Ulaşım
- Adres:Batıkent Mh. 8910 Sk. 6. Etap 1H No: 18 Yeni Toki Eyyübiye / Şanlıurfa (Yeni Alım Satım Karşısı)
- Telefon:0 (545) 528 88 93
- eMail: info@alestaweb.com
Herkes Python diye konuşurken R programlama dili sessizce geri dönüyor! TIOBE endeksinde bir yılda 15. sıradan 8. sıraya yükselen R, veri bilimi dünyasını (data science world) yeniden şekillendiriyor. Alesta Web olarak bu sürpriz yükselişi detaylıca inceliyoruz.
Belki daha önce duymadınız ama R programlama dili, istatistik ve veri analizi dünyasının en köklü araçlarından biri. 1993 yılında Auckland Üniversitesi'nde Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirildi. Adını da yaratıcılarının baş harflerinden alıyor.
R programlama dili özellikle şu alanlarda kullanılıyor: istatistiksel modelleme (statistical modeling), veri görselleştirme (data visualization), makine öğrenmesi ve akademik araştırmalar. Açık kaynak kodlu ve tamamen ücretsiz olması da cabası.
R programlama dili, S programlama dilinin açık kaynaklı bir uygulamasıdır. Başta akademik çevrelerde popülerdi ama son yıllarda endüstriyel kullanımı da hızla arttı. Alesta Web ekibi olarak veri analizi projelerimizde R'yi aktif kullanıyoruz.
Peki neden herkes Python konuşurken R programlama diline ilgi artıyor? Çünkü R'nin istatistik ve veri bilimi alanında (in data science and statistics) eşsiz güçlü yönleri var. Birazdan bunlara detaylı bakacağız.
İşte asıl bomba haber: R programlama dili, TIOBE endeksinde inanılmaz bir yükseliş gösterdi!
| Dönem / Period | Sıralama / Ranking | Oran / Rating |
|---|---|---|
| Şubat 2025 | 15. sıra | ~1.2% |
| Haziran 2025 | 12. sıra | ~1.5% |
| Ekim 2025 | 10. sıra | ~1.8% |
| Şubat 2026 | 8. sıra ⬆️ | 2.19% |
Bir yılda 15. sıradan 8. sıraya yükselmek gerçekten etkileyici bir performans. R programlama dili SQL ve Delphi/Object Pascal'ı geride bırakarak TIOBE Top 10'a girdi. TIOBE'nin yorumuna göre "R'nin bu pozisyonunu koruyup koruyamayacağını görmek ilginç olacak" (it will be interesting to see whether R can maintain its current position).
Peki Python her alanda zirveyken R programlama dili nasıl bu kadar yükseliyor? Alesta Web olarak analiz ettiğimizde birkaç önemli neden görüyoruz:
1. ? AI ve Analitik Patlaması → Yapay zeka araştırmalarında istatistiksel analiz → Data science projelerinde R'nin derinliği → AI-driven research istatistik modelleme gerektiriyor 2. ? Niş Uzmanlık → R, istatistik için tasarlandı (built for statistics) → Python genel amaçlı, R uzman amaçlı → İstatistiksel modelleme'de R hâlâ üstün 3. ? Sektör Talebi → Biyoinformatik (Bioinformatics) → İlaç araştırması (Pharmaceutical research) → Finans ve risk analizi (Finance and risk analysis) → Akademik yayınlar 4. ? Görselleştirme Gücü → ggplot2 hâlâ en iyi veri görselleştirme aracı → Python matplotlib'den daha estetik → Akademik düzeyde grafik kalitesi 5. ? Tidyverse Ekosistemi → Veri manipülasyonunda tutarlı ve temiz API → dplyr, tidyr, readr gibi güçlü paketler → Öğrenmesi kolay, kullanması zevkli
Alesta Web ekibi olarak bunu şöyle özetliyoruz: Python her şeyi yapabilen bir İsviçre çakısıysa, R programlama dili istatistik alanında uzmanlaşmış bir cerrahi aletler takımı. Her ikisinin de yeri var ama istatistik ve veri analizi konusunda R'nin derinliği tartışılmaz.
# R ile doğrusal regresyon - çok basit!
# (Linear regression in R - very simple!)
model <- lm(price ~ area + bedrooms + location,
data = housing_data)
summary(model)
# R-squared, p-values, confidence intervals
# Tüm istatistiksel bilgiler otomatik hesaplanır!
# Tahmin yapma (Making predictions)
new_house <- data.frame(area=120, bedrooms=3,
location="İstanbul")
predict(model, new_house, interval="confidence")
# ggplot2 ile profesyonel grafik
# (Professional chart with ggplot2)
library(ggplot2)
ggplot(sales_data, aes(x=month, y=revenue,
fill=category)) +
geom_bar(stat="identity", position="dodge") +
labs(title = "Aylık Satış Raporu",
subtitle = "Alesta Web 2026 Q1",
x = "Ay", y = "Gelir (TL)") +
theme_minimal() +
scale_fill_brewer(palette = "Set2")
# Sonuç: Akademik yayın kalitesinde grafik!
# (Result: Publication-quality chart!)
# R Shiny ile web tabanlı dashboard
# (Web-based dashboard with R Shiny)
library(shiny)
ui <- fluidPage(
titlePanel("Alesta Web Veri Analizi"),
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput("metric", "Metrik Seç:",
c("Ziyaretçi", "Sipariş", "Gelir"))
),
mainPanel(
plotOutput("chart"),
tableOutput("summary")
)
)
)
server <- function(input, output) {
output$chart <- renderPlot({
# Grafiği çiz
plot_metric(input$metric)
})
}
shinyApp(ui, server)
# Tarayıcıda açılır, interaktif dashboard hazır!
Alesta Web olarak özellikle müşteri raporlarında R Shiny kullanıyoruz. Müşteriye interaktif bir dashboard veriyoruz, istediği metriği kendisi inceleyebiliyor. Bu, statik PDF raporlardan çok daha etkili (much more effective than static reports).
