R für Data Science: Warum sollten Sie R für Data Science wählen?

R ist eine mächtige Sprache in der Welt der Datenwissenschaft und des statistischen Rechnens und wird bei Studenten immer beliebter. Nach ihrer Entwicklung Anfang der 1990er Jahre wurden endlose Anstrengungen unternommen, um die Benutzeroberfläche der Programmiersprache zu verbessern.

Auf seinem Weg von einem rudimentären Texteditor zu einem interaktiven R Studio und dann zu Jupyter Notebooks hat R die weltweiten Data-Science-Communities auf Trab gehalten.

Das Erlernen von R kann jedoch frustrierend sein, wenn es nicht richtig angegangen wird. Sie sind wahrscheinlich mit Studentenrezensionen vertraut, die den Kampf mit der Sprache dokumentieren. Es gibt einige, die auf halbem Weg aufgegeben haben, und es gibt immer noch einige, die sich festgefahren fühlen und verzweifelt nach einer strukturierteren Herangehensweise suchen.

Unabhängig davon, ob Sie in diese Kategorien fallen oder ein Studienanfänger sind, werden Sie vielleicht erleichtert sein zu wissen, dass die Sprache einige inhärente Probleme hat. Hören Sie also auf, hart zu sich selbst zu sein, wenn Sie es schwierig finden. Normalerweise gibt es eine klare Diskrepanz zwischen der Quelle Ihrer Motivation und dem, was Sie lernen.

Niemand möchte sich mit trockenen Übungsproblemen und Programmiersyntax beschäftigen, weil er diese eher langweiligen Aktivitäten liebt. Absolut nicht! Die Leute wollen diesen langen, mühsamen Prozess der Beherrschung der Syntax ertragen, weil sie es ihnen ermöglichen, zu den guten Sachen zu gelangen. Allerdings kann der Berg an komplizierten und langwierigen Themen, die man abdecken muss, um etwas damit anfangen zu können, schmerzlich sein.

Und wenn Sie hierher gekommen sind, um herauszufinden, ob es einen natürlicheren Weg gibt, Ihr Ziel zu erreichen, sind Sie dort, wo Sie sein sollten.

Es gibt einen strukturierteren Weg, R zu lernen, und glauben Sie mir, es lohnt sich, es zu lernen! Für alle Interessierten gibt es einige eindeutige Vorteile beim Erlernen von R gegenüber den anderen Programmiersprachen. Am wichtigsten ist, dass die alltäglichen Aufgaben in Data Science mit dem aufgeräumten Ökosystem von R unkompliziert durchgeführt werden können. Die Datenvisualisierung in der Programmiersprache R ist sowohl einfach als auch leistungsstark. Es hat auch eine der freundlichsten und umfassendsten Online-Communitys, die Sie sehr hilfreich finden werden.

Wer R lernen will, muss sehr klar sein, womit er es zu tun hat, und sich einen umfassenden Überblick über das große Ganze verschaffen. Genau das werden wir hier tun. Für den Anfang wird von Ihnen erwartet, dass Sie viele Zweifel in Bezug auf R haben, angefangen bei den Grundlagen dessen, was es bedeutet, und Warum R lernen? es zu den komplexeren Bereichen der Datenanalyse, Datenmanipulation und des maschinellen Lernens. Lassen Sie uns die Aspekte einzeln angehen, während wir Sie auf den richtigen Weg zum Erlernen von R führen.

Was ist R?

Die R Foundation hat r als „eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken“ beschrieben. Das ist sehr einfach ausgedrückt, denn R ist eindeutig viel mehr als das.

Nachfolgend finden Sie eine Liste von Merkmalen, die für R als Programmiersprache maßgeblich geworden sind:

• Eine Datenanalyse-Software : Für jeden, der Daten verstehen möchte, kann R für die Datenvisualisierung, statistische Analyse und Vorhersagemodellierung verwendet werden.
• Eine Programmiersprache : R ist eine objektorientierte Sprache, die Operatoren, Funktionen und Objekte bereitstellt, um es zu ermöglichen, Daten zu untersuchen, zu visualisieren und zu modellieren.
• Ein Open-Source-Softwareprojekt : Obwohl kostenlos, ist die numerische Genauigkeit und der Qualitätsstandard in R sehr hoch. Die offenen Schnittstellen der Sprache ermöglichen eine einfache Integration mit anderen Systemen und Anwendungen.
• Eine statistische Analyseumgebung : R ist der Ort, an dem einige der modernsten Forschungen in den Bereichen Vorhersagemodellierung und Statistik stattfinden. Aus diesem Grund ist R oft die erste Plattform, die eine neu entwickelte Technik nach ihrer Ankunft anbietet. Selbst für die statistischen Standardmethoden ist die Implementierung in R wirklich einfach.
• Eine Community : Mit einer großen Online-Community hat R etwa zwei Millionen Benutzer! Es sollte nicht überraschen, dass die R-Projektleitung führende Informatiker und Statistiker umfasst.

