今使用すべきデータサイエンスのトップ7Rライブラリ

データサイエンス用のライブラリとパッケージを選択する場合、Pythonが頭に浮かぶ最初の名前です。 ただし、データサイエンスコミュニティのお気に入りの定番となっているもう1つの言語、Rプログラミング言語があります。 データサイエンスコミュニティにとってPythonとRがいかに重要かを学びましょう。

Rはプログラミング言語であり、2020年に学習する必要のある言語の1つです。統計計算に重点を置いて設計されているため、そのインターフェイスと構造は統計および科学計算タスクに非常に適しています。 Rの人気が高まっている理由は、構文がわかりやすく、素晴らしいRStudioツールと多数のRパッケージが搭載されているためです。 データサイエンス用のこれらのRパッケージは、データ操作、データの視覚化、モデル構築など、さまざまなデータサイエンス（ML）タスクを実行するために使用できます。

さらに面倒なことはせずに、データサイエンスに最適なRパッケージのいくつかを見てみましょう！

データサイエンスに最適なRライブラリ

1. Dplyr

Dplyrは、データ操作に最適なRライブラリです。 これには、最も一般的なデータ操作の課題のいくつかを解決できる5つの関数が組み込まれています。 これらの5つの機能は次のとおりです。

• mutate（）–既存の変数の関数である新しい変数を追加するために使用されます
• select（）–名前に従って変数を選択するために使用されます。
• filter（）-値に基づいてケースを選択するために使用されます。
• summarise（）–複数の値を1つの要約にまとめるために使用されます。
• アレンジ（）–行の順序/順序を変更するために使用されます

これらの5つの関数は、データ操作タスクの大部分を実行するために必要なすべてです。 Dplyrを使用すると、同じRコードを使用して、ローカルデータフレームやリモートデータベーステーブルを操作できます。

2. ggplot2

ggplot2は、The GrammarofGraphicsの標準を実装することによってグラフィックを作成するために明示的に設計されたRツールです。 ggplot2を使用すると、データ属性とそれらのグラフィカル表現の間の関係を表現することにより、高品質のグラフィカルな視覚化を生成できます。

あなたがする必要があるのは、データをggplot2システムにフィードし、美学に変数を作成する方法と使用するグラフィカルプリミティブをコマンドすることです-ggplot2は他のすべてを処理します。

ツールには多くの直感的な機能が搭載されており、比較的使いやすいですが、いつでもRStudioコミュニティとStack Overflowを利用して、ggplot2の問題や問題のヘルプを探すことができます。 Rプログラミング言語でのデータ視覚化の詳細をご覧ください。

3.エスキッセ

Esquisseは、Rのもう1つの優れたデータ視覚化ツールです。これは、Tableauの最高の機能の1つである有名なドラッグアンドドロップをRにもたらす最もシンプルでわかりやすい視覚化ツールです。

Esquisseはggplot2システムの上に構築されています。 したがって、ggplot2グラフを生成することで、Esquisse環境のデータを簡単に探索できます。 さらに、RStudioメニューからEsquisseアドイン機能を起動できます。 ggplot2を使用すると、複雑なコードを記述する必要がないため、プロットの作成がはるかに簡単になります。 棒グラフや曲線から散布図やヒストグラムまで、あらゆる視覚化パターンを作成できます。また、グラフをエクスポートしたり、グラフを生成するコードを取得したりすることもできます。

4.MLR

機械学習タスク用のRツールをお探しの場合、MLRはまさに必要なツールです。 このRパッケージは、機械学習用に明示的に作成されました。 したがって、さまざまなMLタスクを実行するために必要なほとんどすべての重要な機械学習アルゴリズムが含まれています。

MLRフレームワークは、分類、回帰、生存分析などの教師あり手法と、それに対応する評価および最適化手法、およびクラスタリングなどの教師なし手法を提供します。 その構造は、自分で拡張することも、実装されている便利なメソッドから逸脱して、独自の複雑な実験やアルゴリズムを構築することもできるようなものです。

5.シャイニー

コラボレーションがあなたの望むものなら、ShinyはあなたのためのRパッケージです。 シャイニーは、Rの計算能力と最新のWebの双方向性を統合します。 最良の部分–光沢のあるアプリは、特別なWeb開発スキルを必要としないため、作成と開発が簡単です。

シャイニーを使用すると、同じプラットフォームでチームとやり取りしてコミュニケーションを取り、透明性とコラボレーションを向上させることができます。 これは、Rから直接インタラクティブなWebアプリを構築するのに最適なツールです。スタンドアロンアプリをWebページでホストすることも、RMarkdownドキュメントに埋め込むこともできます。 それだけでなく、Shinyではインタラクティブなダッシュボードを作成することもできます。 さまざまな組み込みの入力ウィジェットが満載です。 シャイニーアプリを作成したら、htmlwidgets、CSSテーマ、JavaScriptアクションを使用してアプリを拡張できます。

6.潤滑剤

Lubridateは、信じられないほどのデータラングリングRライブラリです。 この特定のパッケージの主な目的は、日時と期間をすばやく簡単に処理できるようにすることです。 一貫性のある覚えやすい構文を備えているため、日付の操作が非常に高速で効率的になります。 データ演算を行う必要があるものはすべて、Lubridateを使用して簡単に実行できます。

Lubridateは、日時の簡単で高速な解析を可能にし、year（）、month（）、day（）、hour（）、minute（）、second（）などの日時のコンポーネントを取得および設定するための単純な関数を提供します。 。 Lubridateは、次の3つの新しい期間クラスを導入することにより、日時オブジェクトで実行できる数学演算のタイプを拡張することもできます。

• 期間–2つのポイント間の正確な時間を測定します
• 期間–うるう年、うるう秒、夏時間にもかかわらず、時計の時刻を正確に追跡できます
• 間隔–2つのポイント間の時間情報の変幻自在な要約です。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。

7. RCrawler

RCrawlerは、主にドメインベースのWebクロールとコンテンツスクレイピングに使用されるRライブラリです。 クロール、解析、ページの保存、コンテンツの抽出、およびWebコンテンツマイニングアプリケーションに直接実装できるデータの生成を行うことができます。 このツールを使用する際に留意すべきことの1つは、クロール操作のプロセスは複数の同時プロセスまたはノードによって並行して実行されるため、64ビットバージョンのRを使用することをお勧めします。

Rcrawlerを使用すると、サイトの内部および外部ハイパーリンク（ノードとエッジ）のネットワーク表現を構築することにより、Webサイトの構造を調べることができます。

結論

これらは、データサイエンス用の7つの例外的なRライブラリです。 ただし、Plotly、Rcharts、Rbokeh、Rvest、RMySQL、StringR、Broom、SnowballC、Swirl、DataScienceRなど、他のデータサイエンスの目的に役立つRライブラリは他にもたくさんあります。

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