Вивчіть R і станьте спеціалістом із обробки даних

| | 0 Comments| 7:24 AM
Categories:

Популярність мови програмування R зростає, особливо в науці про дані та аналітиці.

Оскільки він забезпечує кращі методи візуалізації даних, R програмування відіграє вирішальну роль у статистиці.

Однак вивчення цієї мови може бути неприємним, якщо у вас немає чіткого шляху до неї. У минулому вам, можливо, було важко вивчати R або будь-яку іншу мову.

Довірся мені; ти не самотній!

Не звинувачуйте себе чи мову; проблема могла бути у вашому підході. Спосіб, яким ви навчаєтесь чогось, має величезну роль у досягненні кінцевого результату.

Якщо у вас є чітка стратегія того, як і чому ви повинні вивчати певну мову, шанси на те, що ви володієте нею, зростає. Подібним чином, якщо ваша мета та стратегія не збігаються, вам може набриднути мова, і ви кинете її на півдорозі.

Це аналогічно вивченню розмовної мови.

Отже, коли ви будете готові вивчати R, спершу визначте свої мотиви, будь то розширення ваших знань чи пошук кар’єри в галузі обробки даних. Далі підготуйте стратегію та узгодьте її зі своєю метою.

…І почати вчитися.

У цій статті я розповім про кілька хороших ресурсів для вивчення мови програмування R, які дадуть вам правильний підхід до полегшення роботи.

Але перш за все,

Що таке мова програмування R?

R — це мова програмування з відкритим кодом для графіки та статистичних обчислень.

Він був розроблений у 1993 році Россом Іхакою та Робертом Джентльменом. Вона схожа на мову програмування – S. Можна сказати, що мова програмування R – це реалізація S, яка поєднує семантику лексичного огляду. Програмне забезпечення написано переважно мовами C, R і Fortran.

R пропонує широкий вибір як статистичних, так і графічних методів, крім того, що він дуже розширюваний. Він включає класичне статистичне тестування, лінійне та нелінійне моделювання, аналіз часових рядів, кластеризацію та класифікацію.

Однією з головних сильних сторін мови R є легкість у створенні добре продуманого сюжету, що відповідає якості публікації, включаючи математичні формули та символи.

Можливості Р

R — це свого роду інтегрований пакет, що складається з програмних засобів, які можна використовувати для обчислень, графічного представлення та обробки даних.

Це включає:

  • Ефективне зберігання та обробка даних
  • Інтегрований, узгоджений і великий набір інструментів аналізу даних
  • Набір різноманітних операторів, корисних для обчислення масивів у певних матрицях
  • Проста, ефективна та добре розроблена мова програмування з циклами, умовними операторами та визначеними користувачем змінними
  • Графічні засоби для аналізу даних і відображення їх на папері або на екрані
  • R здатний до розширення за допомогою пакетів. Насправді близько 8 пакетів постачаються за допомогою дистрибутива R, тоді як із сімейством сайтів CRAN можна додати більше.
  • Кросплатформна сумісність
  • Замість використання компілятора R використовує інтерпретатор, який полегшує розробку коду.
  • Він добре асоціюється з різними базами даних і приносить інформацію з MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite тощо.
  • Він об’єднує потужні інструменти для передачі звітів у різних формах, таких як HTML, XML, CSV, PDF та інтерактивні сайти з пакетами R.
  • Пакети R містять різноманітні коди, функції та функції, призначені для статистичного моделювання, аналізу даних, машинного навчання, візуалізації, імпорту даних і маніпуляції.

Як R допомагає в аналізі даних?

Аналіз даних за допомогою R відбувається в кілька різних етапів:

  • Програмувати або імпортувати: програмування за допомогою R або ви можете імпортувати дані з баз даних і файлів у програмне середовище R
  • Перетворення: організація даних відбувається шляхом перетворення стовпця на змінну, а рядок – на спостереження. Поспостерігайте за своїми інтересами, створіть нову змінну як функцію поточних змінних і знайдіть статистику спостереження.
  • Візуалізація: представлення даних у графічній формі для легкого розпізнавання тенденцій, шаблонів і винятків даних.
  • Моделі: це додаткові інструменти візуалізації, такі як обчислювальні або математичні інструменти для відповідей на запитання спостереження.
  • Комунікація: передача результатів іншим, від візуалізації до моделювання, за допомогою простих у створенні графіків високої якості для друку, якими можна поділитися з будь-ким у світі.
  3 способи використовувати Google Chrome як музичний плеєр для локальних файлів

Хто використовує R і чому?