Lesen Sie: R-Tutorial für Anfänger

Warum solltest du R lernen?

Es ist eine weit verbreitete Überzeugung, dass das Erlernen von Data Science das Erlernen von Python oder R erfordert. Der Grund, warum sich die meisten Menschen für R entscheiden, ist, dass es einige klare Vorteile gegenüber anderen Programmiersprachen hat.

Quelle

• R hat einen einfachen Codierungsstil.
• Da es sich um Open Source handelt, müssen Sie sich keine Gedanken über die Zahlung von Abonnementgebühren oder zusätzlichen Gebühren machen.
• Es bietet sofortigen Zugriff auf mehr als 7800 angepasste Pakete für verschiedene Berechnungsaufgaben.
• Es gibt eine überwältigende Community-Unterstützung und zahlreiche Foren, wenn Sie Hilfe benötigen.
• Es verspricht ein High-Performance-Computing-Erlebnis, das nur wenige andere Plattformen bieten können.
• Die meisten Data-Science-Unternehmen und Analytiker auf der ganzen Welt betrachten R als eine wertvolle Fähigkeit eines Mitarbeiters.

Was ist Ihre Motivation, R zu lernen?

Bevor Sie überhaupt mit R beginnen, ist es wichtig, sich zumindest selbst darüber im Klaren zu sein, warum Sie es tun möchten. Es wird interessant sein herauszufinden, was Ihre Motivation ist und welche Erwartungen Sie an diese Reise haben. Ob Sie es glauben oder nicht, diese Übung könnte für Sie ein notwendiger Anker sein, wenn es schwierig und in diesem Fall sogar langweilig wird. Finden Sie heraus, mit welchen Daten Sie arbeiten möchten und welche Art von Projekten Sie erstellen möchten.

Möchten Sie Sprache analysieren? Computer Vision? Börse vorhersagen? Umgang mit Sportstatistiken? Wie sieht die zukünftige Reichweite von Data Science aus? Wie Sie vielleicht bemerkt haben, erfordern diese Aspekte, dass Sie etwas tiefer eintauchen als nur „Datenwissenschaftler zu sein“. Es geht nicht darum, Data Scientist zu werden, sondern darum, was man als Data Scientist machen möchte.

Die Definition Ihres Endziels wird entscheidend sein, um Ihren Weg festzulegen. Wenn Sie bereits wissen, was Sie mit dem Wissen anfangen wollen, sind die Chancen, von etwas abgelenkt zu werden, das Sie nicht brauchen, düster. Sie werden in der Lage sein, sich auf die für Ihr Ziel entscheidenden Aspekte zu konzentrieren und dabei selbst das Notwendige vom Unnötigen zu filtern.

Lernen Sie die Grundlagen von R

Es gibt kein Lernen von R, das dies überspringt. Ihre erste Aufgabe wäre es, sich mit der Programmierumgebung vertraut zu machen.

R Studio-Oberfläche

Der erste Bereich ist die R-Konsole, die die Ausgabe des ausgeführten Codes anzeigt. Das nächste ist R Script. Dies ist das Feld, in das die Codes eingegeben werden müssen. Das nächste ist die R-Umgebung. Es zeigt den zusätzlichen Satz externer Elemente. Es umfasst Datensätze, Funktionen, Vektoren, Variablen und so weiter. Das letzte ist die grafische Ausgabe. Diese Grafiken sind das Ergebnis einer explorativen Datenanalyse.

Grundlegende Berechnungen

Beginnen Sie am besten mit einigen einfachen Berechnungen. Sie können die R-Konsole auch als interaktiven Taschenrechner verwenden. Sie können Experimente mit Kombinationen verschiedener Berechnungen durchführen und deren Ergebnisse abgleichen. Im weiteren Verlauf können Sie auch auf frühere Berechnungen zugreifen.

Durch Drücken der Aufwärts- und Abwärtspfeile nach dem Klicken auf die R-Konsole gelangen Sie zu Ihrer vorherigen Berechnung, indem Sie die zuvor ausgeführten Befehle aktivieren. Wenn es jedoch zu viele Berechnungen gibt, können Sie einfach Variablen erstellen. Denken Sie jedoch daran, dass diese Variablen alphanumerisch oder nur Buchstaben, aber nicht numerisch sein müssen.

