}

results <- alter.10km(0.1)
tail(results, 3)
   Day  Distance
48  95  8.819749
49  97  9.701723
50  99 10.671896

Таким образом, наш друг с 99-го дня станет пробегать более 10 км за тренировку занимаясь реже, но интенсивнее! Выглядит, как более реалистичный вариант, но что скажет друг?

Заключение

Сегодня мы использовали простые и наглядные примеры, чтобы понять принцип и суть программирования на языке R. Знания логических операторов и структур управления позволят Вам реализовывать любые идеи в статистическом анализе, не ограничиваясь существующими решениями в R пакетах и интернете. Программирование на R не только экономит Ваше время, но и делает статистический анализ увлекательным и творческим занятием. Дерзайте!

Руководство по изучению языка R и его использование в Data Science

Подборка ресурсов для изучения языка программирования R, которая поможет начать изучение «с нуля» и пройти этот путь быстро и эффективно.

Для людей, столкнувшихся лицом к лицу с языком программирования R, существует одна общая проблема — это отсутствие структурированного плана изучения. Они не знают, с чего начать, куда двигаться, какой путь выбрать. А огромное количество информации по этой теме в Сети зачастую лишь сбивает с толку.

После перебирания бесконечных ресурсов и архивов получилось данное всеобъемлющее пособие по языку программирования R, которое поможет начать изучение «с нуля» и пройти этот путь быстро и эффективно.

Прежде, чем отправиться в путь, ответьте для себя на вопрос: почему R? Как он сможет помочь? Посмотрите вот этот 90-секундный ролик от Revolution Analytics, чтобы понять, чем может быть полезен язык программирования R. К слову, Revolution Analytics не так давно была приобретена Microsoft.

Теперь, когда вы решились, самое время настроить машину. Первое, что нужно сделать — это загрузить базовую версию языка программирования R и инструкцию по ее установке с CRAN — Comprehensive R Archive Network (Всеобъемлющая архивная сеть R).

Затем можно поставить различные дополнительные библиотеки. Существует over9000 разных дополнений для языка программирования R – и это может сбить с толку. Посему, мы будем руководствоваться лишь установкой базовых пакетов, для начала. По этой ссылке можно посмотреть библиотеки из CRAN Views. Собственно, там можно выбрать те подтипы библиотек, которые вам интересны.

Как подключать библиотеки, смотрите здесь;

Некоторые важные библиотеки, о которых стоит знать, смотрите тут;

Необходимо установить все три нижеследующих GUI вместе с зависимыми пакетами:

• Rattle – для анализа данных (Ссылка) или install.packages(“rattle”, dep=c(“Suggests”))
• R Commander — для базовой статистики (Ссылка) или install.packages(“Rcmdr”)
• Deducer (вместе с JGR) для визуализации данных (Ссылка)

Также нужно установить RStudio. Работать на языке программирования R в ней значительно быстрее и проще, так как RStudio позволяет писать множественные строки кода, подключать и поддерживать библиотеки и вообще более продуктивно обустроить свою рабочую среду.

Задание:

1. Установить R и RStudio;
2. Установить библиотеки Rcmdr, rattle и Deducer. Установить все предложенные или сопутствующие пакеты, включая GUI;
3. Загрузить эти библиотеки, используя соответствующие команды, поочередно открыть GUI.

Чтобы начать, необходимо постичь основы языка программирования R, его библиотек и структур данных. Начать изучение лучше всего с Datacamp. Особое внимание обратите на бесплатный курс введения в язык программирования R (вот тут можно почитать). К концу этого курса вы сможете писать небольшие скрипты на R, а также понять принципы анализа данных. В качестве альтернативы можно пройти «Школу программирования на R» вот здесь.

Если вы хотите изучать R офлайн в свободное время, можно использовать интерактивный пакет со Swirlstats.

Особое внимание следует уделить изучению read.table, структур данных, таблиц, сводок, описаний, загрузки и установки библиотек, визуализации данных с использованием команд.

Задание:

1. Подписаться на ежедневную рассылку, относительно проекта R здесь;
2. Создать аккаунт на Github;
3. Учиться разбираться с установкой проблемных библиотек, используя Google для справки;
4. Установить swirl-пакеты (см. выше) и изучать программирование на R;
5. Черпать знания с Datacamp.