R довіряють не лише вчені, а й великі компанії, зокрема Google, Facebook, Airbnb, Uber тощо. Він використовується в охороні здоров’я, консалтингу, уряді, страхуванні, енергетиці, фінансах, ЗМІ, майже всюди. Вони використовують його для статистичних висновків, алгоритмів машинного навчання та аналізу даних.

Розумієте, попит на R є в різних секторах. Крім того, аналіз даних, безсумнівно, формує сучасний бізнес. Незважаючи на те, що доступних інструментів багато, R виділяється. Це тому, що ви можете мати:

  • Excel і PowerBI, але вони не мають можливості моделювання;
  • Python чудово підходить для AI та ML, але не має комунікаційних функцій;
  • SAS добре підходить для статистичного аналізу, але не безкоштовно
  • Tableau чудово підходить для графічних представлень, але він має бути кращим у прийнятті рішень і статистиці.

Однак R заповнює цю прогалину, пропонуючи відмінну криву навчання з хорошим балансом впровадження та аналізу даних.

Отже, є сенс вивчити R для обробки та аналізу даних і навіть стати науковцем з даних.

Ось чому дослідники даних використовують R, щоб розуміти дані, виконувати маніпуляції, використовувати найкращий підхід і спілкуватися з іншими за допомогою звітів, інформаційних панелей або веб-додатків. Таким чином, єдина платформа виконує всю роботу.

Тепер ви знаєте, як працює R і чому вам варто його використовувати, але де навчитися R?

Невже так важко вчитися?

Якби ви поставили мені ці запитання кілька років тому, я б відповів «так», це трохи складно через його складну структуру. Але тепер для подолання цієї проблеми представлено пакети, які зробили маніпулювання даними простішим та інтуїтивно зрозумілим, а створення графіків стало досить простим.

Такі пакети, як TensorFlow і Keras, дозволяють створювати високоякісні методи ML; ви можете викликати Python, C++ і Java в R і підключитися до Hadoop або Spark. І R також розвинувся з точки зору швидкості обчислень.

Отже, ви хочете вивчити R?

Я припускаю ТАК!

Давайте знайдемо хороші ресурси, щоб вивчити R.

Data Scientist з Р

Отримайте навички R, які допоможуть вам побудувати кар’єру Data Scientist Datacamp. Щоб розпочати курс, вам не потрібні будь-які попередні знання чи досвід у цій галузі.

Вони навчать вас універсальній мові R і тому, як ви можете використовувати її для імпорту, обробки, візуалізації та очищення даних, що є основними інтегральними навичками, які вам потрібні. За допомогою інтерактивних вправ ви отримаєте практичний досвід роботи з відомими пакетами R, такими як ggplot2, а також пакетами Tidyverse, такими як readr і dplyr.

Курс також познайомить вас з деякими реальними наборами даних, які допоможуть вам вивчити машинне навчання та статистичні методи, необхідні для самостійного написання функцій і проведення кластерного аналізу.

Все, що вам потрібно зробити, це почати цей курс, розвивати навички R і продовжувати свій шлях, щоб стати успішним науковцем даних. Вони пропонують понад 75 годин навчальних ресурсів. Він включає в себе ознайомлення з мовою для оволодіння основами аналізу даних із типовими структурами даних, такими як матриці, вектори, кадри даних тощо.

R Програмування AZ

Udemy пропонує R Programming AZ із практичними вправами, які допоможуть вам стати дослідником даних. Курс складається з 8 розділів, 82 лекцій і займає приблизно 11 годин.

Вони навчать вас R крок за кроком, і ви дізнаєтеся цінні поняття, які можна застосовувати одразу після кожної лекції. І ще одна чудова річ – вони навчають вас концепціям за допомогою живих прикладів. Весь тренінг сповнений реальних аналітичних завдань, які ви вирішуєте під час лекції та домашнього завдання.

