Популарност програмског језика Р расте, посебно у науци о подацима и аналитици.
Пошто пружа боље технике визуелизације података, Р програмирање игра кључну улогу у статистици.
Међутим, учење овог језика може бити фрустрирајуће ако немате јасан пут да му приступите. У прошлости сте се можда много мучили док сте учили Р или било који други језик.
Веруј ми; нисте сами!
Не кривите у потпуности себе или језик; проблем је можда био у вашем приступу. Начин на који нешто научите има велику улогу у пружању коначног резултата.
Ако имате јасну стратегију о томе како и зашто треба да научите одређени језик, шанса да будете вешти у њему се повећава. Слично томе, ако се ваш циљ и стратегија не поклапају, језик би вам могао досадити и на пола пута ћете га напустити.
То је аналогно учењу говорног језика.
Дакле, када сте спремни да научите Р, прво разјасните свој мотив, било да се ради о проширењу знања или проналажењу каријере у науци о подацима. Затим припремите стратегију и ускладите је са својим циљем.
…И почни да учиш.
У овом чланку ћу говорити о неким добрим ресурсима за учење Р програмског језика који ће вам дати прави приступ олакшавању ствари.
Али пре свега,
Преглед садржаја
Шта је Р програмски језик?
Р је програмски језик отвореног кода за графику и статистичко рачунарство.
Развили су га 1993. Рос Ихака & Роберт Гентлеман. Сличан је програмском језику – С. Могло би се рећи да је програмски језик Р имплементација С, комбинујући семантику лексичког опсега. Софтвер је углавном написан на Ц, Р и Фортрану.
Р нуди широк спектар статистичких и графичких техника поред тога што је веома проширив. Укључује класично статистичко тестирање, линеарно и нелинеарно моделирање, анализу временских серија, груписање и класификацију.
Једна од главних предности Р језика је лакоћа у стварању добро осмишљеног плана квалитета публикације, укључујући математичке формуле и симболе.
Могућности Р
Р је врста интегрисаног пакета који се састоји од софтверских објеката које можете користити за израчунавање, графичко представљање и манипулацију подацима.
Садржи:
- Ефикасно складиштење и руковање подацима
- Интегрисана, кохерентна и велика збирка алата за анализу података
- Скуп различитих оператора корисних за израчунавање низова у одређеним матрицама
- Једноставан, ефикасан и добро развијен програмски језик са петљама, условљавањем и кориснички дефинисаним варијаблама
- Графичке могућности за анализу података и њихово приказивање на штампаној копији или на екрану
- Р је способан за проширење кроз пакете. У ствари, око 8 пакета се испоручује помоћу Р дистрибуције, док се више може додати са породицом ЦРАН сајтова.
- Међу-платформска интероперабилност
- Уместо да користи компајлер, Р користи интерпретер, који олакшава развој кода.
- Добро се повезује са различитим базама података и доноси информације из МС Аццесс, Екцел, МиСКЛ, Орацле, СКЛите, итд.
- Интегрише моћне алате за комуницирање извештаја у различитим облицима као што су ХТМЛ, КСМЛ, ЦСВ, ПДФ и интерактивне сајтове са Р пакетима.
- Р пакети долазе са различитим кодовима, функцијама и функцијама прилагођеним за статистичко моделирање, анализу података, машинско учење, визуелизацију, увоз података и манипулацију.
Како Р помаже у анализи података?
Анализа података помоћу Р се одвија у низу различитих корака:
- Програм или увоз: Програмирање помоћу Р или можете увести податке из база података и датотека у Р софтверско окружење
- Трансформација: Организација података се дешава трансформацијом колоне у променљиву током реда у посматрање. Посматрајте своја интересовања, креирајте нову променљиву као функцију тренутних варијабли и откријте статистику посматрања.
- Визуелизација: Представљање података у графичком облику за лако препознавање трендова, образаца и изузетака података.
- Модели: Ово су комплементарни алати за визуелизацију, као што су рачунарски или математички алати за одговор на опсервациона питања.
- Комуникација: Комуникација о резултатима са другима, директно од визуелизације до моделирања, уз помоћ цртежа квалитета за штампање који се лако производе и делите са било ким у свету.
Ко користи Р и зашто?
Р верује не само академицима већ и великим компанијама, укључујући Гоогле, Фацебоок, Аирбнб, Убер и друге. Користи се у здравству, консалтингу, влади, осигурању, енергетици, финансијама, медијима, скоро свуда. Користе га за статистичко закључивање, алгоритме машинског учења и анализу података.
Видите, потражња за Р је у разним секторима. Поред тога, анализа података несумњиво обликује данашње пословање. Иако постоји много доступних алата, Р се истиче. То је зато што можда имате:
- Екцел и ПоверБИ, али им недостаје могућност моделирања;
- Питхон је одличан за АИ и МЛ, али нема комуникацијске карактеристике;
- САС је добар за статистичку анализу, али није бесплатан
- Таблеау је одличан за графичко представљање, али мора бити бољи у доношењу одлука и статистици.