Дополнительные источники:

Если интерактивное программирование — не ваш стиль, можно смотреть двухминутные туториалы по языку программирования R тут. Данный видеокурс частично затрагивает поднятые здесь вопросы. Также можно ознакомиться с этим постом, чтобы получить более ясное представление о функциях языка R.

Вам придется много работать для чистки данных, особенно если доведется обрабатывать текстовую информацию. Самое правильное, что можно сделать для начала – это пройти соответствующие упражнения. О соединении с базами данных можно узнать с помощью библиотеки RODBC, а о написании sql-запросов к структурам данных через sqldf.

Задание:

1. Почитайте о разделенном, прикладном и комбинированном подходах к анализу данных в Journal of Statisical Software;
2. Попытайтесь изучить подход «аккуратных данных» для проведения анализа;
3. Почитайте о работе языка программирования R с реляционными базами данных в статье на decisionstats.com;
4. Сделайте несколько упражнений на понимание качества данных;
5. Не сидите только на анализе цифр. Разберите с помощью R спортивную аналитику на примере крикета.

Если вам нужно больше практики, на Datacamp можно оформить подписку на все обучающие программы за $25/месяц. Но начать стоит с введения в plyr вот здесь.

Вот здесь и начинается самая веселая часть! Ниже – рекомендации к прочтению и выполнению. Практику начнем с некоторых общих операций.

Дополнительные источники:

• Если вам нужна книга по бизнес-аналитике на языке программирования R, то вот — «R for Business Analytics» от Аджая Ори;
• Если нужна книга для изучения R по-быстрому, то ее можно найти тут.

1. Почитайте об Эдварде Тафте и его мыслях о том, как стоит (и не стоит) делать визуализацию данных здесь.
2. Также, почитайте о подводных камнях при разработке дашбордов в материале Стивена Фью.
3. Освойте грамотное построение графиков и практические способы их построения на R. По ссылке доступен курс по ggplot2 от доктора Хардли Уикхэма, создателя ggplot2 — одной из самых лучших библиотек для R на сегодняшний день.
4. Если вы заинтересованы в пространственной визуализации данных, не проходите мимо библиотеки ggmap.
5. Если интересуетесь анимацией данных, взгляните на эти примеры. Взять библиотеку для анимации можно здесь.
6. С помощью Slidify можно визуализировать данные в виде слайдов на HTML5.

Сейчас мы подошли к наиболее ценным для аналитика навыкам – глубокому анализу и машинному обучению. Исчерпывающий набор информации о глубоком анализе с помощью R можно найти на RDM. А также свободно распространяемую и простую для понимания книгу по этой теме за авторством Грэхэма Уильямса можно найти здесь.

Обзор таких алгоритмов, как регрессия, дерева решений, ансамбли моделирования и кластеризация, а также опции для машинного обучения, доступные в R, можно найти по этой ссылке.

Дополнительные источники:

• «Data Mining with Rattle and R» — хорошая книга по глубокому анализу данных.
• Почитать о прогнозировании временных рядов на языке программирования R можно тут.
• Кое-что по машинному обучению в R есть здесь, а также здесь можно записаться на бесплатные курсы.

Поздравления! Вы добились своего. Теперь у вас есть все, что нужно, осталось оттачивать технические навыки.

1. Итак, теперь необходимо практиковаться, и для этого как нельзя лучше подойдут соревнования с коллегами-аналитиками на Kaggle. Начать этот практический курс можно отсюда.
2. Оставаться на связи с коллегами по R-цеху можно подписавшись на R-bloggers.
3. Для большего социального взаимодействия можно использовать в Твиттере хештег # rstats.
4. Если на чем-то застряли, этот сайт поможет быстро разобраться и даст нужное количество информации.

Теперь, когда вы знаете об анализе данных с помощью R все, что нужно, настало время получить некоторые дополнительные задания. Есть вероятность, что кое-что из этого вы уже видели, но, все же, ознакомьтесь с этими материалами тоже.

1. Занятие на тему совместного использования R и MongoDB есть тут.
2. Еще один хороший материал по анализу Больших Данных с помощью R в NoSQL-эру.
3. К слову, используя Shiny из RStudio, можно сделать интерактивное веб-приложение.
4. Гайд для интересующихся в изучении синтаксиса R и Python здесь.

