R لعلوم البيانات: لماذا يجب أن تختار R لعلوم البيانات؟

لغة قوية في عالم علوم البيانات والحوسبة الإحصائية ، تزداد شعبية R بين الطلاب. بعد أن تم تطويره في بداية التسعينيات ، بُذلت جهود لا حصر لها لتحسين واجهة المستخدم للغة البرمجة.

في رحلتها من كونها محرر نصوص بدائي إلى أن تصبح استوديو R تفاعليًا ثم الانتقال إلى Jupyter Notebooks ، حافظت R على مشاركة مجتمعات علوم البيانات العالمية.

لكن تعلم لغة R قد يكون محبطًا إذا لم يتم التعامل معها بالطريقة الصحيحة. ربما تكون على دراية بمراجعات الطلاب التي توثق الصراع مع اللغة. قد يكون هناك من استسلم في منتصف الطريق ، ولا يزال هناك من يشعر بأنه عالق ويبحث بشدة عن طريقة أكثر تنظيماً للتعامل معه.

سواء أكنت تندرج في هذه الفئات أو كنت أحدثها ، فقد تشعر بالارتياح لمعرفة أن اللغة بها بعض المشكلات المتأصلة. لذا توقف عن أن تكون قاسيًا على نفسك إذا وجدت ذلك صعبًا. عادة ، هناك عدم تطابق واضح بين مصدر الدافع الخاص بك وما تتعلمه.

لا أحد يريد الانخراط في مشاكل الممارسة الجافة وبناء جملة الترميز لأنهم يحبون هذه الأنشطة المملة إلى حد ما. بالطبع لا! يريد الناس تحمل هذه العملية الطويلة والشاقة المتمثلة في إتقان بناء الجملة لأنها ستسمح لهم بالانتقال إلى الأشياء الجيدة. ومع ذلك ، فإن جبل الموضوعات المعقدة والطويلة التي يتعين عليك تغطيتها لتكون قادرًا على القيام بشيء ما بها يمكن أن يكون مؤلمًا.

وإذا وصلت إلى هنا لمعرفة ما إذا كانت هناك طريقة أكثر طبيعية للوصول إلى هدفك ، فأنت في المكان الذي يجب أن تكون فيه.

هناك طريقة أكثر تنظيماً لتعلم لغة R وصدقني أنها تستحق التعلم! لأي شخص مهتم ، هناك بعض المزايا المحددة لتعلم لغة R على لغات البرمجة الأخرى. الأهم من ذلك ، يمكن إجراء المهام اليومية في Data Science بشكل مباشر باستخدام النظام البيئي المدبب لـ R. يعتبر تصور البيانات في لغة البرمجة R بسيطًا وقويًا. كما أن لديها واحدًا من أكثر مجتمعات الإنترنت ودية وشمولية والتي ستجدها مفيدة للغاية.

إذا كنت تريد أن تتعلم لغة R ، فأنت بحاجة إلى أن تكون واضحًا جدًا بشأن ما تتعامل معه وأن تحصل على نظرة شاملة للصورة الكبيرة. هذا هو بالضبط ما سنفعله هنا. بالنسبة للمبتدئين ، من المتوقع أن يكون لديك الكثير من الشكوك بشأن R ، بدءًا من أساسيات ما تعنيه ولماذا نتعلم R؟ إلى المجالات الأكثر تعقيدًا لتحليل البيانات ومعالجة البيانات والتعلم الآلي. دعونا نتعامل مع الجوانب واحدًا تلو الآخر بينما نوجهك نحو الطريقة الصحيحة لتعلم R.

ما هو R؟

وصفت مؤسسة R بأنها "لغة وبيئة للحوسبة والرسومات الإحصائية." هذا ببساطة لأنه من الواضح أن R أكثر من ذلك بكثير.

فيما يلي قائمة بالخصائص التي أصبحت نهائية لـ R كلغة برمجة:

• برنامج تحليل البيانات : لأي شخص يرغب في فهم البيانات ، يمكن استخدام R في تصور البيانات والتحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية.
• لغة البرمجة : R هي لغة موجهة للكائنات توفر المشغلين والوظائف والكائنات لتمكين استكشاف البيانات وتصورها ونمذجتها.
• مشروع برمجيات مفتوح المصدر : على الرغم من كونه مجانيًا ، إلا أن الدقة العددية ومعيار الجودة في R عالية جدًا. تسمح الواجهات المفتوحة للغة بالتكامل السهل مع الأنظمة والتطبيقات الأخرى.
• بيئة التحليل الإحصائي : R هي المكان الذي تحدث فيه بعض أكثر الأبحاث تطوراً في النمذجة والإحصاءات التنبؤية. هذا هو السبب في أن R غالبًا ما تكون أول منصة تقدم تقنية مطورة حديثًا بعد وصولها. حتى بالنسبة للطرق الإحصائية القياسية ، فإن التنفيذ في R سهل حقًا.
• مجتمع : مع وجود مجتمع كبير عبر الإنترنت ، لدى R حوالي مليوني مستخدم! لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن تضم قيادة مشروع R كبار علماء الكمبيوتر والإحصائيين.

