Вивчіть R і станьте спеціалістом із обробки даних

Популярність R у світі аналізу даних

Мова програмування R стрімко набирає популярності, особливо в сферах аналізу даних та обробки інформації. Її можливості у візуалізації даних роблять її незамінною в статистичному аналізі. R програмування є ключовим інструментом для статистиків і дослідників.

Проте, початок вивчення R може здатися складним, якщо немає чіткого плану дій. Можливо, раніше вам було нелегко опанувати R або будь-яку іншу мову програмування.

Але не варто засмучуватись, ви не самотні! Проблема може бути не в самій мові, а в підході до навчання.

Спосіб, яким ви підходите до навчання, відіграє важливу роль у досягненні успіху. Якщо у вас є чітка стратегія, яка відповідає вашим цілям, шанси на успішне опанування мови значно зростають. І навпаки, невідповідність мети та стратегії може призвести до втрати інтересу та відмови від навчання на півдорозі.

Це схоже на вивчення іноземної мови: мотивація та стратегія є ключовими.

Тому, перед тим як почати вивчати R, визначте свої мотиви. Чи це розширення знань, чи пошук кар’єри в аналізі даних? Потім розробіть стратегію, що відповідатиме вашим цілям.

І після цього, починайте вчитися!

У цій статті я поділюся корисними ресурсами для вивчення мови програмування R, які допоможуть вам легко та ефективно освоїти цей інструмент.

Але спершу, давайте розберемося,

Що таке мова програмування R?

R – це відкрита мова програмування, створена для статистичних обчислень та графічного відображення даних.

Вона була розроблена у 1993 році Россом Іхакою та Робертом Джентльменом. R є імплементацією мови S, і поєднує в собі семантику лексичного огляду. Програмне забезпечення R написане переважно на C, R та Fortran.

R пропонує широкий набір статистичних та графічних методів, а також має великі можливості для розширення. Він включає класичне статистичне тестування, лінійне та нелінійне моделювання, аналіз часових рядів, кластеризацію та класифікацію.

Однією з ключових переваг R є легкість створення високоякісних графіків, готових до публікації, з математичними формулами та символами.

Можливості R

R – це інтегрований пакет інструментів, що використовується для обчислень, графічного представлення та обробки даних.

Він включає:

• Ефективне зберігання та обробку даних.
• Інтегрований та великий набір інструментів для аналізу даних.
• Набір операторів для обчислення масивів у матрицях.
• Просту, ефективну та добре розроблену мову програмування з циклами, умовними операторами та визначеними користувачем змінними.
• Графічні засоби для аналізу даних та їх відображення.
• Можливість розширення R за допомогою пакетів. Існує близько 8 пакетів, що постачаються разом з дистрибутивом R, і набагато більше доступних через CRAN.
• Кросплатформну сумісність.
• Використання інтерпретатора замість компілятора, що полегшує розробку коду.
• Сумісність з різними базами даних, такими як MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite.
• Можливість передачі звітів у різних форматах, таких як HTML, XML, CSV, PDF.
• Пакети R містять код, функції та можливості для статистичного моделювання, аналізу даних, машинного навчання, візуалізації, імпорту та маніпуляції даними.

Як R допомагає в аналізі даних?

Аналіз даних за допомогою R включає кілька етапів:

• Програмування або імпорт даних: програмування на R або імпорт даних з баз даних та файлів у середовище R.
• Перетворення даних: організація даних, перетворення стовпців на змінні, а рядків на спостереження. Створення нових змінних на основі існуючих.
• Візуалізація: графічне представлення даних для виявлення тенденцій та закономірностей.
• Моделювання: застосування обчислювальних або математичних інструментів для відповіді на питання спостереження.
• Комунікація: передача результатів за допомогою графіків високої якості.

Хто використовує R і чому?

R довіряють не тільки вчені, а й великі компанії, такі як Google, Facebook, Airbnb, Uber. Його використовують у медицині, консалтингу, уряді, страхуванні, енергетиці, фінансах, ЗМІ та багатьох інших сферах. R застосовують для статистичного аналізу, машинного навчання та обробки даних.

