Wzrost popularności języka R jest znaczący, zwłaszcza w środowiskach naukowych i analizie danych.
Język R odgrywa zasadniczą rolę w statystyce, ponieważ oferuje zaawansowane metody wizualizacji danych.
Niemniej jednak, przyswojenie tego języka może być wyzwaniem, gdy brakuje klarownej ścieżki nauki. Być może w przeszłości miałeś trudności z nauką R lub jakiegokolwiek innego języka programowania.
Możesz mi wierzyć, nie jesteś w tym sam!
Nie obarczaj się winą, ani nie obwiniaj samego języka; problem mógł tkwić w przyjętym podejściu. Metoda nauki ma fundamentalny wpływ na osiągnięcie sukcesu.
Kiedy dysponujesz przejrzystą strategią, określającą jak i dlaczego powinieneś nauczyć się danego języka, twoje szanse na biegłość w nim znacząco rosną. Analogicznie, gdy twój cel nie jest spójny ze strategią, może to prowadzić do znużenia i porzucenia nauki.
Można to porównać do nauki języka obcego.
Zatem, gdy zamierzasz rozpocząć naukę R, najpierw zdefiniuj swoją motywację, czy to chęć zdobycia nowej wiedzy, czy poszukiwanie kariery w dziedzinie analizy danych. Następnie opracuj strategię, która będzie harmonizować z twoim celem.
… i rozpocznij naukę.
W tym artykule przedstawię wartościowe źródła do nauki języka programowania R, które zapewnią ci właściwe podejście i ułatwią cały proces.
Ale na początek:
Czym jest język programowania R?
R to open-source’owy język programowania, przeznaczony do tworzenia grafiki i przeprowadzania obliczeń statystycznych.
Został opracowany w roku 1993 przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana. Jest zbliżony do języka programowania S. Można stwierdzić, że język programowania R stanowi implementację języka S, integrując semantykę zakresu leksykalnego. Oprogramowanie jest w dużej mierze oparte na kodzie w C, R i Fortran.
R oferuje rozległy zestaw technik statystycznych i graficznych, a dodatkowo cechuje się wysoką rozszerzalnością. Obejmuje m.in. klasyczne testy statystyczne, modelowanie liniowe i nieliniowe, analizę szeregów czasowych, grupowanie oraz klasyfikację.
Jedną z głównych zalet R jest możliwość łatwego tworzenia wysokiej jakości wykresów, gotowych do publikacji, zawierających wzory i symbole matematyczne.
Możliwości języka R
R jest kompleksowym pakietem oprogramowania, który umożliwia przeprowadzanie obliczeń, tworzenie reprezentacji graficznych oraz manipulację danymi.
Obejmuje:
- Efektywne przechowywanie i zarządzanie danymi.
- Zintegrowany i obszerny zbiór narzędzi do analizy danych.
- Zestaw operatorów do przeprowadzania obliczeń macierzowych.
- Prosty i skuteczny język programowania z pętlami, instrukcjami warunkowymi i zmiennymi zdefiniowanymi przez użytkownika.
- Funkcje graficzne do analizy danych i prezentacji wyników na ekranie lub w formie drukowanej.
- Możliwość rozszerzania funkcjonalności poprzez dodatkowe pakiety. Standardowa dystrybucja R zawiera około 8 pakietów, a kolejne można pobrać z repozytorium CRAN.
- Kompatybilność międzyplatformową.
- Zamiast kompilatora, R wykorzystuje interpreter, co upraszcza tworzenie kodu.
- Łatwą integrację z różnymi bazami danych, w tym MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, umożliwiając pobieranie danych.
- Potężne narzędzia do generowania raportów w różnych formatach, takich jak HTML, XML, CSV, PDF i interaktywne strony internetowe, dzięki pakietom R.
- Pakiety R zawierają różnorodne kody, funkcje i narzędzia do modelowania statystycznego, analizy danych, uczenia maszynowego, wizualizacji, importu i manipulacji danymi.
W jaki sposób R wspiera analizę danych?
Analiza danych z wykorzystaniem R składa się z kilku kluczowych etapów:
- Programowanie lub import: Możesz programować w R lub importować dane z baz danych i plików do środowiska R.
- Przekształcenie: Dane są organizowane poprzez przekształcenie kolumny w zmienną, a wiersza w obserwację. Obserwuj istotne aspekty, twórz nowe zmienne na podstawie istniejących oraz analizuj statystyki obserwacji.
