Naucz się języka R i zostań analitykiem danych

Popularność języka programowania R rośnie, szczególnie w nauce i analityce danych.

Ponieważ zapewnia lepsze techniki wizualizacji danych, Programowanie R odgrywa kluczową rolę w statystyce.

Jednak nauka tego języka może być frustrująca, jeśli nie masz jasnej ścieżki, jak do niego podejść. W przeszłości mogłeś mieć problemy z nauką R lub jakiegokolwiek innego języka.

Zaufaj mi; nie jesteś sam!

Nie obwiniaj za to całkowicie siebie ani języka; problem mógł leżeć w twoim podejściu. Sposób, w jaki się czegoś uczysz, ma ogromny wpływ na osiągnięcie końcowego wyniku.

Jeśli masz jasną strategię, jak i dlaczego powinieneś uczyć się danego języka, zwiększa się szansa, że ​​będziesz biegły w nim. Podobnie, jeśli twój cel i strategia nie pasują do siebie, możesz znudzić się językiem i zakończyć go w połowie.

Jest to analogiczne do nauki języka mówionego.

Tak więc, gdy jesteś gotowy do nauki R, najpierw wyjaśnij swój motyw, czy to poszerzenie wiedzy, czy znalezienie kariery w nauce o danych. Następnie przygotuj strategię i dopasuj ją do swojego celu.

…i zacznij się uczyć.

W tym artykule opowiem o dobrych zasobach do nauki języka programowania R, które dadzą ci właściwe podejście do ułatwiania rzeczy.

Ale najpierw po pierwsze,

Co to jest język programowania R?

R to otwarty język programowania dla grafiki i obliczeń statystycznych.

Został opracowany w 1993 roku przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana. Jest podobny do języka programowania – S. Można powiedzieć, że język programowania R jest implementacją języka S, łączącą semantykę zakresu leksykalnego. Oprogramowanie jest napisane głównie w C, R i Fortran.

R oferuje szeroką gamę technik statystycznych i graficznych, a także jest wysoce rozszerzalny. Obejmuje klasyczne testy statystyczne, modelowanie liniowe i nieliniowe, analizę szeregów czasowych, grupowanie i klasyfikację.

Jedną z głównych zalet języka R jest bezproblemowe tworzenie dobrze zaprojektowanej fabuły o jakości publikacji, zawierającej wzory matematyczne i symbole.

Możliwości R

R to rodzaj zintegrowanego pakietu składającego się z oprogramowania, którego można używać do obliczeń, reprezentacji graficznej i manipulacji danymi.

Obejmuje:

• Efektywne przechowywanie i obsługa danych
• Zintegrowany, spójny i duży zbiór narzędzi do analizy danych
• Zestaw różnych operatorów przydatnych do obliczania tablic w określonych macierzach
• Prosty, skuteczny i dobrze rozwinięty język programowania z pętlami, warunkami warunkowymi i zmiennymi zdefiniowanymi przez użytkownika
• Graficzne udogodnienia do analizy danych i wyświetlania ich na papierze lub na ekranie
• R może rozszerzać się poprzez pakiety. W rzeczywistości około 8 pakietów jest dostarczanych za pomocą dystrybucji R, podczas gdy więcej można dodać za pomocą rodziny witryn CRAN.
• Interoperacyjność międzyplatformowa
• Zamiast używać kompilatora, R używa interpretera, który ułatwia tworzenie kodu.
• Dobrze kojarzy się z różnymi bazami danych i dostarcza informacje z MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite itp.
• Integruje potężne narzędzia do komunikowania raportów w różnych formach, takich jak HTML, XML, CSV, PDF i interaktywne witryny z pakietami R.
• Pakiety R zawierają różnorodne kody, funkcje i funkcje dostosowane do modelowania statystycznego, analizy danych, uczenia maszynowego, wizualizacji, importu danych i manipulacji.

Jak R pomaga w analizie danych?

Analiza danych za pomocą R odbywa się w szeregu różnych kroków:

• Program lub import: Programowanie za pomocą R lub możesz importować dane z baz danych i plików do środowiska oprogramowania R
• Przekształć: Organizacja danych odbywa się poprzez przekształcenie kolumny w zmienną podczas wiersza w obserwację. Obserwuj swoje zainteresowania, twórz nową zmienną jako funkcję aktualnych zmiennych i odkrywaj statystyki obserwacji.
• Wizualizacja: reprezentacje danych w formie graficznej w celu łatwego rozpoznawania trendów, wzorców i wyjątków danych.
• Modele: są to uzupełniające się narzędzia do wizualizacji, takie jak narzędzia obliczeniowe lub matematyczne, umożliwiające odpowiedzi na pytania obserwacyjne.
• Komunikacja: komunikowanie wyników z innymi, od wizualizacji po modelowanie, za pomocą łatwych w produkcji wykresów o jakości do druku, które można udostępniać wszystkim na świecie.