P.S. В случае, если вам приходится много работать с большими данными, взгляните на библиотеку RevoScaleR от Revolution Analytics. Это коммерческая библиотека, но она бесплатна для академического пользования. Пример проекта приведен здесь

Первоисточник

Перевел Сергей Ворничес

Лучшие языки программирования для Data Science

Рассмотрим языки программирования для Data Science. Как они появились, их сильные и слабые стороны, а также отметим простые для старта.

Язык R появился на свет в 1995 году как прямой наследник более старого языка S. Созданный с использованием C, фортрана и себя самого, R поддерживается организацией R Foundation for Statistical Computing.

Лицензия

Бесплатный.

Плюсы

• Отличный ассортимент качественных специализированных пакетов с открытым исходным кодом. R имеет пакеты практически для любого статистического приложения, которое можно себе представить: нейронные сети, нелинейная регрессия, филогенетика и многое, многое другое.
• При базовой установке языка доступно множество статистических функций и методов. R также отлично справляется с матричной алгеброй.
• Качественная визуализация данных с использованием библиотек, вроде ggplot2.

Минусы

• Производительность. R не самый быстрый язык.
• Специфичность областей применения. R прекрасен для статистики и обработки данных, но как язык общего назначения он едва ли сгодится.
• Свои особенности. R имеет несколько необычных особенностей, на которые могут попасться программисты, знакомые с другими языками. Как пример: индексирование начинается с единицы, есть несколько операторов присваивания, структуры данных отличаются от традиционных.

Гвидо ван Россум показал Пайтон в 1991 году. С тех пор он превратился в чрезвычайно популярный язык общего назначения, который широко применяется в обработке данных. Основные версии языка на данный момент – это 2.7 и 3.6.

Лицензия

Бесплатный.

Плюсы

• Пайтон очень популярен и имеет множество расширений и поддержку сообщества разработчиков.
• Python обладает простым и понятным новичкам синтаксисом – так что отлично подходит на роль первого языка программирования с низким порогом входа.
• Пакеты, вроде pandas, scikit-learn и Tensorflow, делают Python отличным вариантом для современных приложений с машинным обучением.

Минусы

• Питон – язык с динамической типизацией. Так что следует быть внимательным и ожидать время от времени ошибок вроде тех, где метод ожидает получить на входе integer, а получает строку.
• По количеству узкоспециализированных пакетов для статистического анализа Python проигрывает R.

SQL (Structured Query Language) создан для определения, управления и создания запросов к реляционным базам данных. Он появился в 1974 году и с тех пор претерпел множество изменений, но его основные принципы остались прежними.

Лицензия

Некоторые реализации – бесплатные, другие – проприетарные.

Плюсы

• Очень эффективен при работе с реляционными базами данных.
• Декларативный синтаксис делает SQL легко воспринимаемым языком. Совершенно ясно, что подразумевается под ‘SELECT name FROM users WHERE age > 18’.
• SQL используется во многих приложениях, так что ознакомиться с этим языком будет полезно.

Минусы

• Аналитические возможности SQL довольно ограничены. Все что вам доступно – это суммирование, и подсчет и вывод среднего значения.
• Для программистов, привыкших к императивным языкам, декларативные конструкции SQL могут вызывать неудобства.
• Существует множество реализаций SQL, например, PostgreSQL, SQLite, MariaDB. Все они разняться в достаточной степени, чтобы вызывать боль.

Java – крайне популярный язык общего назначения. Для работы использует JVM (Java Virtual Machine) – собственную абстрактную вычислительную систему, которая обеспечивает полную переносимость между различными платформами. Поддерживается Oracle Corporation.

Лицензия

Java 8 – бесплатная, старые версии – проприетарные.

Плюсы

• Java вездесущ. Многие современные системы и приложения созданы на Java.
• Строго типизированный язык. По отношению к определению типов Java крайне серьезен. Для приложений, работающих с большими объемами данных это бесценно.
• Java – высокопроизводительный компилируемый язык общего назначения. Один и тот же язык может быть использован и для написания бизнес-логики, и для аналитики больших объемов данных, на что не способны другие языки программирования для Data Science.

