R para ciencia de datos: ¿Por qué debería elegir R para ciencia de datos?

Un lenguaje poderoso en el mundo de la ciencia de datos y la computación estadística, R se está volviendo cada vez más popular entre los estudiantes. Después de su desarrollo a principios de la década de 1990 , se han realizado innumerables esfuerzos para mejorar la interfaz de usuario del lenguaje de programación.

En su viaje de ser un editor de texto rudimentario a convertirse en un R Studio interactivo y luego convertirse en Jupyter Notebooks, R ha mantenido comprometidas a las comunidades mundiales de ciencia de datos.

Pero aprender R puede ser frustrante si no se aborda de la manera correcta. Probablemente esté familiarizado con las reseñas de los estudiantes que documentan la lucha con el idioma. Habría algunos que se dieron por vencidos a mitad de camino, y todavía hay algunos que se sienten estancados y buscan desesperadamente una forma más estructurada de abordarlo.

Ya sea que pertenezca a estas categorías o sea nuevo, puede sentirse aliviado al saber que el idioma tiene algunos problemas inherentes. Así que deja de ser duro contigo mismo si te resulta difícil. Por lo general, existe un claro desajuste entre la fuente de tu motivación y lo que estás aprendiendo.

Nadie quiere involucrarse con problemas de práctica secos y sintaxis de codificación porque les encantan estas actividades bastante aburridas. ¡Absolutamente no! La gente quiere soportar este largo y arduo proceso de dominar la sintaxis porque les permitirá pasar a lo bueno. Sin embargo, la montaña de temas complicados y largos que tienes que cubrir para poder hacer algo con ellos puede ser dolorosa.

Y si has llegado hasta aquí para saber si existe una forma más natural de alcanzar tu objetivo, estás donde debes estar.

¡Hay una forma más estructurada de aprender R y créanme que vale la pena aprender! Para cualquier persona interesada, hay algunas ventajas definitivas de aprender R sobre los otros lenguajes de programación. Lo que es más importante, las tareas cotidianas en ciencia de datos se pueden realizar de forma sencilla con el ecosistema tidyverse de R. La visualización de datos en el lenguaje de programación R es simple y potente. También tiene una de las comunidades en línea más amigables e inclusivas que encontrará muy útil.

Si desea aprender R, debe tener muy claro con qué está tratando y obtener una visión completa del panorama general. Eso es exactamente lo que haremos aquí. Para empezar, se espera que tengas muchas dudas con respecto a R, comenzando por lo básico de lo que significa y ¿Por qué aprender R? a las áreas más complejas de análisis de datos, manipulación de datos y aprendizaje automático. Abordemos los aspectos uno por uno mientras lo guiamos hacia la forma correcta de aprender R.

¿Qué es R?

La Fundación R ha descrito r como "un lenguaje y un entorno para computación y gráficos estadísticos". En pocas palabras, porque R es claramente mucho más que eso.

A continuación se muestra una lista de características que se han convertido en definitivas de R como lenguaje de programación:

• Un software de análisis de datos : para cualquier persona que quiera dar sentido a los datos, R puede usarse para la visualización de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.
• Un lenguaje de programación : R es un lenguaje orientado a objetos que proporciona operadores, funciones y objetos para hacer posible explorar, visualizar y modelar datos.
• Un proyecto de software de código abierto : aunque es gratuito, la precisión numérica y el estándar de calidad en R son muy altos. Las interfaces abiertas del lenguaje permiten su fácil integración con otros sistemas y aplicaciones.
• Un entorno de análisis estadístico : R es donde se llevan a cabo algunas de las investigaciones más avanzadas en el modelado predictivo y las estadísticas. Esta es la razón por la que R suele ser la primera plataforma en ofrecer una técnica recién desarrollada después de su llegada. Incluso para los métodos estadísticos estándar, la implementación en R es realmente fácil.
• Una comunidad : ¡Con una gran comunidad en línea, R tiene alrededor de dos millones de usuarios! No debería sorprender que el liderazgo del proyecto R incluya a científicos informáticos y estadísticos líderes.

Leer: R Tutorial para principiantes

¿Por qué deberías aprender R?

Es una creencia común que aprender Data Science requiere que aprenda Python o R. La razón por la que la mayoría de las personas elige R es porque tiene algunas ventajas claras sobre otros lenguajes de programación.

Fuente

• R tiene un estilo fácil de codificación.
• Como es de código abierto, no tiene que preocuparse por pagar ninguna tarifa de suscripción o cargos adicionales.
• Ofrece acceso instantáneo a más de 7800 paquetes personalizados para diferentes tareas de cómputo.
• Hay un apoyo abrumador de la comunidad y numerosos foros si necesita ayuda.
• Promete una experiencia informática de alto rendimiento que solo algunas otras plataformas pueden ofrecer.
• La mayoría de las empresas de ciencia de datos y análisis de todo el mundo ven a R como una habilidad valiosa en un empleado.