  Як використовувати картинку в картинці на iPhone

Будь-хто з будь-якими навичками може вивчити цей курс, але вам потрібно вивчити мову R і приймати захоплюючі завдання. Матеріал курсу навчає вас основним принципам і тому, як створювати змінні, вектори, цикли та функції.

Ви також дізнаєтесь про звичайний розподіл і попрактикуєтеся з фінансовими даними, статистичними даними та спортивними даними. Крім того, ви дізнаєтесь, як використовувати R Studio та налаштувати її відповідно до ваших уподобань.

Наприкінці цього курсу ви встановите пакети R і зрозумієте великі числа, цілі, подвійні числа, символи тощо. Курс також включає розширену візуалізацію за допомогою GGPlot2, а також рішення для домашнього завдання та бонусні посібники.

Статистика з Р

Coursera пропонує цей курс – «Спеціалізація статистики зі спеціалізацією R», щоб допомогти вам освоїти R для аналізу даних, включаючи методи моделювання, висновків і Байєса. Цей курс є абсолютно БЕЗКОШТОВНИМ і пропонується Університетом Дьюка.

Цей курс дозволить отримати такі навички, як статистичний висновок, лінійна регресія та статистика, RStudio, R-програмування, пошуковий аналіз даних, статистична перевірка гіпотез, байєсовська статистика, байєсовська лінійна регресія, байєсівський висновок, регресійний аналіз та вибір моделі.

Спеціалізація навчить вас візуалізувати та аналізувати дані мовою програмування R, а потім створювати відтворювані звіти. Ви навчитеся відображати статистичні висновки в їх єдиній природі та виконувати моделювання та інші методи для прийняття рішень на основі даних.

Курс також допоможе вам правильно повідомити результати, упорядкувати та візуалізувати дані за допомогою пакетів R, а також критикувати рішення та заяви. Це допоможе вам створити ваше портфоліо з різними проектами з аналізу даних, щоб продемонструвати свої знання та навички на додаток до отримання високооплачуваної роботи.

Цей курс початкового рівня займає приблизно 7 місяців, має гнучкий графік, повні онлайн-лекції та сертифікат, яким можна поділитися після завершення.

Початок роботи з R

Ще один курс від Coursera в цьому списку – Початок роботи з R.

Це курс для початківців, який займає приблизно 2 години, і ви можете отримати доступ до нього лише на комп’ютері без необхідності завантажувати. Цей керований проект навчить вас основам програмування R, щоб зробити перший крок до аналізу даних.

Тут ви дізнаєтесь, як використовувати R Studio або графічний інтерфейс R, а також різні структури та типи даних, що використовуються в цій мові. Нарешті, вони навчать вас, як інсталювати пакети R та імпортувати ваші набори даних у робочу область R Studio.

Немає необхідних передумов для завершення цього проекту; достатньо базових знань комп’ютера. У керованому проекті ваш робочий простір буде хмарним робочим столом, до якого можна отримати доступ із веб-переглядача. Ваш інструктор проведе вас на розділеному екрані за допомогою відео, щоб ви зрозуміли речі крок за кроком.

Udacity

Вивчіть програмування на R, щоб стати спеціалістом із обробки даних Udacity. Приблизний час, який займає цей курс, становить 3 місяці з 10 годинами зусиль щотижня, і він не потребує жорстких попередніх умов.

Навчальна програма включає в себе навчання коду на R, командному рядку, SQL і Git, щоб ви могли вирішувати проблеми, пов’язані з даними. Ви дізнаєтесь про основи SQL, такі як JOIN, підзапити та агрегації, і використаєте їх для вирішення бізнес-проблем.

Вивчіть основи, зокрема структури даних, цикли, функції та змінні. Крім того, ви дізнаєтесь, як візуалізувати дані через GGPlot2.

Програма включає реальні проекти із захоплюючим контентом, розробленим експертами, підтримку наставників і кар’єрні послуги, як-от перегляд резюме та портфоліо. Навчайтеся за власним розкладом і отримуйте персоналізовані відгуки, практичні поради та додаткові пропозиції щодо додаткових ресурсів.

М. Л. Вчений з Р

Опануйте мову R, щоб стати впевненим науковцем з машинного навчання Datacamp. Вони пропонують загалом 15 курсів із 60+ годинами зусиль у вивченні R. Тут; ви розширите свої набори навичок R за допомогою інструментарію та зможете виконувати навчання без нагляду та під наглядом.