Grundlagen der Programmierung

Als Baustein der Programmiersprache gilt: Je besser Sie darin werden, desto weniger Probleme werden Sie beim Debuggen haben. Die fünf atomaren oder grundlegenden Klassen von Objekten in R sind Zeichen, ganze oder ganze Zahlen, numerische oder reelle Zahlen, komplex und logisch (wahr oder falsch). Diese Objekte können verschiedene Attribute wie Namen oder Namen von Abmessungen, Abmessungen, Länge und Klasse haben.

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Datentypen

Zu den verschiedenen Datentypen in R gehören Vektor (Ganzzahl, Zahl usw.), Datenrahmen, Listen und Matrizen. Vector ist das grundlegendste Objekt in dieser Programmiersprache. Um einen leeren Vektor zu erstellen, müssen Sie vector() verwenden. Vector besteht aus einem Objekt derselben Klasse. Es ist auch möglich, einen Vektor durch Mischen von Objekten verschiedener Klassen zu erstellen.

Es führt dazu, dass verschiedene Arten von Objekten in eine Klasse konvertiert werden. Die Liste ist ein Begriff, der für einen speziellen Vektortyp verwendet wird. Die Liste enthält Elemente verschiedener Datentypen. Matrix ist ein Name für einen Vektor mit einem Dimensionsattribut, dh mit einer Zeile und einer Spalte eingeleitet. In der Familie der Datentypen; Der Datenrahmen wird jedoch am häufigsten verwendet. Dies liegt daran, dass tabellarische Daten gespeichert werden.

Kontrollstrukturen

Eine Steuerstruktur wird verwendet, um den Fluss von Befehlen oder Codes zu überwachen, die innerhalb der Funktion enthalten sind. Eine Funktion ist ein Befehlssatz, der erstellt wurde, um eine sich wiederholende Codierungsaufgabe zu automatisieren. Schüler finden diesen Abschnitt oft schwer verständlich. Glücklicherweise gibt es in R viele Pakete, die die von diesen Kontrollstrukturen ausgeführte Aufgabe ergänzen.

Nützliche Pakete

Von den etwa 7800 Paketen oder mehr gibt es sicherlich einige, die Sie mehr brauchen werden als die anderen. Das Leben in Data Science ist viel einfacher, wenn man sie kennt. Unter den vielen verfügbaren Paketen zum Importieren von Daten sind readr, jsonlite, data.table, sqldf und RMySQL nützlicher. Wenn es um die Datenvisualisierung geht, ist ggplot2 am besten für fortgeschrittene Grafiken geeignet.

R verfügt wirklich über eine fantastische Sammlung von Datenmanipulationspaketen und einige der außergewöhnlichen sind plyr, stringr, lubridate, dplyr und tidyr. Jetzt kann alles, was Sie zum Erstellen eines maschinellen Lernmodells benötigen, von caret bereitgestellt werden. Sie können aber auch Pakete mit Algorithmen wie gbm, rpart, randomForest und so weiter installieren.

Machen Sie sich mit Datenexploration und Datenmanipulation vertraut

In diesem Abschnitt tauchen Sie tief in die verschiedenen Phasen der Vorhersagemodellierung ein. Das Tieftauchen erfordert, dass Sie darauf achten, diesen Abschnitt außergewöhnlich gut zu verstehen. Der einzige Weg, wie Sie praktische Modelle erstellen können, die sowohl großartig als auch genau sind, besteht darin, die Daten von Anfang bis Ende zu untersuchen.

Diese Phase bildet die Grundlage der Datenmanipulation, die auf die Datenexploration folgt. Datenmanipulation ist Datenexploration auf einem fortgeschritteneren Niveau. In diesem Abschnitt machen Sie sich mit Feature Engineering, Label Encoding und One Hot Encoding vertraut.

Erfahren Sie auch mehr über: Python vs. R für Data Science

Lernen Sie prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen

Vor allem für den Anfang definiert maschinelles Lernen Data Science. Darin befassen Sie sich mit dem Thema, und es umfasst Entscheidungsbäume in R, Regression und Random Forest. Dieser Teil erfordert, dass Sie sich sehr intensiv mit Regression auseinandersetzen, stellen Sie daher sicher, dass Sie mit den Grundlagen vertraut sind.