Kto używa R i dlaczego?

R cieszy się zaufaniem nie tylko naukowców, ale także dużych firm, w tym Google, Facebook, Airbnb, Uber i innych. Znajduje zastosowanie w służbie zdrowia, konsultingu, administracji, ubezpieczeniach, energetyce, finansach, mediach, prawie wszędzie. Używają go do wnioskowania statystycznego, algorytmów uczenia maszynowego i analizy danych.

Widzisz, popyt na R jest w różnych sektorach. Poza tym analiza danych niewątpliwie kształtuje współczesne biznesy. Mimo że dostępnych jest wiele narzędzi, R wyróżnia się. To dlatego, że możesz mieć:

• Excel i PowerBI, ale brakuje im możliwości modelowania;
• Python jest świetny dla AI i ML, ale nie ma funkcji komunikacyjnych;
• SAS jest dobry do analizy statystycznej, ale nie jest darmowy
• Tableau doskonale nadaje się do reprezentacji graficznych, ale musi radzić sobie lepiej w podejmowaniu decyzji i statystykach.

Jednak R wypełnia tę lukę, oferując doskonałą krzywą uczenia się z dobrą równowagą wdrażania i analizy danych.

Dlatego sensowne jest nauczenie się języka R do manipulacji i analizy danych, a nawet zostanie naukowcem danych.

Właśnie dlatego analitycy danych używają języka R do rozumienia danych, wykonywania manipulacji, stosowania najlepszego podejścia i komunikowania się z innymi za pośrednictwem raportów, pulpitów nawigacyjnych lub aplikacji internetowych. W ten sposób jedna platforma wykonuje całą pracę.

Teraz wiesz, jak działa R i dlaczego powinieneś się na to zdecydować, ale gdzie się nauczyć R?

Czy tak trudno się nauczyć?

Gdybyś zadał mi te pytania kilka lat temu, powiedziałbym, że tak, jest to trochę trudne ze względu na złożoną strukturę. Ale teraz wprowadzono pakiety, aby rozwiązać ten problem, co sprawiło, że manipulacja danymi jest łatwiejsza i intuicyjna, a tworzenie wykresów jest raczej łatwe.

Pakiety takie jak TensorFlow i Keras umożliwiają tworzenie zaawansowanych technik ML; możesz wywoływać Python, C++ i Java w R i łączyć się z Hadoop lub Spark. A R ewoluował również pod względem szybkości obliczeniowej.

Więc chcesz nauczyć się R?

Zakładam, że TAK!

Znajdźmy dobre zasoby do nauki R.

Data Scientist z R

Zdobądź umiejętności R, które pomogą Ci zbudować karierę jako Data Scientist z Datacamp. Aby rozpocząć kurs, nie potrzebujesz żadnej wcześniejszej wiedzy ani doświadczenia w tej dziedzinie.

Nauczą Cię wszechstronnego języka R i tego, jak możesz go używać do importowania, manipulowania, wizualizacji i czyszczenia danych, które są podstawowymi integralnymi umiejętnościami, których potrzebujesz. Dzięki interaktywnym ćwiczeniom uzyskaj praktyczne doświadczenie ze słynnymi pakietami R, takimi jak ggplot2 wraz z pakietami Tidyverse, takimi jak readr i dplyr.

Kurs wprowadzi Cię również w niektóre rzeczywiste zestawy danych, które pomogą Ci nauczyć się uczenia maszynowego i technik statystycznych potrzebnych do samodzielnego pisania funkcji i przeprowadzania analizy klastrów.

Wszystko, co musisz zrobić, to rozpocząć ten kurs, rozwijać umiejętności R i kontynuować swoją drogę, aby zostać odnoszącym sukcesy naukowcem danych. Oferują ponad 75 godzin materiałów edukacyjnych. Obejmuje wprowadzenie języka do opanowania podstaw analizy danych z typowymi strukturami danych, takimi jak macierze, wektory, ramki danych itp.

R Programowanie AZ

Udemy przynosi R Programming AZ z praktycznymi ćwiczeniami, które pomogą Ci zostać naukowcem danych. Kurs podzielony jest na 8 sekcji, 82 wykłady i trwa około 11 godzin.

Uczą R krok po kroku, a nauczysz się cennych pojęć, które mają zastosowanie od razu po każdym wykładzie. Kolejną świetną rzeczą jest to, że uczą Cię koncepcji za pomocą żywych przykładów. Całe szkolenie jest pełne rzeczywistych wyzwań analitycznych, które rozwiążesz podczas wykładu i zadania domowego.

