Popularitatea limbajului de programare R este în creștere, în special în știința datelor și analiză.
Deoarece oferă tehnici mai bune de vizualizare a datelor, programare R joacă un rol crucial în statistică.
Cu toate acestea, învățarea acestei limbi poate fi frustrantă dacă nu aveți o cale clară pentru a o aborda. În trecut, s-ar putea să te fi luptat foarte mult în timp ce înveți R sau orice altă limbă.
Aveţi încredere în mine; nu eşti singur!
Nu da vina pe tine în totalitate sau pe limbaj; problema ar fi putut fi în abordarea dvs. Modul în care înveți ceva are o mână importantă în obținerea rezultatului final.
Dacă aveți o strategie clară despre cum și de ce ar trebui să învățați o anumită limbă, șansa de a fi priceput în ea se amplifică. În mod similar, dacă obiectivul și strategia nu se aliniază, s-ar putea să te plictisești de limbaj și să ajungi să renunți la el la jumătate.
Este analog cu învățarea unei limbi vorbite.
Așadar, atunci când sunteți gata să învățați R, înțelegeți-vă motivul clar în primul rând, fie că vă extindeți cunoștințele sau găsiți o carieră în știința datelor. Apoi, pregătiți o strategie și aliniați-o la obiectivul dvs.
… Și începe să înveți.
În acest articol, voi vorbi despre câteva resurse bune pentru a învăța limbajul de programare R, care vă vor oferi abordarea potrivită pentru a ușura lucrurile.
Dar mai întâi,
Cuprins
Ce este limbajul de programare R?
R este un limbaj de programare open-source pentru grafică și calcul statistic.
A fost dezvoltat în 1993 de Ross Ihaka și Robert Gentleman. Este similar cu limbajul de programare – S. S-ar putea spune că limbajul de programare R este o implementare a lui S, combinând semantica lexicală de scoping. Software-ul este scris în principal în C, R și Fortran.
R oferă o gamă largă de tehnici atât statistice, cât și grafice, pe lângă faptul că este foarte extensibil. Include testarea statistică clasică, modelarea liniară și neliniară, analiza serii de timp, gruparea și clasificarea.
Unul dintre punctele forte majore ale limbajului R este acela de a produce fără efort un complot de calitate a publicației bine conceput, inclusiv formule și simboluri matematice.
Capacitățile lui R
R este un fel de suită integrată constând din facilități software pe care le puteți utiliza pentru calcul, reprezentare grafică și manipulare a datelor.
Include:
- Facilitate eficientă de stocare și manipulare a datelor
- O colecție integrată, coerentă și mare de instrumente de analiză a datelor
- Un costum de diverși operatori utili în calcularea tablourilor în matrice specifice
- Limbajul de programare simplu, eficient și bine dezvoltat, cu bucle, condiționale și variabile definite de utilizator
- Facilități grafice pentru analizarea datelor și afișarea lor pe hârtie sau pe ecran
- R este capabil de extindere prin pachete. De fapt, aproximativ 8 pachete sunt furnizate folosind distribuția R, în timp ce mai multe pot fi adăugate cu familia de site-uri CRAN.
- Interoperabilitate pe mai multe platforme
- În loc să folosească un compilator, R folosește un interpret, care ajută la ușurarea dezvoltării codului.
- Se asociază bine cu diferite baze de date și aduce informații din MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite etc.
- Acesta integrează instrumente puternice pentru comunicarea rapoartelor în diferite forme, cum ar fi HTML, XML, CSV, PDF și site-uri interactive cu pachete R.
- Pachetele R vin cu diverse coduri, caracteristici și funcții adaptate pentru modelarea statistică, analiza datelor, învățarea automată, vizualizarea, importurile și manipularea datelor.
Cum ajută R la analiza datelor?
Analiza datelor folosind R are loc într-o serie de pași diferiți:
- Programați sau importați: programați cu R sau puteți importa date din baze de date și fișiere în mediul software R
- Transformare: Organizarea datelor are loc prin transformarea unei coloane într-o variabilă în timpul unui rând într-o observație. Observați-vă interesele, creați o nouă variabilă în funcție de variabilele curente și descoperiți statisticile de observație.
- Vizualizare: Reprezentări de date într-o formă grafică pentru a recunoaște cu ușurință tendințele, modelele și excepțiile de date.
- Modele: Acestea sunt instrumente de vizualizare complementare, cum ar fi instrumente computaționale sau matematice pentru a răspunde întrebărilor observaționale.
