R pour la science des données : pourquoi choisir R pour la science des données ?

Langage puissant dans le monde de la science des données et de l'informatique statistique, R devient de plus en plus populaire parmi les étudiants. Après son développement au début des années 1990 , des efforts sans fin ont été déployés pour améliorer l'interface utilisateur du langage de programmation.

Au cours de son parcours d'un éditeur de texte rudimentaire à un studio R interactif, puis à des cahiers Jupyter, R a maintenu l'engagement des communautés mondiales de la science des données.

Mais apprendre R peut être frustrant s'il n'est pas abordé de la bonne manière. Vous connaissez probablement les critiques d'étudiants documentant la lutte avec la langue. Il y en aurait qui ont abandonné à mi-chemin, et il y en a encore qui se sentent coincés et cherchent désespérément une façon plus structurée de l'aborder.

Que vous apparteniez à ces catégories ou que vous soyez un débutant, vous serez peut-être soulagé de savoir que la langue présente certains problèmes inhérents. Alors arrêtez d'être dur avec vous-même si vous trouvez cela difficile. Habituellement, il y a un décalage évident entre la source de votre motivation et ce que vous apprenez.

Personne ne veut s'engager dans des problèmes de pratique sèche et de syntaxe de codage parce qu'ils aiment ces activités plutôt ennuyeuses. Absolument pas! Les gens veulent supporter ce processus long et ardu de maîtrise de la syntaxe, car cela leur permettra de passer aux bonnes choses. Cependant, la montagne de sujets compliqués et longs que vous devez couvrir pour pouvoir en faire quelque chose peut être pénible.

Et si vous êtes arrivé ici pour savoir s'il existe un moyen plus naturel d'atteindre votre objectif, vous êtes là où vous devriez être.

Il existe une manière plus structurée d'apprendre R et croyez-moi, cela vaut la peine d'apprendre ! Pour toute personne intéressée, il y a des avantages certains à apprendre R par rapport aux autres langages de programmation. Plus important encore, les tâches quotidiennes en science des données peuvent être effectuées directement avec l'écosystème tidyverse de R. La visualisation de données dans le langage de programmation R est à la fois simple et puissante. Il possède également l'une des communautés en ligne les plus conviviales et les plus inclusives que vous trouverez très utile.

Si vous voulez apprendre R, vous devez être très clair sur ce à quoi vous avez affaire et avoir une vue d'ensemble de la situation dans son ensemble. C'est exactement ce que nous allons faire ici. Pour commencer, on s'attend à ce que vous ayez beaucoup de doutes concernant R, en commençant par les bases de ce que cela signifie et pourquoi apprendre R ? aux domaines plus complexes de l'analyse des données, de la manipulation des données et de l'apprentissage automatique. Laissez-nous aborder les aspects un par un en vous guidant vers la bonne façon d'apprendre R.

C'est quoi R ?

La Fondation R a décrit r comme "un langage et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques". C'est pour le dire très simplement parce que R est clairement beaucoup plus que cela.

Vous trouverez ci-dessous une liste des caractéristiques qui sont devenues définitives de R en tant que langage de programmation :

• Un logiciel d'analyse de données : Pour tous ceux qui souhaitent donner un sens aux données, R peut être utilisé pour la visualisation de données, l'analyse statistique et la modélisation prédictive.
• Un langage de programmation : R est un langage orienté objet qui fournit des opérateurs, des fonctions et des objets permettant d'explorer, de visualiser et de modéliser des données.
• Un projet de logiciel open-source : Bien que gratuit, la précision numérique et le standard de qualité de R sont très élevés. Les interfaces ouvertes du langage permettent son intégration facile avec d'autres systèmes et applications.
• Un environnement d'analyse statistique : R est l'endroit où se déroulent certaines des recherches les plus pointues en matière de modélisation prédictive et de statistiques. C'est pourquoi R est souvent la première plate-forme à proposer une technique nouvellement développée après son arrivée. Même pour les méthodes statistiques standard, la mise en œuvre dans R est vraiment facile.
• Une communauté : Avec une grande communauté en ligne, R compte environ deux millions d'utilisateurs ! Il ne devrait pas être surprenant que la direction du projet R comprenne des informaticiens et des statisticiens de premier plan.

