Популарност програмског језика R у порасту
Популарност програмског језика R је у сталном порасту, нарочито у областима као што су наука о подацима и аналитика.
Захваљујући унапређеним техникама визуелизације података, R програмирање игра суштинску улогу у статистици.
Ипак, учење овог језика може бити изазов, ако не постоји јасна стратегија приступа. Вероватно сте се и раније мучили приликом учења R или било ког другог програмског језика.
Будите сигурни, нисте једини!
Не кривите искључиво себе или сам језик; проблем може бити у вашем приступу. Начин на који приступате учењу одређује крајњи исход.
Ако имате прецизну стратегију како и зашто треба да научите неки језик, већа је вероватноћа да ћете у томе бити успешни. Са друге стране, ако се ваши циљеви и стратегија не ускладе, језик вам може досадити и вероватно ћете одустати од учења на пола пута.
Слично је учењу говорног језика.
Дакле, када одлучите да учите R, најпре разјасните свој мотив, било да је то проширење знања или каријера у науци о подацима. Затим, осмислите стратегију која је усклађена са вашим циљем.
…И крените са учењем.
У овом тексту ћу говорити о корисним ресурсима за учење R програмског језика, који ће вам омогућити прави приступ и олакшати процес учења.
Али пре свега,
Шта је R програмски језик?
R је програмски језик отвореног кода намењен за графичко представљање и статистичка израчунавања.
Развили су га 1993. године Рос Ихака и Роберт Гентлеман. Он је сличан програмском језику S. Може се рећи да је R имплементација језика S, са комбинованом семантиком лексичког опсега. Софтвер је највећим делом писан у језицима C, R и Fortran.
R нуди широк спектар статистичких и графичких техника, уз то што је веома прилагодљив. Обухвата класично статистичко тестирање, линеарно и нелинеарно моделирање, анализу временских серија, груписање и класификацију.
Једна од кључних предности R језика је лакоћа у креирању квалитетних публикација, укључујући математичке формуле и симболе.
Могућности језика R
R је интегрисан пакет који садржи софтверске објекте за рачунање, графичко представљање и манипулацију подацима.
Садржи:
- Ефикасно складиштење и обраду података.
- Интегрисан, кохерентан и разноврстан скуп алата за анализу података.
- Скуп различитих оператора корисних за израчунавање низова у матрицама.
- Једноставан, ефикасан и разрађен програмски језик са петљама, условима и кориснички дефинисаним променљивима.
- Графичке могућности за анализу података и њихов приказ на екрану или штампаној копији.
- R се може проширити помоћу пакета. Око 8 пакета се испоручује уз R дистрибуцију, а додатни се могу додати са CRAN сајтова.
- Интероперабилност међу различитим платформама.
- Уместо компајлера, R користи интерпретер, што олакшава развој кода.
- Добро се повезује са различитим базама података и преузима информације из MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, итд.
- Интегрише моћне алате за комуникацију извештаја у различитим форматима као што су HTML, XML, CSV, PDF и интерактивни сајтови помоћу R пакета.
- R пакети долазе са различитим кодовима, функцијама и процедурама прилагођеним за статистичко моделирање, анализу података, машинско учење, визуелизацију, увоз и манипулацију података.
Како R помаже у анализи података?
Анализа података уз помоћ R се одвија у неколико корака:
- Програмирање или увоз: Програмирање користећи R или увоз података из база података и датотека у R софтверско окружење.
- Трансформација: Организовање података се врши трансформацијом колоне у променљиву током реда у посматрање. Пратите своја интересовања, креирајте нове променљиве као функције постојећих и откријте статистичке податке о посматрањима.
- Визуелизација: Представљање података у графичком облику ради лакшег препознавања трендова, образаца и изузетака у подацима.
- Модели: Додатни алати визуелизацији, као што су рачунарски или математички алати за одговор на питања.
- Комуникација: Презентовање резултата другима, од визуелизације до моделирања, уз помоћ квалитетних цртежа који се лако креирају и деле.
Ко користи R и зашто?
R користе не само научници већ и велике компаније као што су Google, Facebook, Airbnb, Uber и друге. Користи се у здравству, консалтингу, влади, осигурању, енергетици, финансијама, медијима, готово свуда. Користе га за статистичко закључивање, алгоритме машинског учења и анализу података.
Видимо да је потражња за језиком R присутна у различитим секторима. Поред тога, анализа података значајно утиче на савремено пословање. Иако постоји мноштво доступних алата, R се издваја. Разлози су следећи:
- Excel и PowerBI немају могућности моделирања.
- Python је одличан за АI и ML, али му недостају карактеристике комуникације.
- SAS је добар за статистичку анализу, али није бесплатан.
- Tableau је одличан за графичко представљање, али може бити бољи у доношењу одлука и статистици.
R попуњава празнину, нудећи одличну криву учења са балансом имплементације и анализе података.
Стога, има смисла учити R за манипулацију и анализу података, а и за каријеру у науци о подацима.