قراءة: R دروس للمبتدئين

لماذا يجب أن تتعلم R؟

هناك اعتقاد شائع بأن تعلم علوم البيانات يتطلب منك تعلم Python أو R. السبب وراء اختيار معظم الناس للغة R هو أنها تتمتع ببعض المزايا الواضحة على لغات البرمجة الأخرى.

مصدر

• R لديه أسلوب سهل في الترميز.
• نظرًا لأنه مفتوح المصدر ، فلا داعي للقلق بشأن دفع أي رسوم اشتراك أو رسوم إضافية.
• يوفر وصولاً فوريًا إلى أكثر من 7800 حزمة مخصصة لمهام حسابية مختلفة.
• يوجد دعم مجتمعي هائل والعديد من المنتديات إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة.
• إنها تعد بتجربة حوسبة عالية الأداء لا يمكن أن تقدمها سوى عدد قليل من المنصات الأخرى.
• تنظر معظم شركات وتحليلات علوم البيانات حول العالم إلى R كمهارة قيّمة في الموظف.

ما هو دافعك لتعلم لغة R؟

قبل أن تبدأ بـ R ، من المهم أن تكون واضحًا لنفسك على الأقل بشأن سبب رغبتك في القيام بذلك. سيكون من المثير للاهتمام معرفة ما هو دافعك وما التوقعات التي لديك من هذه الرحلة. صدق أو لا تصدق ، قد يكون هذا التمرين بمثابة مرساة ضرورية لك عندما تصبح الأمور صعبة وفي هذه الحالة ، حتى مملة. اكتشف نوع البيانات التي تريد العمل بها ونوع المشاريع التي ترغب في بنائها.

هل تريد تحليل اللغة؟ رؤية الكمبيوتر؟ توقع سوق الأسهم؟ التعامل مع الإحصائيات الرياضية؟ كيف يبدو النطاق المستقبلي لعلوم البيانات ؟ كما لاحظت ، تتطلب منك هذه الجوانب الخوض في أعمق قليلاً من مجرد "كونك عالم بيانات". لا يتعلق الأمر بأن تصبح عالم بيانات بقدر ما تريد القيام به كعالم بيانات.

سيكون تحديد هدفك النهائي أمرًا حاسمًا في تحديد طريقك. عندما تعرف بالفعل ما الذي تتطلع إلى القيام به بالمعرفة ، فإن فرص تشتيت الانتباه عن أي شيء لن تحتاجه تكون قاتمة. ستكون قادرًا على الاستمرار في التركيز على الجوانب الحاسمة لهدفك وفي العملية وتصفية ما هو ضروري من غير الضروري بنفسك.

تعرف على الأساسيات في R

لا يوجد تعلم R تخطي هذا. ستكون مهمتك الأولى هي التعرف على بيئة الترميز.

واجهة R Studio

المنطقة الأولى هي R Console التي تعرض إخراج الكود الذي يتم تشغيله. التالي هو R Script. هذه هي المساحة التي يجب إدخال الرموز فيها. التالي هو بيئة R. يظهر مجموعة إضافية من العناصر الخارجية. يتضمن مجموعات البيانات والوظائف والمتجهات والمتغيرات وما إلى ذلك. الأخير هو الإخراج الرسومي. هذه الرسوم البيانية هي نتيجة لتحليل البيانات الاستكشافية.

الحسابات الأساسية

من الأفضل أن نبدأ ببعض الحسابات البسيطة. يمكنك أيضًا استخدام وحدة التحكم R كآلة حاسبة تفاعلية. يمكنك إجراء تجارب مع مجموعات من العمليات الحسابية المختلفة ومطابقة نتائجها. أثناء تقدمك ، يمكنك أيضًا الوصول إلى الحسابات السابقة.

سيؤدي الضغط على السهمين لأعلى ولأسفل بعد النقر على وحدة التحكم R إلى نقلك إلى الحساب السابق عن طريق تنشيط الأوامر التي تم تنفيذها مسبقًا. ومع ذلك ، إذا كان هناك عدد كبير جدًا من العمليات الحسابية ، يمكنك ببساطة إنشاء المتغيرات. تذكر أن هذه المتغيرات يجب أن تكون أبجدية رقمية أو أبجدية فقط وليست رقمية.