Sie werden auf lineare oder multiple Regression, logistische Regression und verwandte Konzepte stoßen. Ein Entscheidungsbaum ist ein Begriff für ein Entscheidungs- und Konsequenzenmodell, das baumartig angeordnet ist. Es ist ein Tool zur Entscheidungsunterstützung, das Nutzen, Ereignisergebnisse und Ressourcenkosten umfasst. Random Forests werden auch als Random Decision Forests bezeichnet und von mehreren Entscheidungsbäumen erstellt.

Fahren Sie mit strukturierten Projekten fort

Sobald Sie mit dem erforderlichen Wissen ausgestattet sind, das in diesen breiten Kategorien enthalten ist, können Sie zu strukturierten Projekten übergehen. Es ist wahrscheinlich der einzige Weg, eine Kunst zu beherrschen. Wenn Sie Ihr Wissen anwenden, erweitert sich Ihre Erfahrung, wenn Sie unterwegs auf praktische Probleme und Gerätelösungen stoßen. Dies hilft Ihnen auch beim Aufbau eines Portfolios, das Sie Ihren zukünftigen Arbeitgebern über Ihre praktische Erfahrung in diesem Bereich präsentieren können.

Denken Sie daran, dass es in dieser Phase nicht ungewöhnlich ist, frustriert zu sein, wenn Sie einer Hürde nach der anderen gegenüberstehen. Es ist der Teil, auf den Sie sich vorbereitet haben, und wundern Sie sich nicht, wenn dies herausfordernder erscheint als alles, was Sie bisher getan haben. Dies geschieht normalerweise, weil die Kandidaten ihre Begeisterung, Herausforderungen anzunehmen, nicht kontrollieren können und oft in einzigartige Projekte eintauchen. Ehrlich gesagt sind Sie zu diesem Zeitpunkt möglicherweise noch nicht bereit für so etwas, und es ist am besten, sich an strukturiertere Projekte zu halten, mit denen Sie vertraut sind.

Erstellen Sie Projekte und lernen Sie weiter

Nachdem Sie mit einigen strukturierten Projekten gearbeitet haben, die in die Zone der Vertrautheit fallen, können Sie sich jetzt in unbekannte Gebiete wagen. Das Fachwissen kommt nur mit Übung, und die Idee ist, dass es Zeit ist, die Komfortzone zu verlassen, sobald Sie mit Elementen geübt haben, mit denen Sie sich wohl fühlen. Hier testen Sie, wie viel Sie gelernt haben. Diese Erfahrung zeigt Ihnen nicht nur, wie weit Sie gekommen sind, sondern offenbart auch Ihre Stärken und Schwächen.

Wenn Sie interessante Data Science-Projekte aufnehmen, werden Sie verstehen, mit welchen Bereichen Sie noch zu kämpfen haben und auf die Sie sich konzentrieren müssen. Wenn Sie auf Ressourcen zur Anleitung verweisen und die Hilfe Ihrer Mentoren und Feldexperten suchen, wird Ihr Wissen über neue Methoden, Ansätze und Techniken nur erweitert. Hier profitieren Sie von upGrad, denn wir begleiten Sie auf Ihrem Weg vom Erwerb praktischer und theoretischer Kenntnisse zum kompetenten Data Scientist.

Wenn Sie also nicht weiterkommen, müssen Sie nur die Hand ausstrecken. Wenn Sie einzigartige Data Science-Projekte aufnehmen, werden Sie verstehen, mit welchen Bereichen Sie noch zu kämpfen haben und auf die Sie sich konzentrieren müssen. Wenn Sie auf Ressourcen zur Anleitung verweisen und die Hilfe Ihrer Mentoren und Feldexperten suchen, wird Ihr Wissen über neue Methoden, Ansätze und Techniken nur erweitert.

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Fazit

Normalerweise bedeutet das Erlernen der Arbeit an einem neuen Projekt in R, dass Sie lernen, ein neues Paket zu verwenden, da es meistens Pakete gibt, die ausschließlich für die Art von Arbeit gedacht sind, die Sie ausführen. Dies ist das Wissen, das Sie mit Erfahrung erhalten, das Sie schließlich zum Experten macht. Sie können die Projekte, an denen Sie arbeiten möchten, basierend auf Ihren Präferenzen auswählen, um deren Festlegung wir Sie ganz am Anfang gebeten haben.

Steigern Sie den Schwierigkeitsgrad, während Sie Fortschritte machen, denn das Erfolgsgeheimnis einer Programmiersprache besteht darin, nie aufzuhören zu lernen. Genau wie bei einer gesprochenen Sprache können Sie einen Ort erreichen, an dem Sie sich fließend und wohl fühlen, aber es wird noch viel zu lernen geben.

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