En çok sorulan soru bu: R programlama mı yoksa Python mı? Gelin karşılaştıralım:
| Kriter / Criteria | R | Python |
|---|---|---|
| İstatistik | ✅ Üstün | ? İyi |
| Veri Görselleştirme | ✅ ggplot2 (en iyi) | ? matplotlib/seaborn |
| Makine Öğrenmesi | ? caret, mlr3 | ✅ scikit-learn, PyTorch |
| Deep Learning | ⚠️ Sınırlı | ✅ PyTorch, TensorFlow |
| Web Geliştirme | ? Shiny | ✅ Django, FastAPI |
| Akademik Kullanım | ✅ Standart | ? Yaygın |
| Biyoinformatik | ✅ Bioconductor | ? BioPython |
| Öğrenme Kolaylığı | ? Orta | ✅ Kolay |
| İş İlanları | ? Niş (yüksek maaş) | ✅ Yaygın |
Alesta Web tavsiyemiz şu: İstatistik, akademi veya biyoinformatik yapıyorsanız R programlama dili seçin. Genel amaçlı programlama, web geliştirme veya deep learning yapıyorsanız Python seçin. En iyisi? İkisini de öğrenin (learn both)!
R programlama diline başlamak çok kolay. Alesta Web olarak adım adım anlatıyoruz:
# Windows: 1. cran.r-project.org adresine gidin 2. "Download R for Windows" tıklayın 3. "install R for the first time" tıklayın 4. İndirin ve kurun # Ubuntu Linux: sudo apt update sudo apt install r-base r-base-dev # macOS: brew install r # Doğrulama (Verify): R --version # Beklenen: R version 4.x.x
# RStudio en popüler R IDE'sidir 1. posit.co/downloads adresine gidin 2. RStudio Desktop (Free) indirin 3. Kurun ve açın 4. Sol alt panelde R konsolu hazır! # Alternatif: VS Code ile R 1. VS Code'da "R" extension yükleyin 2. R path'i ayarlayın 3. .R dosyaları oluşturun
# Merhaba Dünya!
print("Merhaba! R programlama öğreniyorum")
# Temel veri analizi (Basic data analysis)
numbers <- c(10, 20, 30, 40, 50)
mean(numbers) # Ortalama: 30
median(numbers) # Medyan: 30
sd(numbers) # Standart Sapma: 15.81
# Data frame oluşturma
products <- data.frame(
name = c("Laptop", "Mouse", "Klavye"),
price = c(25000, 500, 800),
stock = c(15, 200, 150)
)
print(products)
# Tidyverse ile veri manipülasyonu
library(tidyverse)
products %>%
filter(price > 600) %>%
arrange(desc(price))
R programlama dilinin gücü paket ekosisteminden geliyor. CRAN deposunda 20.000'den fazla paket var!
| Paket / Package | Kullanım Alanı / Use Case | Açıklama |
|---|---|---|
| ggplot2 | Veri Görselleştirme | En güçlü grafik kütüphanesi |
| dplyr | Veri Manipülasyonu | filter, mutate, summarise |
| tidyr | Veri Temizleme | Tidy data prensipleri |
| shiny | Web Dashboard | İnteraktif web uygulamaları |
| caret | Makine Öğrenmesi | ML model eğitimi |
| readr | Veri Okuma | CSV, TSV dosya okuma |
# Tek paket kurulumu
install.packages("ggplot2")
# Tidyverse (hepsini bir arada kur)
install.packages("tidyverse")
# Bu komut şunları kurar:
# ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr,
# tibble, stringr, forcats
# Bioconductor paketleri (Biyoinformatik)
if (!require("BiocManager"))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DESeq2")
Gelin R programlama dilinin TIOBE'deki yerini genel tablo içinde görelim:
| Sıra | Dil / Language | Oran / Rating | Değişim |
|---|---|---|---|
| 1 | Python | ~23% | ↔️ Lider ama düşüşte |
| 2 | C | ~16% | ⬆️ Yükselişte |
| 3 | C++ | ~10% | ⬆️ Java'yı geçti |
| 4 | Java | ~9% | ⬇️ 3.'lüğü kaybetti |
| 5 | C# | ~5% | ↔️ Stabil |
| 6 | JavaScript | ~3.5% | ↔️ Stabil |
| 7 | Go | ~2.5% | ↔️ Stabil |
| 8 | R ⭐ | 2.19% | ⬆️⬆️ 15→8! |
| 9 | SQL | ~2.0% | ⬇️ R tarafından geçildi |
| 10 | Delphi | ~1.8% | ⬇️ R tarafından geçildi |
Gördüğünüz gibi R programlama dili hem SQL'i hem Delphi'yi geride bıraktı. Bu ciddi bir başarı ve Alesta Web olarak bu trendin devam edeceğini düşünüyoruz (we believe this trend will continue).
Bu makalede kullanılan bilgiler aşağıdaki güvenilir kaynaklardan derlenmiştir:
Alesta Web olarak tüm bilgileri doğruladık ve güncel verilere dayanmaktadır (all data is verified and up-to-date).
Artık R programlama dili'nin 2026 yükselişini (R programming language resurgence) ve neden veri bilimi dünyasında tekrar öne çıktığını biliyorsunuz! Alesta Web olarak R'yi öğrenmenizi kesinlikle öneriyoruz.
Hızlı Özet / Quick Summary:
Faydalı Linkler / Useful Links:
© 2026 AlestaWeb - Tüm hakları saklıdır.