Научници података користе R да разумеју податке, изврше манипулацију, направе најбољи приступ и комуницирају са другима путем извештаја, контролних табли или веб апликација. На тај начин, једна платформа обавља све задатке.
Сада знате како R функционише и зашто га треба користити, али где га научити?
Да ли је тешко учити?
Пре неколико година, рекао бих да је мало теже због сложене структуре. Међутим, сада су уведени пакети који решавају овај проблем, олакшавајући манипулацију подацима, а креирање графикона је једноставно.
Пакети као што су TensorFlow и Keras омогућавају креирање врхунских ML техника. Можете позивати Python, C++ и Java у R-у и повезати се са Hadoop-ом или Spark-ом. Такође, R се развио и у погледу брзине израчунавања.
Дакле, да ли желите да научите R?
Претпостављам ДА!
Хајде да пронађемо корисне ресурсе за учење R.
Научник података са R
Стекните R вештине које вам могу помоћи да изградите каријеру као научник података на DataCamp. За почетак курса није потребно предзнање или искуство у овој области.
Научићете свестрани R језик и како га користити за увоз, манипулацију, визуелизацију и чишћење података, што су основне вештине које су вам потребне. Кроз интерактивне вежбе, стекните практично искуство са познатим R пакетима као што је ggplot2, уз пакете као што су readr и dplyr.
Курс ће вас упознати са скуповима података из стварног света који ће вам помоћи да научите машинско учење и статистичке технике потребне за писање функција и самосталну анализу кластера.
Све што треба да урадите је да започнете овај курс, развијете R вештине и наставите ка успешној каријери научника података. Они нуде преко 75 сати ресурса за учење, укључујући увод у језик, савладавање основа аналитике података са типичним структурама података као што су матрице, вектори, оквири података итд.
R Програмирање А-З
Udemy доноси курс R програмирање А-З са практичним вежбама које ће вам помоћи да постанете научник података. Курс је подељен на 8 секција, 82 предавања и траје око 11 сати.
Научићете R корак по корак и стећи драгоцене концепте које ћете моћи одмах да примените након сваког предавања. Још једна одлична ствар је што вас уче концепте кроз примере из стварног живота. Цела обука је пуна аналитичких изазова из стварног света које ћете решавати током предавања и вежби.
Свако са било којим скупом вештина може научити овај курс, али морате да научите R језик и прихватите изазове. Курс вас учи основним принципима језика и како да креирате променљиве, векторе, петље и функције.
Такође ћете научити о нормалној дистрибуцији и радити са финансијским, статистичким и спортским подацима. Осим тога, научићете како да користите R Studio и да га прилагодите према вашим потребама.
Након завршетка курса, инсталирали бисте R пакете и разумели велике бројеве, целе бројеве, дупло, карактер и још много тога. Курс такође укључује напредну визуелизацију користећи ggplot2, уз решења за домаће задатке и бонус туторијале.
Статистика са R
Coursera нуди курс – Статистика са R специјализацијом, како би вам помогао да савладате R за анализу података, укључујући моделирање, закључивање и Бајесове технике. Овај курс је потпуно БЕСПЛАТАН и нуди га Универзитет Дуке.
Овај курс ће вам помоћи да стекнете вештине као што су статистичко закључивање, линеарна регресија и статистика, RStudio, R програмирање, истраживачка анализа података, тестирање статистичких хипотеза, Бајесова статистика, Бајесова линеарна регресија, Бајесова инференција, регресиона анализа и избор модела.
Специјализација ће вас научити како да визуелизујете и анализирате податке у програмском језику R, а затим креирате извештаје који се могу поновити. Научићете да прикажете статистичко закључивање у његовој природи и примените моделирање и друге технике за доношење одлука на основу података.
Курс ће вам помоћи да правилно саопштавате резултате, организујете и визуелизујете податке користећи R пакете и критикујете одлуке и тврдње. То ће вам омогућити да изградите свој портфолио кроз различите пројекте у анализи података како бисте демонстрирали своје знање и вештине, као и да стекнете високо плаћен посао.
Овај курс за почетнике траје отприлике 7 месеци, има флексибилан распоред, комплетна онлајн предавања и сертификат који се може делити након завршетка.
Почетак рада са R
Још један Coursera курс на овој листи је – Почетак рада са R.
Ово је курс за почетнике који траје око 2 сата, којем можете приступити на радној површини, без преузимања. Овај вођени пројекат вас учи основама R програмирања како бисте направили први корак ка анализи података.
Научићете како да користите R Studio или R GUI, као и различите структуре и типове података који се користе у овом језику. На крају, научићете како да инсталирате R пакете и увезете сопствене скупове података у радни простор R Studio.
Не постоје предуслови за завршетак овог пројекта; потребно је само основно познавање рада на рачунару. У вођеном пројекту, ваш радни простор биће радна површина у облаку којој можете приступити из прегледача. Ваш инструктор ће вас водити кроз видео на подељеном екрану како бисте разумели ствари корак по корак.