أساسيات البرمجة

بالنظر إلى اللبنة الأساسية للغة البرمجة ، كلما حصلت على هذا بشكل أفضل ، قلت المشاكل التي ستواجهها في تصحيح الأخطاء. الفئات الخمس الذرية أو الأساسية للكائنات في R هي الأحرف أو الأعداد الصحيحة أو الأعداد الصحيحة ، والأرقام الرقمية أو الحقيقية ، والمعقدة والمنطقية (صواب أو خطأ). يمكن أن يكون لهذه الكائنات سمات مختلفة مثل الأسماء أو أسماء الأبعاد والأبعاد والطول والفئة.

اقرأ أيضًا: أسئلة وأجوبة مقابلة R

أنواع البيانات

تتضمن أنواع البيانات المختلفة في R المتجه (عدد صحيح ، رقمي ، إلخ) وإطارات البيانات والقائمة والمصفوفات. المتجه هو العنصر الأساسي في لغة البرمجة هذه. لإنشاء متجه فارغ ، يجب عليك استخدام المتجه (). سيتألف المتجه من كائن من نفس الفئة. من الممكن أيضًا إنشاء متجه عن طريق خلط كائنات من فئات مختلفة.

ينتج عنه تحويل أنواع مختلفة من الكائنات إلى فئة واحدة. القائمة هي مصطلح يستخدم لنوع خاص من المتجهات. تتضمن القائمة عناصر من أنواع بيانات مختلفة. المصفوفة اسم متجه بسمة أبعاد ، أي يتم تقديمها مع صف وعمود. في عائلة أنواع البيانات ؛ ومع ذلك ، فإن إطار البيانات هو الأكثر استخدامًا. هذا لأنه يخزن البيانات الجدولية.

جمل التحكم

يتم استخدام هيكل التحكم لمراقبة تدفق الأوامر أو الرموز المتضمنة داخل الوظيفة. الوظيفة هي مجموعة أوامر تم إنشاؤها لأتمتة مهمة تشفير متكررة. غالبًا ما يجد الطلاب صعوبة في فهم هذا القسم. لحسن الحظ ، هناك العديد من الحزم في R تكمل المهمة التي تؤديها هياكل التحكم هذه.

حزم مفيدة

من بين حوالي 7800 حزمة أو أكثر ، هناك بالتأكيد بعض ما سوف تحتاجه أكثر من غيرها. تصبح الحياة في علوم البيانات أسهل بكثير عندما تعرفها. من بين الحزم العديدة المتاحة لاستيراد بيانات readr و jsonlite و data.table و sqldf و RMySQL أكثر فائدة. عندما يتعلق الأمر بتصور البيانات ، فإن ggplot2 هي الأفضل للرسومات المتقدمة.

تفتخر R حقًا بمجموعة رائعة من حزم معالجة البيانات وبعض الحزم الاستثنائية هي plyr و stringr و lubridate و dplyr و tidyr. الآن ، كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج للتعلم الآلي يمكن توفيره بواسطة علامة الإقحام. ولكن يمكنك أيضًا تثبيت الحزم بواسطة خوارزميات مثل gbm و rpart و randomForest وما إلى ذلك.

تعرف على استكشاف البيانات ومعالجتها

هذا هو القسم الذي تغوص فيه بعمق في المراحل المختلفة للنمذجة التنبؤية. يتطلب الغوص العميق أن تنتبه لفهم هذا القسم جيدًا بشكل استثنائي. الطريقة الوحيدة التي يمكنك من خلالها تعلم بناء نماذج عملية ستكون رائعة ودقيقة هي استكشاف البيانات من البداية إلى النهاية.

هذه هي المرحلة التي تشكل أساس معالجة البيانات ، والتي تتبع استكشاف البيانات. التلاعب بالبيانات هو استكشاف البيانات بمستوى أكثر تقدمًا. ضمن هذا القسم ، ستتعرف على هندسة الميزات وترميز الملصقات وترميز واحد ساخن.

تعرف أيضًا على: Python vs R for Data Science

تعلم النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي

في الغالب بالنسبة للمبتدئين ، يحدد التعلم الآلي علم البيانات. إنه المكان الذي تتعامل فيه مع الموضوع ، ويتضمن أشجار القرار في R و Regression و Random Forest. سيتطلب منك هذا الجزء التعامل بعمق مع الانحدار ، وبالتالي تأكد من أنك واضح في الأساسيات.