- Wizualizacja: Dane prezentowane są w formie graficznej, co ułatwia identyfikację trendów, wzorców i wyjątków.
- Modele: Uzupełniają wizualizację poprzez narzędzia obliczeniowe i matematyczne, umożliwiając odpowiedzi na pytania wynikające z obserwacji.
- Komunikacja: Wyniki są prezentowane innym osobom w formie czytelnych wykresów, które można łatwo udostępnić.
Kto korzysta z R i dlaczego?
R jest ceniony nie tylko przez naukowców, ale także przez duże firmy, takie jak Google, Facebook, Airbnb i Uber. Jego zastosowania obejmują służbę zdrowia, doradztwo, administrację, ubezpieczenia, energetykę, finanse, media i prawo. Wykorzystywany jest do wnioskowania statystycznego, algorytmów uczenia maszynowego i analizy danych.
Popyt na R jest widoczny w różnych branżach. Analiza danych bez wątpienia kształtuje współczesny biznes. Mimo dostępności wielu narzędzi, R wyróżnia się ze względu na swoje unikalne cechy:
- Excel i PowerBI mają ograniczone możliwości modelowania.
- Python jest doskonały w AI i ML, ale brakuje mu funkcji komunikacyjnych.
- SAS jest dobry w analizie statystycznej, ale jest komercyjny.
- Tableau jest świetny w wizualizacji, ale ma trudności w podejmowaniu decyzji i zaawansowanej statystyce.
R wypełnia tę lukę, oferując doskonałe połączenie łatwości nauki i zaawansowanych możliwości analizy danych.
Dlatego nauka języka R jest sensowna, jeśli chodzi o manipulację i analizę danych, a nawet aspiracje do zostania data scientist.
Analitycy danych używają R do zrozumienia danych, manipulacji nimi, stosowania odpowiednich metod i prezentacji wyników za pomocą raportów, dashboardów i aplikacji internetowych. R umożliwia kompleksowe podejście do analizy na jednej platformie.
Wiesz już, jak działa R i dlaczego warto się go nauczyć, ale gdzie zacząć?
Czy nauka R jest trudna?
Gdyby ktoś zadał mi te pytania kilka lat temu, odpowiedziałbym, że tak, nauka R była nieco trudniejsza ze względu na skomplikowaną strukturę. Obecnie dostępne są jednak pakiety, które upraszczają manipulację danymi i tworzenie wykresów.
Pakiety takie jak TensorFlow i Keras umożliwiają tworzenie zaawansowanych algorytmów ML. Można wywoływać kod z Pythona, C++ i Javy w R, a także łączyć się z Hadoop i Spark. R ewoluował również pod względem szybkości obliczeń.
Chcesz nauczyć się R?
Zakładam, że TAK!
Znajdźmy zatem dobre źródła do nauki R.
Data Scientist z R
Zdobądź umiejętności R, które pomogą Ci w karierze Data Scientist dzięki kursom na Datacamp. Aby rozpocząć, nie potrzebujesz żadnej wcześniejszej wiedzy ani doświadczenia.
Nauczysz się wszechstronnego języka R i jak go używać do importowania, manipulowania, wizualizacji i czyszczenia danych, co jest niezbędne w tej dziedzinie. Dzięki interaktywnym ćwiczeniom zdobędziesz praktyczne doświadczenie z pakietami R, takimi jak ggplot2 oraz pakietami Tidyverse, np. readr i dplyr.
Kurs wprowadzi Cię również w analizę rzeczywistych zbiorów danych, nauczysz się technik uczenia maszynowego i statystycznych, potrzebnych do samodzielnego tworzenia funkcji i analizy klastrów.
Wystarczy zacząć ten kurs, rozwinąć swoje umiejętności w R i rozpocząć drogę do kariery jako odnoszący sukcesy data scientist. Oferowane jest ponad 75 godzin materiałów edukacyjnych, w tym wprowadzenie do języka, opanowanie podstaw analizy danych i typowe struktury danych, takie jak macierze, wektory i ramki danych.
R Programowanie A-Z
Udemy oferuje kurs R Programming A-Z z praktycznymi ćwiczeniami, które pomogą Ci zostać analitykiem danych. Kurs jest podzielony na 8 sekcji, 82 wykłady i trwa ok. 11 godzin.