¿Cuál es tu motivación para aprender R?

Antes incluso de comenzar con R, es importante tener claro, al menos para usted mismo, por qué querría hacerlo. Será interesante averiguar cuál es tu motivación y qué expectativas tienes de este viaje. Lo crea o no, este ejercicio podría actuar como un ancla necesaria para usted cuando las cosas se pongan difíciles y, en este caso, incluso aburridas. Averigüe con qué tipo de datos quiere trabajar y el tipo de proyectos que le gustaría construir.

¿Quieres analizar el lenguaje? ¿Visión por computador? ¿Predecir el mercado de valores? ¿Tratar con estadísticas deportivas? ¿Cómo es el alcance futuro de la ciencia de datos ? Como habrás notado, estos aspectos requieren que profundices un poco más que simplemente “ser un científico de datos”. No se trata tanto de convertirse en un científico de datos como de lo que quiere hacer como científico de datos.

Definir su objetivo final será crucial para establecer su camino. Cuando ya sabe lo que está buscando hacer con el conocimiento, las posibilidades de distraerse con algo que no necesitará son sombrías. Podrá mantenerse enfocado en los aspectos que son cruciales para su objetivo y en el proceso y filtrar lo necesario de lo innecesario por su cuenta.

Aprende los conceptos básicos en R

No hay aprendizaje R saltándose esto. Su primera tarea sería familiarizarse con el entorno de codificación.

Interfaz de R Studio

La primera área es R Console, que muestra el resultado del código que se ejecuta. El siguiente es R Script. Este es el espacio donde se deben ingresar los códigos. El siguiente es el entorno R. Muestra el conjunto adicional de elementos externos. Incluye conjuntos de datos, funciones, vectores, variables, etc. La última es la salida gráfica. Estos gráficos son el resultado del análisis exploratorio de datos.

Cálculos básicos

Lo mejor es comenzar con algunos cálculos simples. También puede usar la consola R como una calculadora interactiva. Puede realizar experimentos con combinaciones de diferentes cálculos y hacer coincidir sus resultados. A medida que avanza, también puede acceder a cálculos anteriores.

Al presionar la flecha hacia arriba y hacia abajo después de hacer clic en la consola R, lo llevará a su cálculo anterior activando los comandos ejecutados anteriormente. Sin embargo, si hay demasiados cálculos involucrados, simplemente puede crear variables. Recuerde, sin embargo, que estas variables deben ser alfanuméricas o solo letras, pero no numéricas.

Esenciales de programación

Considerado el bloque de construcción del lenguaje de programación, cuanto mejor lo haga, menos problemas enfrentará en la depuración. Las cinco clases atómicas o básicas de objetos en R son caracteres, enteros o números enteros, números numéricos o reales, complejos y lógicos (verdadero o falso). Estos objetos pueden tener diferentes atributos como nombres o nombres de dimensiones, dimensiones, longitud y clase.

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Tipos de datos

Los diversos tipos de datos en R incluyen vectores (entero, numérico, etc.), marcos de datos, listas y matrices. Vector es el objeto más básico en este lenguaje de programación. Para crear un vector vacío, deberá usar vector(). Vector consistirá en un objeto de la misma clase. También es posible crear un vector mezclando objetos de diferentes clases.

Da como resultado que diferentes tipos de objetos se conviertan en una clase. La lista es un término usado para un tipo especial de vector. La lista incluye elementos de varios tipos de datos. Matriz es un nombre para un vector con un atributo de dimensión, es decir, introducido con una fila y una columna. En la familia de tipos de datos; sin embargo, el marco de datos es el más utilizado. Esto se debe a que almacena datos tabulares.

Estructuras de Control

Se utiliza una estructura de control para monitorear el flujo de comandos o códigos implicados dentro de la función. Una función es un conjunto de comandos creado para automatizar una tarea de codificación que es repetitiva. Los estudiantes a menudo encuentran esta sección difícil de entender. Afortunadamente, existen muchos paquetes en R que complementan la tarea realizada por estas estructuras de control.

Paquetes útiles

De unos 7800 paquetes o más, seguro que hay algunos que necesitarás más que otros. La vida en Data Science es mucho más fácil cuando los conoces. Entre los muchos paquetes disponibles para importar datos , readr, jsonlite, data.table, sqldf y RMySQL son los más útiles. Cuando se trata de visualización de datos, ggplot2 es mejor para gráficos avanzados.

R realmente cuenta con una fantástica colección de paquetes de manipulación de datos y algunos de los excepcionales son plyr, stringr, lubridate, dplyr y tidyr. Ahora, caret puede proporcionarle todo lo que necesita para crear un modelo de aprendizaje automático . Pero también puede instalar paquetes mediante algoritmos como gbm, rpart, randomForest, etc.