Lire : Tutoriel R pour les débutants

Pourquoi devriez-vous apprendre R?

Il est communément admis que l'apprentissage de la science des données nécessite d'apprendre Python ou R. La raison pour laquelle la plupart des gens choisissent R est qu'il présente des avantages évidents par rapport aux autres langages de programmation.

La source

• R a un style de codage simple.
• Comme il est open-source, vous n'avez pas à vous soucier de payer des frais d'abonnement ou des frais supplémentaires.
• Il offre un accès instantané à plus de 7800 packages personnalisés pour différentes tâches de calcul.
• Il existe un soutien communautaire écrasant et de nombreux forums si vous avez besoin d'aide.
• Il promet une expérience informatique haute performance que seules quelques autres plates-formes peuvent offrir.
• La plupart des entreprises de science des données et des analyses du monde entier considèrent R comme une compétence précieuse chez un employé.

Quelle est votre motivation pour apprendre R ?

Avant même de commencer avec R, il est important d'être clair au moins pour vous-même sur la raison pour laquelle vous voudriez le faire. Il sera intéressant de découvrir quelles sont vos motivations et quelles attentes vous avez de ce voyage. Croyez-le ou non, cet exercice pourrait vous servir d'ancrage nécessaire lorsque les choses deviennent difficiles et, dans ce cas, même ennuyeuses. Découvrez le type de données avec lesquelles vous souhaitez travailler et le type de projets que vous souhaiteriez créer.

Vous souhaitez analyser le langage ? Vision par ordinateur? Prédire la bourse ? Traiter avec les statistiques sportives? À quoi ressemble le futur champ d'application de la science des données ? Comme vous l'avez peut-être remarqué, ces aspects vous obligent à approfondir un peu plus que simplement "être un data scientist". Il ne s'agit pas tant de devenir un data scientist que de ce que vous voulez faire en tant que data scientist.

Définir votre objectif final sera crucial pour tracer votre chemin. Lorsque vous savez déjà ce que vous cherchez à faire avec ces connaissances, les chances de vous laisser distraire par tout ce dont vous n'aurez pas besoin sont faibles. Vous pourrez rester concentré sur les aspects qui sont cruciaux pour votre objectif et dans le processus et filtrer vous-même le nécessaire de l'inutile.

Apprendre les bases en R

Il n'y a pas d'apprentissage R en sautant cela. Votre première tâche serait de vous familiariser avec l'environnement de codage.

Interface R Studio

La première zone est la console R qui affiche la sortie du code exécuté. Le suivant est R Script. C'est l'espace où les codes doivent être saisis. Le suivant est l'environnement R. Il montre l'ensemble supplémentaire d'éléments externes. Il comprend des ensembles de données, des fonctions, des vecteurs, des variables, etc. Le dernier est la sortie graphique. Ces graphiques sont le résultat d'une analyse exploratoire des données.

Calculs de base

Il est préférable de commencer par quelques calculs simples. Vous pouvez également utiliser la console R comme calculatrice interactive. Vous pouvez effectuer des expériences avec des combinaisons de différents calculs et faire correspondre leurs résultats. Au fur et à mesure que vous avancez, vous pouvez également accéder aux calculs précédents.

Un appui sur les flèches Haut et Bas après avoir cliqué sur la console R vous ramènera à votre calcul précédent en activant les commandes précédemment exécutées. Cependant, s'il y a trop de calculs impliqués, vous pouvez simplement créer des variables. Rappelez-vous cependant que ces variables doivent être alphanumériques ou simplement des alphabets mais pas numériques.