Każdy z dowolnym zestawem umiejętności może nauczyć się tego kursu, ale musisz nauczyć się języka R i podejmować ekscytujące wyzwania. Materiał kursu uczy podstawowych zasad i sposobu tworzenia zmiennych, wektorów, pętli i funkcji.

Dowiesz się również o normalnym rozkładzie i praktyce z danymi finansowymi, danymi statystycznymi i danymi sportowymi. Poza tym dowiesz się, jak korzystać z R Studio i dostosowywać je do swoich preferencji.

Pod koniec tego kursu zainstalujesz pakiety R i zrozumiesz duże liczby, liczby całkowite, podwójne, znakowe i inne. Kurs obejmuje również zaawansowaną wizualizację za pomocą GGPlot2 wraz z rozwiązaniami do zadań domowych i dodatkowymi samouczkami.

Statystyki z R

Coursera oferuje ten kurs – Statystyka ze specjalizacją R, która pomoże Ci opanować R do analizy danych, w tym modelowania, wnioskowania i technik bayesowskich. Ten kurs jest całkowicie BEZPŁATNY i oferowany przez Duke University.

Ten kurs zdobędzie umiejętności, takie jak wnioskowanie statystyczne, regresja liniowa i statystyka, RStudio, programowanie R, eksploracyjna analiza danych, testowanie hipotez statystycznych, statystyka bayesowska, regresja liniowa bayesowska, wnioskowanie bayesowskie, analiza regresji i wybór modelu.

Specjalizacja nauczy Cię, jak wizualizować i analizować dane w języku programowania R, a następnie tworzyć powtarzalne raporty. Nauczysz się wyświetlać wnioskowanie statystyczne w jego ujednoliconej naturze oraz wykonywać modelowanie i inne techniki w celu podejmowania decyzji opartych na danych.

Kurs pomoże również w prawidłowym komunikowaniu wyników, organizowaniu i wizualizowaniu danych za pomocą pakietów R oraz w krytyce decyzji i twierdzeniach. Pomoże Ci zbudować portfolio z różnymi projektami w zakresie analizy danych, aby zademonstrować swoją wiedzę i umiejętności, a także znaleźć dobrze płatną pracę.

Ten kurs dla początkujących trwa około 7 miesięcy, zawiera elastyczny harmonogram, pełne wykłady online i certyfikat, który można udostępnić po ukończeniu.

Pierwsze kroki z R

Kolejny kurs Coursera na tej liście to: Pierwsze kroki z R.

Jest to kurs dla początkujących, który trwa około 2 godzin, a dostęp do niego można uzyskać tylko na komputerze, bez konieczności pobierania. Ten projekt z przewodnikiem uczy podstaw programowania w języku R, aby zrobić pierwszy krok w kierunku analizy danych.

Tutaj dowiesz się, jak korzystać z R Studio lub R GUI oraz różnych struktur danych i typów używanych w tym języku. Na koniec nauczą Cię, jak zainstalować pakiety R i importować zestawy danych do obszaru roboczego R Studio.

Nie ma niezbędnych warunków wstępnych do ukończenia tego projektu; wystarczy podstawowa wiedza komputerowa. W projekcie z przewodnikiem Twoim obszarem roboczym byłby pulpit w chmurze, do którego masz dostęp z przeglądarki. Twój instruktor poprowadzi Cię na podzielonym ekranie za pomocą wideo, abyś zrozumiał wszystko krok po kroku.

Udacity

Naucz się programowania R, aby być naukowcem danych z Udacity. Przybliżony czas trwania tego kursu to 3 miesiące z 10 godzinami wysiłku tygodniowo i nie wymaga żadnych twardych warunków wstępnych.

Program nauczania obejmuje naukę kodowania w języku R, wierszu poleceń, SQL i Git, dzięki czemu możesz rozwiązywać problemy związane z danymi. Poznasz podstawy SQL, takie jak JOIN, podzapytania i agregacje, i wykorzystasz je do rozwiązywania problemów biznesowych.

Poznaj podstawy, w tym struktury danych, pętle, funkcje i zmienne. Oprócz tego dowiesz się, jak wizualizować dane za pomocą GGPlot2.

Program obejmuje rzeczywiste projekty z wciągającymi treściami opracowanymi przez ekspertów, wsparcie mentorów oraz usługi kariery, takie jak CV i przeglądy portfolio. Ucz się według własnego harmonogramu i otrzymuj spersonalizowane opinie, praktyczne wskazówki i dodatkowe sugestie dotyczące dodatkowych zasobów.

Naukowiec ML z R

Opanuj język R, aby stać się pewnym siebie naukowcem zajmującym się uczeniem maszynowym Datacamp. Oferują łącznie 15 kursów z ponad 60 godzinami wysiłku w nauce R. Tutaj; ulepszysz swoje umiejętności R za pomocą zestawu narzędzi i przeprowadzisz nienadzorowaną i nadzorowaną naukę.