R jest nauczany krok po kroku, z cennymi koncepcjami, które można zastosować natychmiast po każdym wykładzie. Kolejną zaletą jest nauka na konkretnych przykładach. Całe szkolenie zawiera rzeczywiste wyzwania analityczne do rozwiązania w trakcie wykładów i prac domowych.
Kurs jest otwarty dla osób z różnym poziomem umiejętności. Materiał kursu obejmuje podstawowe zasady tworzenia zmiennych, wektorów, pętli i funkcji.
Dowiesz się o rozkładzie normalnym i zdobędziesz praktyczne umiejętności, analizując dane finansowe, statystyczne i sportowe. Ponadto poznasz R Studio i nauczysz się dostosowywać go do swoich potrzeb.
Na koniec kursu zainstalujesz pakiety R i zrozumiesz różne typy danych, takie jak liczby całkowite, podwójne i tekstowe. Kurs obejmuje też zaawansowaną wizualizację za pomocą GGPlot2 oraz rozwiązania prac domowych i dodatkowe tutoriale.
Statystyka z R
Coursera oferuje specjalizację „Statystyka z R”, która pomoże Ci opanować język R do analizy danych, w tym modelowania, wnioskowania i metod bayesowskich. Kurs jest BEZPŁATNY i oferowany przez Duke University.
Kurs pozwoli na zdobycie umiejętności takich jak wnioskowanie statystyczne, regresja liniowa i statystyka, RStudio, programowanie w R, eksploracyjna analiza danych, testowanie hipotez statystycznych, statystyka bayesowska, regresja liniowa bayesowska i analiza regresji.
Specjalizacja nauczy Cię wizualizować i analizować dane w R, a następnie tworzyć powtarzalne raporty. Nauczysz się wykorzystywać wnioskowanie statystyczne oraz modelowanie do podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Kurs pomoże w efektywnej komunikacji wyników, organizacji i wizualizacji danych za pomocą pakietów R. Umożliwi także ocenę i weryfikację decyzji. Zbudujesz swoje portfolio z różnorodnymi projektami analitycznymi i znajdziesz dobrze płatną pracę.
Ten kurs dla początkujących trwa około 7 miesięcy, oferuje elastyczny harmonogram, pełne wykłady online i certyfikat po ukończeniu.
Pierwsze kroki z R
Kolejny kurs Coursera na tej liście to: Pierwsze kroki z R.
Jest to kurs dla początkujących, trwający około 2 godzin. Dostępny jest wyłącznie na komputerze, bez konieczności pobierania. Ten projekt z przewodnikiem uczy podstaw programowania w języku R, aby rozpocząć naukę analizy danych. 
Nauczysz się korzystać z R Studio lub R GUI oraz różnych struktur danych używanych w tym języku. Poznasz także sposób instalacji pakietów R oraz importowania zbiorów danych do R Studio.
Do ukończenia tego projektu nie są wymagane żadne wcześniejsze umiejętności, poza podstawową wiedzą o obsłudze komputera. Twój obszar roboczy będzie dostępny w chmurze za pośrednictwem przeglądarki. Instruktor poprowadzi Cię krok po kroku na podzielonym ekranie, używając materiału wideo.
Udacity
Naucz się programować w R, aby zostać data scientist dzięki kursowi Udacity. Przewidywany czas trwania to 3 miesiące z 10 godzinami nauki tygodniowo i nie ma sztywnych wymagań wstępnych.
Program kursu obejmuje naukę kodowania w R, pracy z wierszem poleceń, SQL i Git, umożliwiając rozwiązywanie problemów związanych z danymi. Poznasz podstawy SQL, takie jak JOIN, podzapytania i agregacje i nauczysz się, jak je wykorzystać w biznesie.
Poznasz podstawy R, w tym struktury danych, pętle, funkcje i zmienne, a także wizualizację danych za pomocą GGPlot2.
Program obejmuje rzeczywiste projekty, angażujące treści przygotowane przez ekspertów, wsparcie mentorów i usługi kariery, takie jak przegląd CV i portfolio. Ucz się we własnym tempie i otrzymuj spersonalizowane opinie, praktyczne wskazówki i sugestie dodatkowych materiałów.
Naukowiec ML z R
Opanuj język R, aby stać się pewnym siebie specjalistą od uczenia maszynowego dzięki Datacamp. Oferują łącznie 15 kursów, które wymagają ponad 60 godzin nauki R. Udoskonalisz swoje umiejętności w R za pomocą zestawu narzędzi oraz poznasz techniki nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia.