Попит на R спостерігається у різних секторах, оскільки аналіз даних відіграє ключову роль у сучасному бізнесі. R виділяється серед інших інструментів завдяки:

• Excel і PowerBI не мають можливостей моделювання.
• Python є чудовим інструментом для AI та ML, але не має необхідних комунікаційних функцій.
• SAS добре підходить для статистичного аналізу, але є платним.
• Tableau чудовий для графічних представлень, але має меншу функціональність для прийняття рішень.

R заповнює цю прогалину, пропонуючи баланс між простотою вивчення та потужними можливостями аналізу даних.

Тому вивчення R має сенс для тих, хто займається обробкою та аналізом даних, і тих, хто хоче стати фахівцем з даних.

Дослідники даних використовують R для аналізу даних, маніпуляцій з ними, застосування потрібних методів і створення звітів та веб-додатків. Це дозволяє виконувати весь процес аналізу на одній платформі.

Тепер ви знаєте, як працює R і чому варто його використовувати. Але де навчитися R?

Чи так важко вчитися?

Раніше я б сказав, що це складно через структуру мови. Але сьогодні існують пакети, що спрощують маніпулювання даними і створення графіків. Такі пакети як TensorFlow і Keras дозволяють створювати високоякісні ML методи; ви можете використовувати Python, C++, Java в R і підключатися до Hadoop або Spark. R також значно покращила швидкість обчислень.

Отже, ви хочете вивчити R?

Я припускаю, що ТАК!

Давайте розглянемо корисні ресурси для вивчення R.

Data Scientist з R

Набувайте навичок R, які допоможуть вам побудувати кар’єру Data Scientist на Datacamp. Вам не потрібні попередні знання або досвід.

Вас навчать універсальній мові R, імпорту, обробці, візуалізації та очищенню даних. Ви отримаєте досвід роботи з пакетами R, такими як ggplot2 та Tidyverse (readr і dplyr).

Курс познайомить вас з реальними наборами даних, машинним навчанням та статистичними методами. Ви зможете самостійно писати функції та проводити кластерний аналіз.

Курс пропонує понад 75 годин навчальних матеріалів, знайомство з мовою, основами аналізу даних та типовими структурами даних.

R Програмування AZ

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

Вас крок за кроком навчать R, і ви дізнаєтеся цінні концепції. Навчання проводиться на реальних прикладах, ви будете вирішувати аналітичні завдання під час лекцій та домашніх робіт.

Курс підходить для всіх, але вам знадобиться інтерес до R та готовність виконувати завдання. Ви вивчите основні принципи та навчитеся створювати змінні, вектори, цикли та функції.

Ви також познайомитеся зі звичайним розподілом і будете працювати з фінансовими, статистичними та спортивними даними. Крім того, ви навчитеся використовувати R Studio та налаштовувати його.

Після завершення курсу ви встановите пакети R і зрозумієте типи даних, навчитеся візуалізації з GGPlot2, а також отримаєте рішення для домашніх завдань та бонусні матеріали.

Статистика з R

Coursera пропонує спеціалізацію “Статистика з R”, яка навчить вас використовувати R для аналізу даних, моделювання та висновків. Курс безкоштовний та пропонується Університетом Дьюка.

Ви навчитеся робити статистичні висновки, застосовувати лінійну регресію, використовувати RStudio, R-програмування, виконувати пошуковий аналіз даних, статистичну перевірку гіпотез, байєсівську статистику та регресійний аналіз.

Спеціалізація навчить вас візуалізувати та аналізувати дані, створювати звіти, а також виконувати моделювання для прийняття рішень на основі даних.

Курс також навчить вас правильно повідомляти результати, організовувати та візуалізувати дані за допомогою пакетів R. Ви створите портфоліо з проектами, щоб продемонструвати свої навички.

Курс розрахований на 7 місяців, має гнучкий графік, онлайн-лекції та сертифікат після завершення.

Початок роботи з R

Ще один курс від Coursera – Початок роботи з R.

Це курс для початківців, що займає приблизно 2 години, та доступний тільки на комп’ютері без необхідності завантаження. Він навчить вас основам програмування R для аналізу даних.