سوف تصادف الانحدار الخطي أو المتعدد والانحدار اللوجستي والمفاهيم ذات الصلة. شجرة القرار هي مصطلح يشير إلى نموذج القرارات والعواقب التي يتم ترتيبها بطريقة تشبه الشجرة. إنها أداة لدعم القرار تشمل المرافق ونتائج الأحداث وتكاليف الموارد. تُعرف الغابات العشوائية أيضًا باسم غابات القرار العشوائي ، ويتم إنشاؤها بواسطة أشجار قرارات متعددة.

انتقل إلى المشاريع المهيكلة

بمجرد أن تكون مجهزًا بالمعرفة اللازمة التي تغطيها هذه الفئات الواسعة ، ستتمكن من الانتقال إلى المشاريع المنظمة. ربما تكون هذه هي الطريقة الوحيدة لإتقان الفن. عند تطبيق معرفتك ، تتسع خبرتك حيث تواجه مشكلات عملية وحلول الجهاز أثناء التنقل. سيساعدك هذا أيضًا على بناء محفظة يمكنك تقديمها إلى أصحاب العمل المستقبليين فيما يتعلق بتجربتك العملية في هذا المجال.

تذكر أنه ليس من غير المألوف أن تشعر بالإحباط في هذه المرحلة وأنت تواجه عقبة تلو الأخرى. إنه الجزء الذي كنت تجهز نفسك له ولا تتفاجأ إذا كان هذا يبدو أكثر صعوبة من كل ما قمت به حتى الآن. يحدث هذا عادةً لأن المرشحين لا يستطيعون التحكم في حماستهم لمواجهة التحديات وغالبًا ما يغوصون في مشاريع فريدة. بصراحة ، في هذه المرحلة ، قد لا تكون جاهزًا لشيء من هذا القبيل ، ومن الأفضل التمسك بمشاريع أكثر تنظيماً تعرفها.

بناء المشاريع ومواصلة التعلم

بعد العمل مع بعض المشاريع المهيكلة الواقعة في منطقة الألفة ، يمكنك الآن المغامرة في مناطق غير معروفة. لن تأتي الخبرة إلا بالممارسة ، والفكرة هي أنه بمجرد التدرب على العناصر التي تشعر بالراحة معها ، فقد حان الوقت لتجاوز منطقة الراحة. إنه المكان الذي تختبر فيه مقدار ما تعلمت. لن تظهر لك هذه التجربة فقط إلى أي مدى وصلت ، ولكنها ستكشف أيضًا عن نقاط قوتك وضعفك.

أثناء قيامك بمشاريع علوم البيانات المثيرة للاهتمام ، ستفهم المجالات التي ما زلت تكافح معها وتحتاج إلى التركيز عليها. ستضيف الإشارة إلى الموارد للتوجيه وطلب المساعدة من الموجهين والخبراء الميدانيين فقط إلى معرفتك بالطرق والأساليب والتقنيات الجديدة. هذا هو المكان الذي تستفيد فيه من upGrad لأننا نراك خلال رحلتك من اكتساب المعرفة العملية والنظرية إلى أن تصبح عالم بيانات ماهرًا.

وبالتالي ، إذا واجهتك مشكلة ، فكل ما عليك فعله هو التواصل. عندما تتولى مشروعات فريدة من نوعها في "علوم البيانات" ، ستفهم المجالات التي ما زلت تكافح معها وتحتاج إلى التركيز عليها. ستضيف الإشارة إلى الموارد للتوجيه وطلب المساعدة من الموجهين والخبراء الميدانيين فقط إلى معرفتك بالطرق والأساليب والتقنيات الجديدة.

إنه المكان الذي تستفيد منه من upGrad لأننا نراك خلال رحلتك من اكتساب المعرفة العملية والنظرية إلى أن تصبح عالم بيانات ماهرًا. وبالتالي ، إذا واجهتك مشكلة ، فكل ما عليك فعله هو التواصل.

خاتمة

عادة في R ، غالبًا ما يعني تعلم العمل في مشروع جديد أنك تتعلم استخدام حزمة جديدة لأنه في الغالب ستكون هناك حزم مخصصة حصريًا لنوع العمل الذي تقوم به. هذه هي المعرفة التي تحصل عليها من خلال الخبرة ، والتي تجعلك في النهاية خبيرًا. يمكنك تحديد المشاريع التي تريد العمل عليها بناءً على تفضيلاتك التي طلبنا منك تسويتها في البداية.

زد من مستوى الصعوبة كلما تقدمت لأن سر النجاح في لغة البرمجة هو عدم التوقف عن التعلم أبدًا. تمامًا مثل اللغة المنطوقة ، يمكنك الوصول إلى مكان تتحدث فيه بطلاقة ومريحة ، ولكن لا يزال هناك الكثير لتتعلمه.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.