L'essentiel de la programmation

Considéré comme la pierre angulaire du langage de programmation, mieux vous y parviendrez, moins vous aurez de problèmes de débogage. Les cinq classes atomiques ou de base d'objets dans R sont les nombres entiers ou entiers, numériques ou réels, complexes et logiques (vrai ou faux). Ces objets peuvent avoir différents attributs comme des noms ou des noms de dimensions, dimensions, longueur et classe.

Lisez aussi: Questions et réponses de l'entrevue R

Types de données

Les différents types de données dans R incluent les vecteurs (entiers, numériques, etc.), les trames de données, les listes et les matrices. Le vecteur est l'objet le plus basique de ce langage de programmation. Afin de créer un vecteur vide, vous devrez utiliser vector(). Le vecteur sera composé d'un objet de la même classe. Il est également possible de créer un vecteur en mélangeant des objets de différentes classes.

Il en résulte que différents types d'objets sont convertis en une seule classe. La liste est un terme utilisé pour un type spécial de vecteur. La liste comprend des éléments de différents types de données. Matrix est un nom pour un vecteur avec un attribut de dimension, c'est-à-dire introduit avec une ligne et une colonne. Dans la famille des types de données ; cependant, le bloc de données est le plus couramment utilisé. En effet, il stocke des données tabulaires.

Structures de contrôle

Une structure de contrôle est utilisée pour surveiller le flux de commandes ou de codes impliqués dans la fonction. Une fonction est un jeu de commandes créé pour automatiser une tâche de codage répétitive. Les étudiants trouvent souvent cette section difficile à comprendre. Heureusement, il existe de nombreux packages dans R qui complètent la tâche effectuée par ces structures de contrôle.

Forfaits utiles

Sur quelque 7800 forfaits ou plus, il y en a sûrement certains dont vous aurez besoin plus que d'autres. La vie en science des données est beaucoup plus facile quand on les connaît. Parmi les nombreux packages disponibles pour importer des données readr, jsonlite, data.table, sqldf et RMySQL sont plus utiles. En ce qui concerne la visualisation des données, ggplot2 est le meilleur pour les graphiques avancés.

R possède vraiment une fantastique collection de packages de manipulation de données et certains des plus exceptionnels sont plyr, stringr, lubridate, dplyr et tidyr. Désormais, tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle d'apprentissage automatique peut être fourni par caret. Mais vous pouvez également installer des packages par des algorithmes tels que gbm, rpart, randomForest , etc.

Se familiariser avec l'exploration de données et la manipulation de données

C'est la section où vous plongez dans les différentes étapes de la modélisation prédictive. La plongée en profondeur nécessite que vous fassiez attention à bien comprendre cette section. La seule façon d'apprendre à construire des modèles pratiques qui seront à la fois excellents et précis est d'explorer les données du début à la fin.

C'est cette étape qui constitue le fondement de la manipulation des données, qui suit l'exploration des données. La manipulation des données est l'exploration des données à un niveau plus avancé. Dans cette section, vous vous familiariserez avec l'ingénierie des fonctionnalités, l'encodage des étiquettes et un encodage à chaud.

Découvrez également : Python vs R pour la science des données

Apprendre la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique

Surtout pour les débutants, l'apprentissage automatique définit la science des données. C'est là que vous traitez le sujet, et il comprend les arbres de décision dans R, la régression et la forêt aléatoire. Cette partie vous obligera à traiter très profondément la régression, assurez-vous donc de bien comprendre les bases.

Vous rencontrerez la régression linéaire ou multiple, la régression logistique et les concepts connexes. Un arbre de décision est un terme désignant un modèle de décisions et de conséquences organisé sous forme d'arbre. Il s'agit d'un outil d'aide à la décision qui inclut l'utilité, les résultats des événements et les coûts des ressources. Les forêts aléatoires sont également appelées forêts de décision aléatoires et sont créées par plusieurs arbres de décision.