Udacity
Научите R програмирање за каријеру научника података на Udacity. Приближно време трајања овог курса је 3 месеца уз 10 сати рада недељно и не захтева тешке предуслове.
Наставни план укључује учење кодирања у R, командној линији, SQL-у и Git-у како бисте могли да решавате проблеме у вези са подацима. Научићете основе SQL-а као што су JOIN-ови, подупити и агрегације и користити их за одговор на пословне проблеме.
Научите основе, укључујући структуре података, петље, функције и променљиве. Поред тога, научићете како да визуелизујете податке помоћу ggplot2.
Програм укључује пројекте из стварног живота са квалитетним садржајем који су развили стручњаци, менторску подршку и услуге у каријери као што су прегледи биографије и портфолија. Учите према свом распореду и добијате персонализоване повратне информације, практичне савете и додатне предлоге за ресурсе.
ML Научник са R
Савладајте R језик да бисте постали успешан научник за машинско учење на DataCamp. Нуде укупно 15 курсева са преко 60 сати рада на учењу R. Овде ћете побољшати своје R вештине користећи различите алате и изводити машинско учење са и без надзора.
Научићете како да обрађујете податке за креирање модела, тренирате и визуализујете моделе и тестирате њихове перформансе. Поред тога, помоћи ће вам да подесите њихове параметре ради постизања бољих резултата.
У међувремену, научићете и Бајесову статистику, Spark и обраду природног језика (NLP). Научићете основе машинског учења за класификацију, како предвидети будуће догађаје помоћу линеарне регресије, насумичног одабира, шума, xgboost и адитивних модела.
Такође ћете научити димензионалност, груписање, ML у Tidyverse-у, логистичку регресију, анализу кластера, ML са курсором, моделе засноване на стаблу, машине за подршку векторима, моделирање тема, подешавање хиперпараметара и још много тога.
Аналитика података са R
Edureka нуди програм обуке – Аналитика података са R како бисте стекли стручност у манипулацији подацима, визуелизацији, истраживачкој анализи података, рударењу, анализи осећања и регресији.
Обука вам такође може помоћи да научите R Studio за студије случаја преко друштвених медија и малопродаје. Дизајниран је да пружи вештине и знања потребна да постанете професионалац у анализи података. Покрива основне R концепте до напредних тема као што су ансамбл стабла одлучивања, колаборативно филтрирање и још много тога.
Модули вас воде кроз важне терминологије као што су пословна интелигенција, подаци и информације, пословна аналитика и још много тога. Научићете методе увоза података, истраживачку анализу података, груписање, линеарну и логистичку регресију, надгледане ML технике, ANOVA, R пакете, креирање дијаграма и још много тога, уз пројектни рад.
За похађање овог курса потребно је основно познавање статистике. Курс укључује 30 сати онлајн предавања, где ћете добити практичне задатке које треба да урадите након сваког часа, као и доживотни приступ курсу са презентацијама, снимцима часова, упутствима за инсталацију и квизовима. Добићете сертификат о завршетку курса.
YouTube
Научите R на YouTube са Бартоном Поулсоном, који предаје основе R језика и статистичко рачунање.
Водич покрива теме као што су инсталација R-а, R Studio, функције исцртавања, пакети, хистограми, тракасти графикони, дијаграми расејања, функција резимеа, дијаграми преклапања и функција описа.
Он такође подучава како да одаберете случајеве, факторе, формат података, како да унесете податке, увезете податке, концепте хијерархијског груписања, регресије, главне компоненте и још много тога.
Codecademy
Codecademy вас упознаје са основним концептима програмског језика R. Нема посебних предуслова за учење овог курса или било каквог потребног знања о кодирању.
Овде ћете научити како да организујете податке, измените их и очистите оквире података. Такође ћете научити да креирате визуелизације података и приказујете увиде. Поред тога, научићете тестирање хипотеза и статистику како бисте се истакли у области анализе података.
Наставни план курса такође укључује основе агрегата и спајања табела са dplyr-ом; израчунавање мода, средње вредности и медијане; и статистике као што су квартили, интерквартилни опсег и квантили.
Такође можете тестирати своје знање кроз квизове да бисте изоштрили синтаксу и памћење. Потребно је око 20 сати да завршите курс, а са Про планом можете зарадити сертификат.
DataMentor
DataMentor курс укључује неограничен приступ преко 45 видео записа, интерактивне задатке, R Essentials е-књигу и пројекат.
Упознаје вас са основама науке о подацима, њеним процесима и различитим корацима које треба да предузмете да бисте довршили задатак науке о подацима, као што је добијање података, истраживање, моделирање и пренос извештаја.
Закључак
Уз бројне доступне ресурсе, учење R програмског језика више није тежак задатак. Све што вам је потребно је да имате страст за учењем и снажну жељу да уђете у област науке о подацима.
Дакле, да ли сте амбициозни професионалац у науци о подацима? 💡
Научите R уз помоћ горе наведених курсева.