Las 7 principales bibliotecas R en ciencia de datos que debería usar ahora

Publicado: 2020-02-12

Cuando se trata de elegir bibliotecas y paquetes para Data Science, Python es el primer nombre que viene a la mente. Sin embargo, hay otro lenguaje que se ha convertido en el elemento básico favorito de la comunidad de ciencia de datos: el lenguaje de programación R. Descubra la importancia de Python y R para la comunidad de ciencia de datos.

R es un lenguaje de programación, uno de los lenguajes más demandados para aprender en 2020. Dado que fue diseñado con un enfoque en la computación estadística, su interfaz y estructura son muy adecuadas para tareas de computación estadística y científica. La razón detrás de la creciente popularidad de R es que tiene una sintaxis fácil de entender y viene equipado con la fantástica herramienta RStudio y numerosos paquetes de R. Estos paquetes R para Data Science se pueden usar para realizar varias tareas de Data Science (ML), incluida la manipulación de datos, la visualización de datos, la creación de modelos y mucho más.

Sin más preámbulos, echemos un vistazo a algunos de los mejores paquetes R para Data Science.

Tabla de contenido

Las mejores bibliotecas R para ciencia de datos

1. Dplyr

Dplyr es una biblioteca de R que se adapta mejor a la manipulación de datos. Incorpora cinco funciones que le permiten resolver algunos de los desafíos más comunes de manipulación de datos. Estas cinco funciones son:

  • mutate(): se usa para agregar nuevas variables que son funciones de variables existentes
  • select() – Se utiliza para elegir variables según sus nombres.
  • filtro () - Se utiliza para seleccionar casos en función de sus valores.
  • summarise(): se utiliza para reducir varios valores en un único resumen.
  • arreglar () - Se utiliza para cambiar el orden/secuencia de las filas

Estas cinco funciones son todo lo que necesita para realizar la mayor parte de las tareas de manipulación de datos. Con Dplyr, puede usar el mismo código R para trabajar con marcos de datos locales y también con tablas de bases de datos remotas.

2. ggplot2

ggplot2 es una herramienta de R diseñada explícitamente para crear gráficos mediante la implementación de los estándares de The Grammar of Graphics. Con ggplot2, puede producir visualizaciones gráficas de alta calidad expresando las relaciones entre los atributos de los datos y su representación gráfica.

Todo lo que necesita hacer es ingresar los datos en el sistema ggplot2 y ordenarle cómo hacer variables para la estética y qué primitivas gráficas usar; ggplot2 se encargará de todo lo demás.

Si bien la herramienta viene cargada con una gran cantidad de funciones intuitivas y es relativamente fácil de usar, siempre puede recurrir a la comunidad RStudio y Stack Overflow para buscar ayuda para cualquier problema o problema de ggplot2. Obtenga más información sobre la visualización de datos en el lenguaje de programación R.

3. Esquisse

Esquisse es otra excelente herramienta de visualización de datos en R. Es probablemente la herramienta de visualización más simple y directa que trae una de las mejores funciones de Tableau a R: ¡el famoso arrastrar y soltar!

Esquisse está construido sobre el sistema ggplot2. Por lo tanto, puede explorar fácilmente los datos en el entorno de Esquisse generando gráficos ggplot2. Además, puede iniciar la función complementaria Esquisse a través del menú RStudio. Con ggplot2, crear gráficos es mucho más fácil ya que no necesita escribir código elaborado. Puede crear cualquier patrón de visualización, desde gráficos de barras y curvas hasta diagramas de dispersión e histogramas, y también exportar el gráfico o recuperar el código que genera el gráfico.

4. MLR

Si está buscando una herramienta R para tareas de Machine Learning, MLR es justo la herramienta que necesita. Este paquete de R se creó explícitamente para Machine Learning. Por lo tanto, incluye casi todos los algoritmos de aprendizaje automático esenciales que necesita para realizar una amplia gama de tareas de ML.

El marco MLR ofrece métodos supervisados ​​como clasificación, regresión y análisis de supervivencia, junto con sus correspondientes métodos de evaluación y optimización, así como métodos no supervisados ​​como agrupamiento. Su estructura es tal que puede ampliarla usted mismo o desviarse de los métodos de conveniencia implementados y construir sus propios experimentos o algoritmos complejos.