  Як змінити мову в Microsoft Word

Вони навчать вас обробляти дані для створення моделі, навчать і візуалізують моделі, а також перевірять їхню продуктивність. Крім того, ви допоможете налаштувати їх параметри для кращої продуктивності.

Тим часом ви також дізнаєтесь про байєсівську статистику, Spark та обробку природної мови (NLP). Вони навчать вас основам машинного навчання для класифікації, як ви можете передбачити майбутні події за допомогою лінійної регресії, випадкових моделей, лісів, xgboost і адитивних моделей.

Ви також дізнаєтесь про розмірність, кластеризацію, ML у Tidyverse, логістичну регресію, кластерний аналіз, ML із кареткою, моделі на основі дерева, опорні векторні машини, тематичне моделювання, налаштування гіперпараметрів тощо.

Аналіз даних за допомогою R

Edureka пропонує навчальну програму – Аналіз даних за допомогою R щоб допомогти вам отримати досвід роботи з даними, візуалізації, дослідницького аналізу даних, видобутку корисних копалин, аналізу настроїв і регресії.

Навчання також може допомогти вам вивчити R Studio для практичних досліджень у соціальних мережах і роздрібній торгівлі. Вони розробили цей курс, щоб запропонувати навички та знання, необхідні, щоб стати професіоналом з аналізу даних. Він охоплює основні концепції R до складних тем, таких як ансамбль дерева рішень, спільна фільтрація тощо.

Модулі ознайомлять вас із такими важливими термінами, як бізнес-аналітика, дані та інформація, бізнес-аналітика тощо. Ви дізнаєтесь про методи імпорту даних, дослідницький аналіз даних, кластеризацію, лінійну та логістичну регресію, контрольовані методи ML, ANOVA, пакети R, створення графіків тощо разом із проектною роботою.

Щоб пройти цей курс, вам потрібні базові знання статистики. Він включає в себе 30 годин онлайн-занять, де ви отримаєте практичні завдання для виконання після кожного заняття, а також довічний доступ до курсу з презентаціями, записами занять, посібниками зі встановлення та тестами. Отримайте сертифікат про закінчення курсу.

YouTube

Вивчайте R на YouTube з Бартоном Поулсоном, який викладає основи мови R і статистичних обчислень.

Підручник охоплює такі теми, як встановлення R, речі про R Studio, функцію графіки, пакети, гістограми, стовпчасті діаграми, точкові діаграми, функцію підсумку, накладання графіків і функцію опису.

Він також навчає, як вибирати випадки, фактори, формат даних, як вводити дані, імпортувати дані, концепції ієрархічної кластеризації, регресії, головних компонентів тощо.

Codecademy

Codecademy знайомить вас із фундаментальними поняттями мови програмування R. Немає жодних особливих умов для вивчення цього курсу або будь-яких необхідних знань кодування.

Тут ви дізнаєтеся, як упорядковувати дані, змінювати їх і очищати кадри даних. Вони також навчать вас створювати візуалізацію даних і відображати статистику. На додаток до цього ви навчитеся перевірці гіпотез і статистиці, щоб досягти успіху в області аналізу даних.

Програма курсу також включає основи агрегатів і з’єднання таблиць за допомогою dplyr; обчислити моду, середнє та медіану; і статистичні дані, такі як квартилі, інтерквартильний діапазон і квантилі.

Ви також можете перевірити свої знання за допомогою тестів, щоб покращити синтаксис і пам’ять. Проходження курсу займає близько 20 годин, а за планом Pro ви можете отримати сертифікат.

Datamentor

Datamentor Курс включає необмежений доступ до 45+ відео, інтерактивних завдань, електронної книги R Essentials і проекту.

Він знайомить вас із основами науки про дані, її процесами та різними кроками, які ви повинні зробити, щоб виконати завдання науки про дані, як-от отримання даних, дослідження, моделювання та передача звіту.

Висновок

З великою кількістю доступних ресурсів вивчення мови програмування R більше не є складним завданням. Усе, що вам потрібно, це мати пристрасть до навчання та сильне бажання піти у сферу науки про дані.

Отже, ви прагнете професіонала з обробки даних? 💡

Вивчайте R за допомогою згаданих вище чудових курсів.