Ви дізнаєтесь, як використовувати R Studio, а також різні структури та типи даних, що використовуються в R. Ви навчитеся встановлювати пакети R та імпортувати набори даних у R Studio.

Потрібні лише базові знання комп’ютера. Курс проходить у хмарному робочому просторі з доступом через браузер. Ваш інструктор проведе вас через відео з покроковим поясненням.

Udacity

Вивчіть R для того, щоб стати спеціалістом з обробки даних на Udacity. Курс займає приблизно 3 місяці, по 10 годин на тиждень і не потребує попередніх знань.

Навчальна програма включає навчання коду R, командному рядку, SQL та Git. Ви вивчите основи SQL та навчитесь застосовувати їх для вирішення бізнес-проблем.

Ви вивчите основи мови, структури даних, цикли, функції та змінні, а також навчитеся візуалізувати дані через GGPlot2.

Програма включає реальні проекти, підтримку наставників та кар’єрні послуги. Ви будете навчатися за власним розкладом та отримувати відгуки, поради та пропозиції щодо додаткових ресурсів.

М. Л. Вчений з R

Опануйте R, щоб стати впевненим фахівцем з машинного навчання на Datacamp. Вони пропонують 15 курсів із понад 60 годинами навчання. Ви розширите свої навички R та зможете виконувати навчання без нагляду та під наглядом.

Вас навчать обробляти дані для створення моделі, навчати, візуалізувати та перевіряти їх продуктивність, а також налаштовувати параметри.

Ви також вивчите байєсівську статистику, Spark та обробку природної мови (NLP). Ви навчитеся основам машинного навчання для класифікації та прогнозування майбутніх подій.

Ви також дізнаєтесь про розмірність, кластеризацію, ML в Tidyverse, логістичну регресію та інші методи.

Аналіз даних за допомогою R

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

Ви навчитеся використовувати R Studio для практичних досліджень у соціальних мережах та роздрібній торгівлі. Курс розроблений для того, щоб надати вам навички та знання, необхідні для роботи професіоналом у аналізі даних. Він охоплює основні концепції R до складних тем, таких як ансамбль дерева рішень та спільна фільтрація.

Модулі ознайомлять вас з такими важливими термінами, як бізнес-аналітика, дані та інформація. Ви дізнаєтеся про методи імпорту даних, кластеризацію, лінійну та логістичну регресію, ML методи, ANOVA та створення графіків, а також будете працювати над проектами.

Для проходження цього курсу потрібні базові знання статистики. Він включає 30 годин онлайн-занять з практичними завданнями, довічний доступ до курсу з презентаціями та тестами, а також сертифікат про закінчення курсу.

YouTube

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

Підручник охоплює такі теми як: встановлення R, R Studio, графічні функції, пакети, гістограми, діаграми, вибір випадків, фактори, імпорт даних, концепції кластеризації, регресії та головних компонентів.

Codecademy

Codecademy знайомить вас з фундаментальними поняттями мови програмування R. Не потрібні спеціальні умови або знання кодування.

Ви навчитеся упорядковувати, змінювати та очищати кадри даних, створювати візуалізації даних та відображати статистичні дані. Крім цього, ви навчитеся перевірці гіпотез та статистиці для досягнення успіху в аналізі даних.

Програма курсу також включає основи агрегатів та з’єднання таблиць за допомогою dplyr; обчислення моди, середнього та медіани; та статистичні дані, такі як квартилі.

Ви також можете перевірити свої знання за допомогою тестів. Курс займає близько 20 годин, а з планом Pro ви можете отримати сертифікат.

Datamentor

Datamentor пропонує курс, що включає доступ до 45+ відео, інтерактивних завдань, електронної книги R Essentials та проект.

Курс ознайомить вас з основами науки про дані, її процесами та кроками, що необхідно зробити для виконання завдань.

Висновок

З великою кількістю доступних ресурсів вивчення R більше не є складним завданням. Потрібно лише мати пристрасть до навчання та бажання працювати у сфері аналізу даних.

Отже, ви прагнете стати професіоналом з обробки даних? 💡

Вивчайте R за допомогою цих чудових курсів!