Минусы

• Для узконаправленного анализа и специфичных статистических приложений синтаксис Java слишком многословен. Динамически типизированные R и Python здесь принесут куда больше пользы.
• Для Java создано не так много библиотек для работы со статистикой.

Скала разработан Мартином Одерски и выпущена в свет в 2004 год. Это еще один язык, который использует для работы JVM. Scala – мультипарадигмальный язык, который способен реализовать и ООП и функциональный подход.

Лицензия

Бесплатный.

Плюсы

• Scala + Spark = высокопроизводительные кластерные вычисления. Идеальный язык для тех, кто работает с наборами данных большого объема.
• Мультипарадигматика. Разработчик волен использовать как ООП, так и функциональный подход.
• Scala компилируется в байт-код Java и работает на JVM. Это позволяет Scala взаимодействовать с Java и в принципе делает его мощным языком общего назначения.

Минусы

• Scala – не самый простой для изучения язык, так что как первый он едва ли сгодится.
• Синтаксис в целом и система типизации в языке сложные.

Появился на свет в 2012 году. Язык был быстро принят в финансовой сфере.

Лицензия

Бесплатный.

Плюсы

• Julia компилируется just-in-time, что обеспечивает хорошую производительность. Он также прост в изучении и динамически типизирован.
• Julia, как и другие языки программирования для Data Science, предназначен для вычислений и анализа, но может быть использован и как язык общего назначения.
• Читабельность. Многие пользователи этого языка ссылаются на этот плюс как на ключевое преимущество.

Минусы

• Незрелость. Так как язык появился недавно, некоторые пакеты могут работать нестабильно.
• Ограниченность набора пакетов – еще одно следствие молодости языка. В будущем Julia это наверняка наверстает, но пока R и Python дает этому языку фору.

MATLAB – признанный язык для вычислений, используется в академических кругах и промышленности. Разработан и лицензирован MathWorks, компанией, созданной в 1984 году, которая занимается разработкой программного обеспечения.

Лицензия

Проприетарный – цена зависит от области применения.

Плюсы

• Создан для вычислений. Идеально подходит для приложений, требующих сложных математических функций.
• Имеет ряд встроенных функций для визуализации данных.
• Используется во многих университетских курсах по физике, инженерии и прикладной математике. Как следствие широко применяется в этих областях.

Минусы

• Проприетарная лицензия. Конечная стоимость, конечно, зависит от области применения (существуют домашняя, студенческая, академическая или стандартная лицензии), но раскошелиться придется в любом случае (от $55 до пары тысяч).

Существуют и другие языки общего назначения, которые так или иначе подходят для работы с данными. Приводим их краткий обзор.

C++

Мощный язык программирования общего назначения, обладающий молниеносной производительностью. Вопрос невысокой популярности C++ в Data Science объясняется выбором продуктивности вычислений против производительности языка.

Как сказал один пользователь Quora:

«Если вы пишете код, который будет делать какой-то специальный анализ, и запустится всего раз, что вы выберете: потратить полчаса на программу, которая будет работать через 10 секунд или 10 минут на написание программы, которая запустится через минуту?»

JavaScript

Хотя с появлением Node.js JavaScript стал серьезным серверным языком, его использование в Data Science ограничено (хотя есть, конечно, brain.js и synaptic.js). А виной тому некоторые его недостатки:

• Хотя Node.js на данный момент 8 лет, существует всего несколько библиотек и модулей для работы с большими данными.
• Node.js довольно производительная платформа, но у самого JavaScript много критиков, и не без основания.

Node.js обладает асинхронным вводом/выводом – и это сильная сторона. Так что, в будущем это может сыграть в пользу JavaScript, как серьезного языка для обработки больших объемов данных. Другой вопрос в том, будет ли кто-то на его основе создавать то, что уже имеют другие языки программирования для Data Science.

Perl

Perl имеет славу швейцарского ножа среди языков программирования, благодаря его универсальности, как скриптового языка. Он имеет много общего с Python и является динамически типизированным языком.

Однако, в сравнении с тем же Python, он имеет крайне мало расширений для работы с данными и большого энтузиазма в этой области работы с Perl не наблюдается. Возможно, виной тому не слишком дружелюбный синтаксис.