Nauczą Cię, jak przetwarzać dane do tworzenia modeli, trenować i wizualizować modele oraz testować ich wydajność. Oprócz tego pomożesz dostroić ich parametry, aby uzyskać lepszą wydajność.

W międzyczasie nauczysz się także statystyk bayesowskich, Sparka i przetwarzania języka naturalnego (NLP). Nauczą Cię podstaw uczenia maszynowego do klasyfikacji, jak możesz przewidywać przyszłe zdarzenia za pomocą modeli regresji liniowej, losowych, lasów, xgboost i addytywnych.

Nauczysz się także wymiarowości, klastrowania, ML w Tidyverse, regresji logistycznej, analizy klastrów, ML z karetką, modeli opartych na drzewach, maszyn wektorów pomocniczych, modelowania tematów, dostrajania hiperparametrów i innych.

Analiza danych z R

Edureka oferuje program szkoleniowy – Analiza danych z R aby pomóc Ci zdobyć wiedzę specjalistyczną w zakresie manipulacji danymi, wizualizacji, eksploracyjnej analizy danych, eksploracji, analizy sentymentu i regresji.

Szkolenie może również pomóc w nauce R Studio do studiów przypadków w mediach społecznościowych i sprzedaży detalicznej. Zaprojektowali ten kurs, aby zaoferować umiejętności i wiedzę potrzebne do zostania profesjonalistą w zakresie analizy danych. Obejmuje podstawowe koncepcje języka R po zaawansowane tematy, takie jak zespół drzewa decyzyjnego, filtrowanie zespołowe i nie tylko.

Moduły przeprowadzą Cię przez ważne terminologie, takie jak analiza biznesowa, dane i informacje, analizy biznesowe i inne. Poznasz metody importu danych, eksploracyjną analizę danych, grupowanie, regresję liniową i logistyczną, nadzorowane techniki ML, ANOVA, pakiety R, tworzenie wykresów i wiele innych, wraz z pracą nad projektem.

Aby wziąć udział w tym kursie, potrzebujesz podstawowej wiedzy statystycznej. Obejmuje 30 godzin zajęć online, podczas których otrzymasz praktyczne zadania do wykonania po każdej lekcji, a także dożywotni dostęp do kursu z prezentacjami, nagraniami zajęć, przewodnikami instalacji i quizami. Uzyskaj certyfikat ukończenia kursu.

Youtube

Nauka R na Youtube z Bartonem Poulsonem, który uczy podstaw języka R i obliczeń statystycznych.

Samouczek obejmuje takie tematy, jak instalacja R, rzeczy dotyczące R Studio, funkcja wykresu, pakiety, histogramy, wykresy słupkowe, wykresy rozrzutu, funkcja podsumowująca, nakładanie wykresów i opisywanie funkcji.

Uczy również, jak wybierać przypadki, czynniki, format danych, wprowadzać dane, importować dane, koncepcje hierarchicznego grupowania, regresji, głównych składników i nie tylko.

Akademia kodowania

Akademia kodowania wprowadza w podstawowe koncepcje języka programowania R. Nie ma szczególnych wymagań wstępnych, aby nauczyć się tego kursu ani żadnej potrzebnej wiedzy na temat kodowania.

Tutaj dowiesz się, jak organizować dane, modyfikować je i czyścić ramki danych. Nauczą Cię również tworzyć wizualizacje danych i wyświetlać spostrzeżenia. Oprócz tego nauczysz się testowania hipotez i statystyk, aby wyróżniać się w dziedzinie analizy danych.

Program kursu obejmuje również podstawy agregatów i łączenia tabel z dplyr; obliczyć tryb, średnią i medianę; oraz statystyki, takie jak kwartyle, rozstęp międzykwartylowy i kwantyle.

Możesz także sprawdzić swoją wiedzę za pomocą quizów, aby wyostrzyć składnię i pamięć. Ukończenie kursu zajmuje około 20 godzin, a dzięki planowi Pro możesz zdobyć certyfikat.

Datamentor

Datamentor Kurs obejmuje nieograniczony dostęp do ponad 45 filmów, zadań interaktywnych, e-booka R Essentials i projektu.

Zapoznasz się z podstawami nauki o danych, jej procesami i różnymi krokami, które należy wykonać, aby wykonać zadanie analizy danych, takie jak pobieranie danych, eksplorowanie, modelowanie i przekazywanie raportu.

Wniosek

Dzięki wielu dostępnym zasobom nauka języka programowania R nie jest już trudnym zadaniem. Wszystko, czego potrzebujesz, to pasja do nauki i silna chęć zapuszczania się w dziedzinę nauki o danych.

Czy jesteś początkującym specjalistą od analizy danych?

Naucz się R za pomocą wyżej wymienionych niesamowitych kursów.