5. Brillante

Si lo que desea es colaboración, Shiny es el paquete R para usted. Shiny reúne el poder computacional de R y la interactividad de la web moderna. La mejor parte: las aplicaciones Shiny son fáciles de escribir y desarrollar, ya que no requiere ninguna habilidad especial de desarrollo web.

Shiny te permite interactuar y comunicarte con tu equipo en la misma plataforma para una mayor transparencia y colaboración. Es la herramienta perfecta para crear aplicaciones web interactivas directamente desde R. Puede alojar aplicaciones independientes en una página web o puede incrustarlas en documentos de R Markdown. No solo eso, Shiny también le permite crear paneles interactivos. Está repleto de una amplia gama de widgets de entrada integrados. Una vez que haya creado sus aplicaciones Shiny, puede ampliarlas utilizando widgets html, temas CSS y acciones de JavaScript.

6. Lubricar

Lubridate es una biblioteca R increíble para la gestión de datos. El objetivo principal de este paquete en particular es hacer que el manejo de fechas, horas y períodos de tiempo sea rápido y fácil. Tiene una sintaxis consistente y memorable que hace que trabajar con fechas sea súper rápido y eficiente. Cualquier cosa que tenga que ver con la aritmética de datos, puede lograrlo fácilmente con Lubridate.

Lubridate permite un análisis fácil y rápido de fechas y horas y ofrece funciones simples para obtener y establecer componentes de una fecha y hora como año(), mes(), día(), hora(), minuto() y segundo() . Lubridate también puede ampliar el tipo de operaciones matemáticas que puede realizar con objetos de fecha y hora mediante la introducción de tres nuevas clases de intervalo de tiempo:

  • Duraciones – Mide la cantidad exacta de tiempo entre dos puntos
  • Períodos: puede rastrear con precisión las horas del reloj a pesar de los años bisiestos, los segundos bisiestos y el horario de verano
  • Intervalos: es un resumen proteico de la información de tiempo entre dos puntos.

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7. RCrawler

RCrawler es una biblioteca de R que se utiliza principalmente para el rastreo web basado en dominios y el raspado de contenido. Puede rastrear, analizar, almacenar páginas, extraer contenido y producir datos que pueden implementarse directamente para aplicaciones de minería de contenido web. Una cosa a tener en cuenta al usar esta herramienta es que, dado que el proceso de una operación de rastreo lo realizan varios procesos simultáneos o nodos en paralelo, es mejor usar la versión de 64 bits de R.

Con Rcrawler, puede estudiar la estructura del sitio web mediante la creación de una representación en red de los hipervínculos internos y externos de un sitio (nodos y bordes).

Conclusión

Estas son 7 bibliotecas R excepcionales para Data Science. Sin embargo, hay muchas, muchas otras bibliotecas de R que sirven para otros fines de ciencia de datos, como Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl y DataScienceR, por nombrar algunas.

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¿Son una biblioteca y un paquete en R dos cosas diferentes?

El paquete no es más que un espacio de nombres. Dentro del paquete, hay subpaquetes. La biblioteca contiene una colección de capacidades de código relacionadas que le permiten realizar una variedad de actividades sin tener que escribir su propio código. Un paquete es una colección de funciones R, datos y código generado en el lenguaje de programación R. La biblioteca es el sitio donde se guardan los paquetes.

¿Por qué Dplyr se considera una biblioteca R muy útil?

El paquete Dplyr es una excelente manera de mejorar su flujo de trabajo. Facilita el análisis y la manipulación de datos al acelerar, limpiar y simplificar el proceso. Dplyr es mucho más rápido que otras funciones más tradicionales. El acceso directo y el análisis de bases de datos externas simplifica el procesamiento de grandes cantidades de datos. Podemos evitar saturar nuestro espacio de trabajo con objetos intermedios usando el encadenamiento de funciones. El código es simple de escribir y entender. La sintaxis también es simple.

¿Qué es la red en el lenguaje de programación R?

Inspirada en los gráficos de Trellis, Lattice es una potente y elegante solución de visualización de datos de alto nivel para R. Está diseñada teniendo en cuenta los datos multivariados y permite un acondicionamiento simple para generar gráficos de "pequeños múltiplos". Lattice es capaz de manejar la mayoría de los requisitos de gráficos convencionales y, al mismo tiempo, es lo suficientemente flexible como para cumplir con la mayoría de los requisitos no estándar.