- Comunicare: comunicarea rezultatelor cu ceilalți, chiar de la vizualizare la modelare, cu ajutorul unor grafice ușor de produs, de calitate tipărită, pentru a le împărtăși oricui din lume.
Cine folosește R și de ce?
R are încredere nu numai în mediul academic, ci și în companiile mari, inclusiv Google, Facebook, Airbnb, Uber și multe altele. Este folosit în asistență medicală, consultanță, guvern, asigurări, energie, finanțe, media, aproape peste tot. Îl folosesc pentru inferență statistică, algoritmi de învățare automată și analiza datelor.
Vedeți, cererea pentru R este în diferite sectoare. În plus, analiza datelor modelează, fără îndoială, afacerile actuale. Chiar dacă există o mulțime de instrumente disponibile, R iese în evidență. Pentru că este posibil să aveți:
- Excel și PowerBI, dar le lipsește capacitatea de modelare;
- Python este excelent pentru AI și ML, dar nu are caracteristici de comunicare;
- SAS este bun pentru analiza statistică, dar nu este gratuit
- Tableau este excelent pentru reprezentări grafice, dar trebuie să se descurce mai bine în luarea deciziilor și statistici.
Cu toate acestea, R umple golul oferind o curbă excelentă de învățare cu un echilibru bun între implementarea și analiza datelor.
Prin urmare, are sens să înveți R pentru manipularea și analiza datelor și chiar să devii un om de știință a datelor.
Și acesta este motivul pentru care oamenii de știință de date folosesc R pentru a înțelege datele, pentru a efectua manipulări, pentru a face cea mai bună abordare și pentru a comunica cu ceilalți prin rapoarte, tablouri de bord sau aplicații web. În acest fel, o singură platformă realizează toată munca.
Acum știi cum funcționează R și de ce ar trebui să mergi pentru el, dar unde să înveți R?
Este atât de greu de învățat?
Dacă mi-ați pus aceste întrebări în urmă cu câțiva ani, aș fi spus că da, este puțin dificil din cauza structurii sale complexe. Dar acum, sunt introduse pachete pentru a depăși această problemă, ceea ce a făcut manipularea datelor mai ușoară și intuitivă, iar crearea graficelor este destul de ușoară.
Pachete precum TensorFlow și Keras vă permit să creați tehnici ML de vârf; puteți apela Python, C++ și Java în R și vă puteți conecta cu Hadoop sau Spark. Și R a evoluat și în ceea ce privește viteza de calcul.
Deci, vrei să înveți R?
Presupun ca DA!
Să găsim câteva resurse bune pentru a învăța R.
Data Scientist cu R
Dobândiți abilitățile R care vă pot ajuta să vă construiți cariera de Data Scientist Datacamp. Pentru a începe cursul, nu aveți nevoie de cunoștințe sau experiență anterioară în acest domeniu.
Vă vor învăța limbajul versatil R și cum îl puteți utiliza pentru a importa, manipula, vizualiza și curăța date, care sunt abilitățile de bază integrale de care aveți nevoie. Cu exerciții interactive, obțineți experiență practică cu pachetele R celebre, cum ar fi ggplot2, împreună cu pachetele Tidyverse, cum ar fi readr și dplyr.
Cursul vă va prezenta, de asemenea, câteva seturi de date din lumea reală, care vă ajută să învățați învățare automată și tehnici statistice necesare pentru a scrie funcții și a efectua singur analize de cluster.
Tot ce trebuie să faceți este să începeți acest curs, să vă dezvoltați abilitățile R și să vă continuați drumul pentru a deveni un om de știință de date de succes. Oferă peste 75 de ore de resurse de învățare. Include introducerea limbajului pentru a stăpâni elementele de bază ale analizei datelor cu structuri tipice de date, cum ar fi matrici, vectori, cadre de date etc.
R Programare AZ
Udemy aduce R Programming AZ cu exerciții practice pentru a vă ajuta să deveniți un cercetător de date. Cursul este împărțit în 8 secțiuni, 82 de prelegeri și durează aproximativ 11 ore.
Ei vă învață R pas cu pas și veți învăța concepte valoroase care sunt aplicabile imediat după fiecare prelegere. Și un alt lucru grozav este că te învață concepte cu ajutorul exemplelor vii. Întregul antrenament este plin de provocări analitice din lumea reală pe care le vei rezolva în timpul prelegerii și exercițiului de teme.