Familiarícese con la exploración y manipulación de datos

Esta es la sección en la que se profundiza en las diferentes etapas del modelado predictivo. La inmersión profunda requiere que preste atención para comprender esta sección excepcionalmente bien. La única forma en que puede aprender a construir modelos prácticos que sean excelentes y precisos es explorando los datos de principio a fin.

Es esta etapa la que forma la base de la manipulación de datos, que sigue a la exploración de datos. La manipulación de datos es la exploración de datos a un nivel más avanzado. En esta sección, se familiarizará con la ingeniería de funciones, la codificación de etiquetas y una codificación activa.

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Aprenda modelado predictivo y aprendizaje automático

Principalmente para empezar, el aprendizaje automático define la ciencia de datos. Es donde tratas el tema, e incluye árboles de decisión en R, regresión y Random Forest. Esta parte requerirá que trates muy profundamente con la regresión, por lo tanto, asegúrate de tener claro los conceptos básicos.

Encontrará regresión lineal o múltiple, regresión logística y conceptos relacionados. Un árbol de decisión es un término para un modelo de decisiones y consecuencias que se organiza en forma de árbol. Es una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que incluye la utilidad, los resultados de los eventos y los costos de los recursos. Los bosques aleatorios también se conocen como bosques de decisiones aleatorias y se crean mediante árboles de decisiones múltiples.

Pasar a Proyectos Estructurados

Una vez que esté equipado con los conocimientos necesarios cubiertos por estas amplias categorías, podrá pasar a proyectos estructurados. Probablemente sea la única manera de dominar un arte. Cuando aplica su conocimiento, su experiencia se amplía a medida que encuentra problemas prácticos y soluciones de dispositivos sobre la marcha. Esto también lo ayudará a crear una cartera que pueda presentar a sus futuros empleadores con respecto a su experiencia práctica en el campo.

Recuerde, no es raro sentirse frustrado en esta etapa cuando enfrenta un obstáculo tras otro. Es la parte para la que te has estado preparando y no te sorprendas si esto parece más desafiante que todo lo que has hecho hasta ahora. Por lo general, sucede porque los candidatos no pueden controlar su entusiasmo por asumir desafíos y, a menudo, se sumergen en proyectos únicos. Honestamente, en esta etapa, es posible que no esté listo para algo así, y es mejor ceñirse a proyectos más estructurados con los que esté familiarizado.

Construye proyectos y sigue aprendiendo

Después de trabajar con algunos proyectos estructurados que caen dentro de la zona de familiaridad, ahora puede aventurarse en territorios desconocidos. La experiencia solo vendrá con la práctica, y la idea es que una vez que haya practicado con elementos con los que se sintió cómodo, es hora de salir de la zona de confort. Es donde pones a prueba cuánto has aprendido. Esta experiencia no solo te mostrará lo lejos que has llegado, sino que también revelará tus fortalezas y debilidades.

A medida que emprenda proyectos interesantes de ciencia de datos, comprenderá cuáles son las áreas con las que todavía está luchando y en las que necesita concentrarse. Consultar recursos para obtener orientación y buscar la ayuda de sus mentores y expertos en el campo solo aumentará su conocimiento de nuevos métodos, enfoques y técnicas. Aquí es donde se beneficia de upGrad porque lo acompañamos en su viaje desde la obtención de conocimientos prácticos y teóricos hasta convertirse en un científico de datos capacitado.

Por lo tanto, si te quedas atascado, todo lo que tienes que hacer es llegar. A medida que emprenda proyectos únicos de ciencia de datos, comprenderá cuáles son las áreas con las que todavía está luchando y en las que necesita concentrarse. Consultar recursos para obtener orientación y buscar la ayuda de sus mentores y expertos en el campo solo aumentará su conocimiento de nuevos métodos, enfoques y técnicas.

Es donde se beneficia de upGrad porque lo acompañamos en su viaje desde la obtención de conocimientos prácticos y teóricos hasta convertirse en un científico de datos capacitado. Por lo tanto, si te quedas atascado, todo lo que tienes que hacer es llegar.

Conclusión

Por lo general, en R, aprender a trabajar en un nuevo proyecto a menudo significa que está aprendiendo a usar un nuevo paquete porque, en su mayoría, habrá paquetes destinados exclusivamente al tipo de trabajo que está haciendo. Este es el conocimiento que obtienes con la experiencia, que eventualmente te convierte en un experto. Puede seleccionar los proyectos en los que desea trabajar en función de sus preferencias, que le pedimos que estableciera desde el principio.

Aumente el nivel de dificultad a medida que avanza porque el secreto del éxito con un lenguaje de programación es nunca dejar de aprender. Al igual que un idioma hablado, puede llegar a un lugar en el que sea fluido y cómodo, pero aún habrá mucho que aprender.

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