Међутим, Р попуњава празнину нудећи одличну криву учења са добрим балансом имплементације и анализе података.
Дакле, има смисла научити Р за манипулацију и анализу података, па чак и постати научник података.
И зато научници података користе Р да би разумели податке, извршили манипулацију, направили најбољи приступ и комуницирали са другима путем извештаја, контролних табли или веб апликација. На овај начин, једна платформа обавља сав посао.
Сада знате како Р функционише и зашто би требало да га користите, али где да научите Р?
Да ли је тако тешко научити?
Да сте ми поставили ова питања пре неколико година, рекао бих да, мало је тешко због своје сложене структуре. Али сада су уведени пакети за превазилажење овог проблема, што је учинило манипулацију подацима лакшом и интуитивном, а креирање графикона је прилично лако.
Пакети као што су ТенсорФлов и Керас омогућавају вам да креирате врхунске МЛ технике; можете позвати Питхон, Ц++ и Јаву у Р-у и повезати се са Хадооп-ом или Спарк-ом. А Р је еволуирао иу смислу брзине рачунара.
Дакле, да ли желите да научите Р?
Претпостављам ДА!
Хајде да пронађемо неке добре ресурсе да научимо Р.
Дата Сциентист са Р
Стекните Р вештине које вам могу помоћи да изградите своју каријеру као Дата Сциентист Датацамп. Да бисте започели курс, није вам потребно никакво предзнање или искуство у овој области.
Они ће вас научити свестраном Р језику и како можете да га користите за увоз, манипулацију, визуелизацију и чишћење података, што су основне интегралне вештине које су вам потребне. Уз интерактивне вежбе, стекните практично искуство са познатим Р пакетима као што је ггплот2 заједно са Тидиверсе пакетима као што су реадр и дплир.
Курс ће вас такође упознати са неким скуповима података из стварног света који вам помажу да научите машинско учење и статистичке технике потребне за писање функција и спровођење анализе кластера потпуно сами.
Све што треба да урадите је да започнете овај курс, развијете Р вештине и наставите свој пут да постанете успешан научник података. Они нуде 75+ сати ресурса за учење. То укључује увођење језика за савладавање основа аналитике података са типичним структурама података као што су матрице, вектори, оквири података итд.
Р Програмирање АЗ
Удеми доноси Р програмирање АЗ са практичним вежбама које ће вам помоћи да постанете научник података. Курс је подељен на 8 секција, 82 предавања и траје око 11 сати.
Они вас уче Р корак по корак, а ви ћете научити вредне концепте који су применљиви одмах након сваког предавања. И још једна сјајна ствар је што вас уче концептима уз помоћ живих примера. Цела обука је пуна аналитичких изазова из стварног света које ћете решавати током свог предавања и вежбе домаћег задатка.
Свако са било којим скуповима вештина може научити овај курс, али морате да научите Р језик и прихватите узбудљиве изазове. Материјал курса вас учи његовим основним принципима и како да креирате променљиве, векторе, петље и функције.
Такође ћете научити о нормалној дистрибуцији и вежбању са финансијским подацима, статистичким подацима и спортским подацима. Осим тога, научићете како да користите Р Студио и да га прилагодите на основу ваших преференција.
На крају овог курса, инсталирали бисте Р пакете и разумели велике бројеве, целе бројеве, дупло, карактер и још много тога. Курс такође укључује напредну визуелизацију користећи ГГПлот2 заједно са решењима за домаћи задатак и бонус туторијалима.
Статистика са Р
Цоурсера нуди овај курс – Статистика са Р специјализацијом како би вам помогао да савладате Р за анализу података, укључујући моделирање, закључивање и Бајесове технике. Овај курс је потпуно БЕСПЛАТАН и нуди га Универзитет Дуке.
Овај курс ће стећи вештине као што су статистичко закључивање, линеарна регресија и статистика, РСтудио, Р 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 Р, а затим креирате поновљиве извештаје. Научићете да прикажете статистичко закључивање у његовој јединственој природи и примените моделирање и друге технике за доношење одлука заснованих на подацима.
Курс ће вам такође помоћи да правилно саопштавате резултате, организујете и визуелизујете податке користећи Р пакете и критикујете одлуке и тврдње. То ће вам помоћи да изградите свој портфолио са различитим пројектима у анализи података како бисте демонстрирали своје знање и вештине поред добијања високо плаћеног посла.
Овај курс за почетнике траје отприлике 7 месеци за завршетак, има флексибилан распоред, комплетна онлајн предавања и сертификат који се може поделити по завршетку.
Почетак рада са Р
Други курс Цоурсере на овој листи је – Почетак рада са Р.
Ово је курс за почетнике који траје око 2 сата и можете му приступити само на радној површини и није потребно преузимање. Овај вођени пројекат вас учи основама Р програмирања како бисте направили први корак ка анализи података. 
Овде ћете научити како да користите Р Студио или Р ГУИ и различите структуре података и типове који се користе у овом језику. Коначно, они ће вас научити како да инсталирате Р пакете и увезете своје скупове података у радни простор Р Студио-а.