Ruby

Ruby – еще один популярный динамически типизированный язык общего назначения. Тем не менее, он также не был принят разработчиками работающими с большими данными в сравнении с Python.

Однако для Ruby существует проект SciRuby, созданный для вычислений и обработки данных. Впрочем, для серьезных исследований одного его оказывается недостаточно, поэтому Ruby остается не так популярен, как другие языки программирования для Data Science.

Какой язык программирования выбрать новичку?

Программирование — хорошее хобби и востребованная профессия, а еще — увлекательное занятие для детей. Оно закладывает основу логического мышления, которое пригодится в любой сфере. В ROBOSCHOOL такие знания дают в доступной и интересной форме, помогают выбрать первый язык программирования для детей. Это очень важно, так как он закладывает базу, на основе которой ребенок будет обучаться в дальнейшем. При выборе языка обращают внимание на:

1. Возраст. Дошкольникам слишком рано полноценно изучать языки программирования, ученикам младших классов подойдут базовые (такие как Scratch и ScratchJr), в средних классах к ним добавляются Python, Javascript и C++.
2. Цель. В сфере информационных технологий много востребованных профессий. Ребенок пытается определиться – поэтапно начинает изучать языки от простых визуальных, до сложных, где пишет код сам, затем выбирает что ему интересно и чем он хочет заниматься в будущем: создавать сайты, работать с базами данных, разрабатывать игры или настольные приложения для домашних ПК. От этого зависит язык программирования, который лучше выбрать для изучения. Возможно, решение примут родители, ориентируясь на ситуацию в мире и склонности малыша.
3. Популярность языка. От нее зависит востребованность будущей профессии.

Нет единого правильного направления в выборе языка. Главное – позволить ребенку начать.

Программирование — хорошее хобби и востребованная профессия, а еще — увлекательное занятие для детей. Оно закладывает основу логического мышления, которое пригодится в любой сфере. В ROBOSCHOOL такие знания дают в доступной и интересной форме, помогают выбрать первый язык программирования для детей. Это очень важно, так как он закладывает базу, на основе которой ребенок будет обучаться в дальнейшем. При выборе языка обращают внимание на:

1. Возраст. Дошкольникам слишком рано полноценно изучать языки программирования, ученикам младших классов подойдут базовые (такие как Scratch и ScratchJr), в средних классах к ним добавляются Python, Javascript и C++.
2. Цель. В сфере информационных технологий много востребованных профессий. Ребенок пытается определиться – поэтапно начинает изучать языки от простых визуальных, до сложных, где пишет код сам, затем выбирает что ему интересно и чем он хочет заниматься в будущем: создавать сайты, работать с базами данных, разрабатывать игры или настольные приложения для домашних ПК. От этого зависит язык программирования, который лучше выбрать для изучения. Возможно, решение примут родители, ориентируясь на ситуацию в мире и склонности малыша.
3. Популярность языка. От нее зависит востребованность будущей профессии.

Нет единого правильного направления в выборе языка. Главное – позволить ребенку начать.

Популярные языки программирования в 2021 году – топ лучших

Ежегодно меняется популярность языков и технологий. Сфера программирования развивается динамично. Рейтинг популярных языков программирования в 2021 года будет построен на основе:

• стабильной популярности;
• востребованности у работодателей;
• наличия большого количества библиотек и инструментов для языка;
• места в индустрии разработки ПО.

HTML и CSS

HTML (Hypertext Markup Language) и CSS (Cascade StyleSheets) лежат в основе веб-разработки. Они используются для создания контента и оформления страниц в интернете, а не для написания программ, поэтому не совсем считаются языками программирования. HTML и CSS просты в изучении, подходят для любого уровня и позволяют плавно войти в процесс обучения. Основы «языков» можно выучить за несколько дней.

Преимущества:

• простота использования;
• вариация дизайнов для разных устройств;
• уменьшение времени загрузки файла;
• совместимость с любыми платформами.

Недостатки:

• увеличение времени редактирования и тестирования.

JavaScript

JavaScript – один из самых популярных и динамично развивающихся языков программирования. Он многофункционален и подходит для разработки программ для любых платформ. JavaScript отвечает за создание интерактивных сайтов, их анимацию и масштабирование. На языке также разрабатывают мобильные и серверные приложения.