Oricine are orice set de abilități poate învăța acest curs, dar trebuie să înveți limbajul R și să faci față provocărilor interesante. Materialul de curs vă învață principiile sale de bază și cum să creați variabile, vectori, bucle și funcții.
De asemenea, veți afla despre distribuția și practica normală cu date financiare, date statistice și date sportive. În plus, veți învăța cum să utilizați R Studio și să-l personalizați în funcție de preferințele dvs.
La sfârșitul acestui curs, veți instala pachetele R și veți înțelege numere mari, numere întregi, dublu, caracter și multe altele. Cursul include, de asemenea, vizualizare avansată folosind GGPlot2 împreună cu soluții pentru teme și tutoriale bonus.
Statistici cu R
Coursera oferă acest curs – Statistică cu specializare R pentru a vă ajuta să stăpâniți R pentru analiza datelor, inclusiv modelare, inferență și tehnici bayesiene. Acest curs este complet GRATUIT și oferit de Universitatea Duke.
Acest curs va dobândi abilități precum inferența statistică, regresia liniară și statistica, RStudio, programarea R, analiza exploratorie a datelor, testarea ipotezelor statistice, statistica bayesiană, regresia liniară bayesiană, inferența bayesiană, analiza regresiei și selecția modelului.
Specializarea vă va învăța cum să vizualizați și să analizați datele în limbajul de programare R și apoi să creați rapoarte reproductibile. Veți învăța să afișați inferența statistică în natura sa unificată și să efectuați modelare și alte tehnici pentru a lua decizii bazate pe date.
Cursul vă va ajuta, de asemenea, să comunicați corect rezultatele, să organizați și să vizualizați datele folosind pachete R și să criticați deciziile și afirmațiile. Vă va ajuta să vă construiți portofoliul cu diverse proiecte în analiza datelor pentru a vă demonstra cunoștințele și abilitățile, pe lângă obținerea unui loc de muncă bine plătit.
Acest curs la nivel de începător durează aproximativ 7 luni pentru finalizare, are un program flexibil, prelegeri complete online și un certificat care poate fi partajat la finalizare.
Noțiuni introductive cu R
Un alt curs de la Coursera din această listă este: Noțiuni introductive cu R.
Acesta este un curs la nivel de începător care durează aproximativ 2 ore și îl puteți accesa numai pe desktop, fără a fi nevoie de descărcare. Acest proiect ghidat vă învață elementele de bază ale programării R pentru a face primul pas către analiza datelor. 
Aici veți învăța cum să utilizați R Studio sau R GUI și diferitele structuri și tipuri de date utilizate în acest limbaj. În cele din urmă, vă vor învăța cum să instalați pachetele R și să importați seturile de date în spațiul de lucru al R Studio.
Nu există premise necesare pentru a finaliza acest proiect; sunt suficiente doar cunoștințele de bază de calculator. În proiectul ghidat, spațiul dvs. de lucru ar fi un desktop cloud pe care îl puteți accesa din browser. Instructorul dumneavoastră vă va ghida într-un ecran divizat printr-un videoclip pentru a vă face să înțelegeți lucrurile pas cu pas.
Udacity
Învață programarea R pentru a fi un om de știință a datelor Udacity. Durata aproximativă a acestui curs este de 3 luni, cu 10 ore de efort în fiecare săptămână și nu necesită cerințe prealabile.
Programa include să vă învățați cum să codificați în R, linie de comandă, SQL și Git, astfel încât să puteți rezolva problemele legate de date. Veți învăța elementele de bază ale SQL, cum ar fi JOIN-uri, sub-interogări și agregări și le veți folosi pentru a răspunde problemelor de afaceri.
Aflați elemente fundamentale, inclusiv structuri de date, bucle, funcții și variabile. În plus, veți învăța cum să vizualizați datele prin GGPlot2.
Programul include proiecte din viața reală cu conținut captivant dezvoltat de experți, asistență pentru mentori și servicii de carieră, cum ar fi recenzii de CV și portofoliu. Studiați după propriul program și obțineți feedback personalizat, sfaturi practice și sugestii suplimentare pentru mai multe resurse.
ML Scientist cu R
Stăpânește limbajul R pentru a deveni un om de știință încrezător în învățarea automată Datacamp. Oferă 15 cursuri în total cu peste 60 de ore de efort în învățarea R. Aici; vă veți îmbunătăți seturile de abilități R cu o cutie de instrumente și veți efectua învățare nesupravegheată și supravegheată.