Passez aux projets structurés

Une fois que vous aurez acquis les connaissances nécessaires couvertes par ces grandes catégories, vous pourrez passer à des projets structurés. C'est probablement le seul moyen de maîtriser un art. Lorsque vous appliquez vos connaissances, votre expérience s'élargit au fur et à mesure que vous rencontrez des problèmes pratiques et des solutions d'appareils en déplacement. Cela vous aidera également à constituer un portfolio que vous pourrez présenter à vos futurs employeurs concernant votre expérience pratique dans le domaine.

N'oubliez pas qu'il n'est pas rare d'être frustré à ce stade lorsque vous faites face à un obstacle après l'autre. C'est la partie à laquelle vous vous êtes préparé et ne soyez pas surpris si cela semble plus difficile que tout ce que vous avez fait jusqu'à présent. Cela se produit généralement parce que les candidats ne peuvent pas contrôler leur enthousiasme à relever des défis et se plongent souvent dans des projets uniques. Honnêtement, à ce stade, vous n'êtes peut-être pas prêt pour quelque chose comme ça, et il est préférable de vous en tenir à des projets plus structurés que vous connaissez.

Construire des projets et continuer à apprendre

Après avoir travaillé avec des projets structurés relevant de la zone de familiarité, vous pouvez maintenant vous aventurer dans des territoires inconnus. L'expertise ne viendra qu'avec la pratique, et l'idée est qu'une fois que vous avez pratiqué avec des éléments avec lesquels vous étiez à l'aise, il est temps de sortir de la zone de confort. C'est là que vous testez combien vous avez appris. Cette expérience vous montrera non seulement le chemin parcouru, mais elle révélera également vos forces et vos faiblesses.

Au fur et à mesure que vous entreprenez des projets intéressants en science des données, vous comprendrez quels sont les domaines avec lesquels vous luttez encore et sur lesquels vous devez vous concentrer. Se référer à des ressources pour obtenir des conseils et demander l'aide de vos mentors et experts de terrain ne fera qu'ajouter à votre connaissance des nouvelles méthodes, approches et techniques. C'est là que vous bénéficiez d'upGrad car nous vous accompagnons tout au long de votre parcours, depuis l'obtention de connaissances pratiques et théoriques jusqu'à devenir un Data Scientist qualifié.

Par conséquent, si vous êtes bloqué, tout ce que vous avez à faire est de tendre la main. Au fur et à mesure que vous entreprenez des projets uniques en science des données, vous comprendrez quels sont les domaines avec lesquels vous avez encore du mal et sur lesquels vous devez vous concentrer. Se référer à des ressources pour obtenir des conseils et demander l'aide de vos mentors et experts de terrain ne fera qu'ajouter à votre connaissance des nouvelles méthodes, approches et techniques.

C'est là que vous bénéficiez d'upGrad car nous vous accompagnons tout au long de votre parcours, depuis l'obtention de connaissances pratiques et théoriques jusqu'à devenir un Data Scientist qualifié. Par conséquent, si vous êtes bloqué, tout ce que vous avez à faire est de tendre la main.

Conclusion

Habituellement, dans R, apprendre à travailler sur un nouveau projet signifie souvent que vous apprenez à utiliser un nouveau package, car la plupart du temps, il y aura des packages exclusivement destinés au type de travail que vous effectuez. C'est la connaissance que vous acquérez avec l'expérience, qui finit par faire de vous un expert. Vous pouvez sélectionner les projets sur lesquels vous souhaitez travailler en fonction de vos préférences que nous vous avons demandé de définir au tout début.

Augmentez le niveau de difficulté au fur et à mesure que vous progressez, car le secret du succès avec un langage de programmation est de ne jamais arrêter d'apprendre. Tout comme une langue parlée, vous pouvez atteindre un endroit où vous parlez couramment et à l'aise, mais il y aura encore beaucoup à apprendre.

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