Top 7 des bibliothèques R en science des données que vous devriez utiliser maintenant

Lorsqu'il s'agit de choisir des bibliothèques et des packages pour la science des données, Python est le premier nom qui vient à l'esprit. Cependant, il existe un autre langage qui est devenu un incontournable de la communauté Data Science : le langage de programmation R. Découvrez l'importance de Python & R pour la communauté des sciences des données.

R est un langage de programmation, l'un des langages les plus demandés à apprendre en 2020. Puisqu'il a été conçu en mettant l'accent sur le calcul statistique, son interface et sa structure sont parfaitement adaptées aux tâches de calcul statistique et scientifique. La raison de la popularité croissante de R est qu'il a une syntaxe facile à comprendre et qu'il est équipé du fantastique outil RStudio et de nombreux packages R. Ces packages R pour la science des données peuvent être utilisés pour effectuer diverses tâches de science des données (ML), notamment la manipulation de données, la visualisation de données, la création de modèles, etc.

Sans plus tarder, jetons un coup d'œil à certains des meilleurs packages R pour la science des données !

Meilleures bibliothèques R pour la science des données

1. Dplyr

Dplyr est une bibliothèque R qui convient le mieux à la manipulation de données. Il intègre cinq fonctions qui vous permettent de résoudre certains des défis de manipulation de données les plus courants. Ces cinq fonctions sont :

• mutate () - Il est utilisé pour ajouter de nouvelles variables qui sont des fonctions de variables existantes
• select () - Il est utilisé pour choisir des variables en fonction de leurs noms.
• filter() - Il est utilisé pour sélectionner des cas en fonction de leurs valeurs.
• summarise () - Il est utilisé pour réduire plusieurs valeurs en un seul résumé.
• arrange() - Il est utilisé pour changer l'ordre/séquence des lignes

Ces cinq fonctions sont tout ce dont vous avez besoin pour effectuer une grande partie des tâches de manipulation de données. Avec Dplyr, vous pouvez utiliser le même code R pour travailler avec des trames de données locales et également avec des tables de base de données distantes.

2. ggplot2

ggplot2 est un outil R conçu explicitement pour créer des graphiques en implémentant les standards de The Grammar of Graphics. Avec ggplot2, vous pouvez produire des visualisations graphiques de haute qualité en exprimant les relations entre les attributs de données et leur représentation graphique.

Tout ce que vous avez à faire est d'introduire les données dans le système ggplot2 et de lui commander comment créer des variables esthétiques et quelles primitives graphiques utiliser - ggplot2 s'occupera de tout le reste.

Bien que l'outil soit livré avec une multitude de fonctions intuitives et qu'il soit relativement facile à utiliser, vous pouvez toujours recourir à la communauté RStudio et à Stack Overflow pour demander de l'aide pour tout problème lié à ggplot2. En savoir plus sur la visualisation de données dans le langage de programmation R.

3. Esquisse

Esquisse est un autre excellent outil de visualisation de données dans R. C'est probablement l'outil de visualisation le plus simple et direct qui apporte l'une des meilleures fonctionnalités de Tableau à R - le fameux glisser-déposer !

Esquisse est construit sur le système ggplot2. Ainsi, vous pouvez facilement explorer les données dans l'environnement Esquisse en générant des graphiques ggplot2. De plus, vous pouvez lancer la fonction complémentaire Esquisse via le menu RStudio. Avec ggplot2, la création de tracés est beaucoup plus facile car vous n'avez pas besoin d'écrire de code élaboré. Vous pouvez créer n'importe quel modèle de visualisation, des graphiques à barres et des courbes aux diagrammes de dispersion et aux histogrammes, et également exporter le graphique ou récupérer le code générant le graphique.

4. MLR

Si vous recherchez un outil R pour les tâches d'apprentissage automatique, MLR est exactement l'outil dont vous avez besoin. Ce package R a été explicitement conçu pour Machine Learning. Par conséquent, il inclut presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique essentiels dont vous avez besoin pour effectuer un large éventail de tâches ML.

Le cadre MLR propose des méthodes supervisées telles que la classification, la régression et l'analyse de survie, ainsi que leurs méthodes d'évaluation et d'optimisation correspondantes, ainsi que des méthodes non supervisées telles que le clustering. Sa structure est telle que vous pouvez à la fois l'étendre vous-même ou vous écarter des méthodes de commodité mises en œuvre et construire vos propres expériences ou algorithmes complexes.

5. Brillant

Si la collaboration est ce que vous désirez, Shiny est le package R pour vous. Shiny allie la puissance de calcul de R et l'interactivité du Web moderne. La meilleure partie - Les applications Shiny sont faciles à écrire et à développer car vous n'avez pas besoin de compétences particulières en développement Web.

Shiny vous permet d'interagir et de communiquer avec votre équipe sur la même plateforme pour plus de transparence et de collaboration. C'est l'outil parfait pour créer des applications Web interactives directement à partir de R. Vous pouvez soit héberger des applications autonomes sur une page Web, soit les intégrer dans des documents R Markdown. Non seulement cela, Shiny vous permet également de créer des tableaux de bord interactifs. Il contient une large gamme de widgets d'entrée intégrés. Une fois vos applications Shiny créées, vous pouvez les étendre à l'aide de widgets html, de thèmes CSS et d'actions JavaScript.

6. Lubrifier

Lubridate est une incroyable bibliothèque R de manipulation de données. L'objectif principal de ce package particulier est de rendre le traitement des dates-heures et des durées rapide et facile. Il a une syntaxe cohérente et mémorable qui rend le travail avec des dates super rapide et efficace. Tout ce qui concerne l'arithmétique des données, vous pouvez facilement le faire avec Lubridate.

Lubridate permet une analyse facile et rapide des dates-heures et offre des fonctions simples pour obtenir et définir les composants d'une date-heure tels que année(), mois(), jour(), heure(), minute() et seconde() . Lubridate peut également étendre le type d'opérations mathématiques que vous pouvez effectuer avec des objets date-heure en introduisant trois nouvelles classes d'intervalle de temps :

• Durées – Il mesure le temps exact entre deux points
• Périodes - Il peut suivre avec précision les heures d'horloge malgré les années bissextiles, les secondes bissextiles et l'heure d'été
• Intervalles - Il s'agit d'un résumé protéiforme des informations de temps entre deux points.

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7. RCrawler

RCrawler est une bibliothèque R principalement utilisée pour l'exploration Web basée sur le domaine et le grattage de contenu. Il peut explorer, analyser, stocker des pages, extraire du contenu et produire des données qui peuvent être directement implémentées pour les applications d'exploration de contenu Web. Une chose à garder à l'esprit lors de l'utilisation de cet outil est que, puisque le processus d'une opération d'exploration est effectué par plusieurs processus ou nœuds simultanés en parallèle, il est préférable d'utiliser la version 64 bits de R.

Avec Rcrawler, vous pouvez étudier la structure du site Web en créant une représentation en réseau des hyperliens internes et externes d'un site (nœuds et bords).

Conclusion

Ce sont 7 librairies R exceptionnelles pour la Data Science. Cependant, il existe de nombreuses autres bibliothèques R qui servent à d'autres fins de science des données, notamment Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl et DataScienceR, pour n'en nommer que quelques-unes.

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