Ei vă vor învăța cum să procesați datele pentru crearea modelelor, să instruiți și să vizualizați modelele și să le testați performanța. În plus, veți ajuta la reglarea parametrilor acestora pentru a obține o performanță mai bună.
Între timp, veți învăța și statistici bayesiene, Spark și procesarea limbajului natural (NLP). Vă vor învăța elementele de bază ale învățării automate pentru clasificare, cum puteți prevedea evenimente viitoare prin regresie liniară, aleatorie, păduri, xgboost și modele aditive.
Veți învăța, de asemenea, dimensionalitate, clustering, ML în Tidyverse, regresie logistică, analiză cluster, ML cu un cursor, modele bazate pe arbore, mașini vectori suport, modelare subiect, reglare hiper-parametru și multe altele.
Analiza datelor cu R
Edureka oferă programul de formare– Analiza datelor cu R pentru a vă ajuta să dobândiți experiență în manipularea datelor, vizualizare, analiza exploratorie a datelor, minerit, analiza sentimentelor și regresie.
De asemenea, instruirea vă poate ajuta să învățați R Studio pentru studii de caz pe rețelele de socializare și retail. Ei au conceput acest curs pentru a oferi abilitățile și cunoștințele necesare pentru a deveni un profesionist în analiza datelor. Acesta acoperă conceptele de bază R la subiecte avansate, cum ar fi ansamblul arborelui de decizie, filtrarea colaborativă și multe altele.
Modulele vă ghidează prin terminologii importante, cum ar fi business intelligence, date și informații, analize de afaceri și multe altele. Veți învăța metode de import de date, analiza exploratorie a datelor, clustering, regresie liniară și logistică, tehnici ML supravegheate, ANOVA, pachete R, crearea de diagrame și multe altele, împreună cu munca de proiect.
Pentru a urma acest curs, aveți nevoie de cunoștințe de bază de statistică. Include 30 de ore de cursuri online în care veți obține teme practice de finalizat după fiecare clasă, împreună cu acces pe viață la curs cu prezentări, înregistrări de clasă, ghiduri de instalare și chestionare. Obțineți un certificat la finalizarea cursului.
YouTube
Învață R pe YouTube cu Barton Poulson, care predă elementele de bază ale limbajului R și calculului statistic.
Tutorialul acoperă subiecte precum modul de instalare a R, lucruri despre R Studio, funcția de diagramă, pachete, histograme, diagrame cu bare, diagrame de dispersie, funcția de rezumat, suprapunerea diagramelor și funcția de descriere.
El învață, de asemenea, cum să selectezi cazuri, factori, formatul datelor, cum să introduci date, cum să importi date, conceptele de grupare ierarhică, regresie, componente principale și multe altele.
Codecademy
Codecademy vă prezintă conceptele fundamentale ale limbajului de programare R. Nu există cerințe prealabile specifice pentru a învăța acest curs sau orice cunoștințe de codificare necesare.
Aici veți învăța cum să organizați datele, să le modificați și să curățați cadrele de date. De asemenea, vă vor învăța să construiți vizualizări de date și să afișați perspective. În plus, veți învăța testarea ipotezelor și statisticile pentru a excela în domeniul analizei datelor.
Programa cursului include, de asemenea, elementele fundamentale ale agregatelor și tabelelor de îmbinare cu dplyr; calculați modul, media și mediana; și statistici precum quartile, intervalul interquartile și cuantile.
De asemenea, vă puteți testa cunoștințele prin chestionare pentru a îmbunătăți sintaxa și memoria. Durează aproximativ 20 de ore pentru a finaliza cursul, iar cu planul Pro, poți câștiga un certificat.
Mentor de date
Mentor de date cursul include acces nelimitat la peste 45 de videoclipuri, teme interactive, carte electronică R Essentials și un proiect.
Vă familiarizează cu elementele fundamentale ale științei datelor, procesele sale și diferiții pași pe care trebuie să-i faceți pentru a finaliza o sarcină de știință a datelor, cum ar fi obținerea de date, explorarea, modelarea și comunicarea raportului.
Concluzie
Cu o mulțime de resurse disponibile, învățarea limbajului de programare R nu mai este o sarcină dificilă. Tot ce aveți nevoie este să aveți o pasiune pentru învățare și o dorință puternică de a vă aventura în domeniul științei datelor.
Deci, sunteți un profesionist aspirant al științei datelor? 💡
Învață R cu ajutorul cursurilor uimitoare menționate mai sus.