Преимущества:

• легкий, подходит в качестве первого языка программирования;
• много материалов в открытом доступе;
• динамично развивается;
• подходит для использования в любой ОС.

Недостатки:

• нет жестких правил, из-за чего легко допустить ошибку;
• низкий уровень безопасности.

PHP

Активно применяется в программировании со стороны сервера. Он использовался при создании сайтов известных компаний – «Авито», «ВКонтакте», Wikipedia, Badoo, Facebook, Slack.

Преимущества:

• прост в изучении, подходит для начинающих;
• распространен и востребован у работодателей;
• большое количество новых решений.

Недостатки:

• используется преимущественно в веб-разработках;
• слабая типизация;
• неудобная стандартная библиотека.

Python

Единственный язык программирования, популярность которого стабильно растет в течение последних пяти лет. Часто используется в веб-разработке, анализе данных и Data Science. Также подходит для машинного обучения и работы с нейросетями.

Python – простой язык, на нем быстро и легко писать код. Он подходит для общего назначения, активно используется для обеспечения кибербезопасности. Python также используется в качестве вводного языка в большинстве университетов.

Преимущества:

• доступен для всех операционных систем;
• четкая структура;
• высокая скорость обработки.

Недостатки:

• неявная типизация.

Java

Язык программирования Java появился в 1995 году и остается популярным до сих пор. На нем пишут сложное программное обеспечение для банковских и промышленных систем, мобильных игр и приложений (особенно на Android).

Java – востребованный и высокооплачиваемый у работодателей. Он достаточно сложный, поэтому подходит для людей с определенной подготовкой и опытом программирования.

Преимущества:

• подходит для всех ОС;
• активно используется для создания приложений на Android;
• подходит для ПО любой сложности;
• понятный синтаксис.

Недостатки:

• сложный язык;
• сниженная производительность.

Какой язык программирования выбрать новичку

Начать учиться программированию необходимо с простого языка. Часто прибегают к JavaScript – языку «по умолчанию» в веб-разработке. С ним работают прямо из браузера, не скачивая дополнительные программы. JavaScript позволяет создавать динамичные сайты, приложения, работать с визуализацией, анимацией и базами данных.

В качестве первого языка программирования также рекомендуют ScratchJr и Python – универсальный и востребованных у работодателей, и PHP – легкий, применяется для разработки серверной части сайтов.

ROBOSCHOOL организует полезные занятия по робототехнике и программированию для детей. Уроки проводят опытные преподаватели по собственной программе. Записывайтесь на первое бесплатное занятие по телефону +7 (812) 425-37-03.

Словарь терминов для IT рекрутера (1 часть)

 > х <- 5
> у <- 16
> х <у
[1] ИСТИНА
> х> у
[1] ЛОЖЬ
> х <= 5
[1] ИСТИНА
> у> = 20
[1] ЛОЖЬ
> y == 16
[1] ИСТИНА
> х! = 5
[1] ЛОЖЬ
  

 > х <- с (2,8,3)
> у <- с (6,4,1)
> х + у
[1] 8 12 4
> х> у
[1] ЛОЖЬ ИСТИНА ИСТИНА
  

 > х <- с (2,1,8,3)
> у <- с (9,4)
> x + y # Элемент y перерабатывается в 9,4,9,4
[1] 11 5 17 7
> x-1 # Скаляр 1 переработан в 1,1,1,1
[1] 1 0 7 2
> х + с (1,2,3)
[1] 3 3 11 4
Предупреждение:
В x + c (1, 2, 3):
длина большего объекта не кратна длине более короткого объекта
  

 > x <- c (ИСТИНА, ЛОЖЬ, 0,6)
> y <- c (ЛОЖЬ, ИСТИНА, ЛОЖЬ, ИСТИНА)
>! х
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE
> х и у
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE
> х && у
[1] ЛОЖЬ
> х | у
[1] ИСТИНА ИСТИНА ЛОЖЬ ИСТИНА
> х || у
[1] ИСТИНА
  

 > х <- 5
> х
[1] 5
> х = 9
> х
[1] 9
> 10 -> х
> х
[1] 10