Не постоје неопходни предуслови за завршетак овог пројекта; довољно је само основно познавање рачунара. У вођеном пројекту, ваш радни простор би био радна површина у облаку којој можете приступити из прегледача. Ваш инструктор ће вас водити на подељеном екрану путем видео снимка како бисте разумели ствари корак по корак.
Удацити
Научите Р програмирање да бисте били научник података Удацити. Приближно време које овај курс траје је 3 месеца са 10 сати напора сваке недеље и за њега нису потребни тешки предуслови.
Наставни план укључује учење како да кодирате у Р, командној линији, СКЛ-у и Гиту како бисте могли да решавате проблеме у вези са подацима. Научићете основе СКЛ-а као што су ЈОИН-ови, подупити и агрегације и користити их да одговорите на пословне проблеме.
Научите основе, укључујући структуре података, петље, функције и променљиве. Поред тога, научићете како да визуелизујете податке преко ГГПлот2.
Програм укључује пројекте из стварног живота са импресивним садржајем који су развили стручњаци, менторску подршку и услуге у каријери као што су биографија и прегледи портфолија. Учите по свом распореду и добијајте персонализоване повратне информације, практичне савете и додатне предлоге за више ресурса.
МЛ научник са Р
Савладајте Р језик да бисте постали самоуверени научник за машинско учење Датацамп. Нуде укупно 15 курсева са 60+ сати труда у учењу Р. Овде; побољшаћете своје Р вештине помоћу кутије са алатима и изводити учење без надзора и надгледања.
Они ће вас научити како да обрађујете податке за креирање модела, обучавате и визуализујете моделе и тестирате њихове перформансе. Поред тога, помоћи ћете у подешавању њихових параметара да би се оствариле боље перформансе.
У међувремену, научићете и Бајесову статистику, Спарк и обраду природног језика (НЛП). Они ће вас научити основама машинског учења за класификацију, како можете да предвидите будуће догађаје кроз линеарну регресију, случајни одабир, шуме, кгбоост и адитивне моделе.
Такође ћете научити димензионалност, груписање, МЛ у Тидиверсе-у, логистичку регресију, анализу кластера, МЛ са курсором, моделе засноване на стаблу, машине за подршку векторима, моделирање тема, подешавање хиперпараметара и још много тога.
Аналитика података са Р
Едурека нуди програм обуке – Аналитика података са Р да вам помогне да стекнете стручност у манипулацији подацима, визуелизацији, истраживачкој анализи података, рударењу, анализи осећања и регресији.
Обука вам такође може помоћи да научите Р Студио за студије случаја преко друштвених медија и малопродаје. Они су дизајнирали овај курс како би понудили вештине и знања која су потребна да постанете професионалац за анализу података. Покрива основне Р 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 МЛ технике, АНОВА, Р пакете, креирање дијаграма и још много тога, заједно са пројектним радом.
Да бисте похађали овај курс, потребно вам је основно познавање статистике. Укључује 30 сати онлајн часова где ћете добити практичне задатке које ћете завршити након сваког часа, заједно са доживотним приступом курсу са презентацијама, снимцима часова, водичима за инсталацију и квизовима. Добијте сертификат о завршетку курса.
ЈуТјуб
Научите Р на ЈуТјуб са Бартоном Поулсоном, који предаје основе Р језика и статистичко рачунање.
Водич покрива теме као што су како да инсталирате Р, ствари о Р Студио-у, функцију исцртавања, пакете, хистограме, тракасте графиконе, дијаграме расејања, функцију резимеа, дијаграме преклапања и функцију описа.
Он такође подучава како да изаберете случајеве, факторе, формат података, како да унесете податке, увезете податке, концепте хијерархијског груписања, регресије, главне компоненте и још много тога.
Цодецадеми
Цодецадеми упознаје вас са основним концептима програмског језика Р. Нема посебних предуслова за учење овог курса или било каквог потребног знања кодирања.
Овде ћете научити како да организујете податке, измените их и очистите оквире података. Такође ће вас научити да правите визуализације података и приказујете увиде. Поред тога, научићете тестирање хипотеза и статистику да бисте се истакли у области анализе података.
Наставни план курса такође укључује основе агрегата и спајања табела са дплир-ом; израчунати мод, средњу вредност и медијану; 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.
Датаментор
Датаментор курс укључује неограничен приступ 45+ видео записа, интерактивне задатке, Р Ессентиалс е-књигу и пројекат.
Он вас упознаје са основама науке о подацима, њеним процесима и различитим корацима које морате предузети да бисте довршили задатак науке о подацима као што је добијање података, истраживање, моделирање и преношење извештаја.
Закључак
Уз много доступних ресурса, учење програмског језика Р више није тежак задатак. Све што вам треба је да имате страст за учењем и снажну жељу да се упустите у област науке о подацима.
Дакле, да ли сте амбициозни професионалац из науке о подацима? 💡
Научите Р уз помоћ горе наведених невероватних курсева.