Nauczysz się przygotowywać dane do modelowania, trenować modele, wizualizować je i testować ich wydajność. Ponadto, dowiesz się, jak dostrajać parametry w celu osiągnięcia lepszych rezultatów.
W trakcie kursu poznasz również statystyki bayesowskie, Spark i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Nauczysz się podstaw uczenia maszynowego, w tym klasyfikacji, przewidywania przyszłych zdarzeń za pomocą modeli regresji liniowej, drzew losowych, xgboost i modeli addytywnych.
Nauczysz się redukcji wymiarowości, klasteryzacji, ML w Tidyverse, regresji logistycznej, analizy skupień, ML z wykorzystaniem pakietu caret, modeli drzewiastych, maszyn wektorów wsparcia, modelowania tematów i dostrajania hiperparametrów.
Analiza danych z R
Edureka oferuje kurs Analiza danych z R, który pomoże Ci zdobyć wiedzę specjalistyczną w manipulacji danymi, wizualizacji, eksploracyjnej analizie danych, analizie sentymentu i regresji.
Szkolenie pomoże Ci również w nauce R Studio z wykorzystaniem studiów przypadków z mediów społecznościowych i handlu detalicznego. Kurs ma za zadanie wyposażyć Cię w umiejętności i wiedzę niezbędne do bycia profesjonalnym analitykiem danych. Obejmuje zarówno podstawowe koncepcje języka R, jak i zaawansowane tematy, takie jak zespół drzew decyzyjnych i inne techniki.
Moduły kursu przeprowadzą Cię przez terminologię związaną z analizą biznesową, danymi i informacjami. Poznasz metody importu danych, eksploracyjną analizę danych, grupowanie, regresję liniową i logistyczną, nadzorowane techniki ML, ANOVA, pakiety R, tworzenie wykresów i wiele innych zagadnień. Będziesz pracować nad projektem.
Do udziału w kursie potrzebna jest podstawowa wiedza statystyczna. Kurs obejmuje 30 godzin zajęć online z zadaniami praktycznymi po każdej lekcji, a także dożywotni dostęp do materiałów, w tym prezentacji, nagrań, instrukcji instalacji i quizów. Po zakończeniu otrzymasz certyfikat.
YouTube
Nauka R na YouTube z Bartonem Poulsonem, który omawia podstawy języka R i obliczeń statystycznych.
Samouczek obejmuje instalację R, podstawy R Studio, funkcje wykresów, pakiety, histogramy, wykresy słupkowe, wykresy rozrzutu, funkcję podsumowania, nakładanie wykresów i opisywanie funkcji.
Obejmuje również wybieranie przypadków, czynniki, formatowanie danych, wprowadzanie i importowanie danych, a także hierarchiczne grupowanie, regresję, analizę głównych składowych i inne zagadnienia.
Codecademy
Codecademy wprowadza w podstawowe koncepcje języka R. Nie ma żadnych szczególnych wymagań wstępnych ani konieczności posiadania wiedzy programistycznej.
Dowiesz się, jak organizować, modyfikować i czyścić ramki danych. Nauczysz się także tworzyć wizualizacje danych i identyfikować istotne informacje. Oprócz tego nauczysz się testowania hipotez i statystyki, co pozwoli Ci wyróżnić się w dziedzinie analizy danych.
Program kursu obejmuje podstawy agregowania i łączenia tabel za pomocą dplyr, obliczanie trybu, średniej i mediany oraz statystyki, takie jak kwartyle, rozstęp międzykwartylowy i kwantyle.
Możesz sprawdzić swoją wiedzę za pomocą quizów. Ukończenie kursu zajmuje około 20 godzin. Plan Pro umożliwia uzyskanie certyfikatu.
Datamentor
Datamentor oferuje nieograniczony dostęp do ponad 45 filmów, interaktywnych zadań, e-booka „R Essentials” i projektu.
Zapoznasz się z podstawami nauki o danych, jej procesami i różnymi krokami, które należy podjąć, aby zrealizować zadanie analizy danych, takie jak pobieranie danych, eksploracja, modelowanie i prezentacja raportu.
Podsumowanie
Dzięki szerokiej gamie dostępnych zasobów nauka języka programowania R nie jest już trudna. Wszystko, czego potrzebujesz, to pasja i silna chęć eksploracji dziedziny data science.
Czy jesteś początkującym analitykiem danych?
Naucz się R, korzystając z wymienionych kursów.