R Untuk Ilmu Data: Mengapa Anda Harus Memilih R untuk Ilmu Data?

Bahasa yang kuat di dunia Ilmu Data dan komputasi statistik, R semakin populer di kalangan siswa. Setelah dikembangkan pada awal 1990-an , ada upaya tanpa henti yang dilakukan untuk meningkatkan antarmuka pengguna bahasa pemrograman.

Dalam perjalanannya dari editor teks dasar menjadi R Studio interaktif dan kemudian menjadi Jupyter Notebooks, R telah membuat komunitas Ilmu Data dunia tetap terlibat.

Tapi belajar R bisa membuat frustasi jika tidak didekati dengan cara yang benar. Anda mungkin akrab dengan ulasan siswa yang mendokumentasikan perjuangan dengan bahasa tersebut. Akan ada beberapa yang menyerah di tengah jalan, dan masih ada beberapa yang merasa mandek dan putus asa mencari cara yang lebih terstruktur untuk mendekatinya.

Apakah Anda termasuk dalam kategori ini atau lebih segar, Anda mungkin lega mengetahui bahwa bahasa tersebut memang memiliki beberapa masalah yang melekat. Jadi berhentilah bersikap keras pada diri sendiri jika Anda merasa sulit. Biasanya, ada ketidaksesuaian yang jelas antara sumber motivasi Anda dan apa yang Anda pelajari.

Tidak ada yang ingin terlibat dengan masalah latihan kering dan sintaks pengkodean karena mereka menyukai kegiatan yang agak membosankan ini. Sama sekali tidak! Orang-orang ingin bertahan dengan proses penguasaan sintaksis yang panjang dan sulit ini karena ini akan memungkinkan mereka untuk lulus ke hal-hal yang baik. Namun, segunung topik yang rumit dan panjang yang harus Anda bahas untuk dapat melakukan sesuatu dengannya bisa menyakitkan.

Dan jika Anda telah tiba di sini untuk mencari tahu apakah ada cara yang lebih alami untuk mencapai tujuan Anda, Anda berada di tempat yang seharusnya.

Ada cara yang lebih terstruktur untuk belajar R dan percayalah itu layak dipelajari! Bagi siapa pun yang tertarik, ada beberapa keuntungan belajar R dibandingkan bahasa pemrograman lainnya. Yang terpenting, tugas sehari-hari di Ilmu Data dapat dilakukan secara langsung dengan ekosistem rapi dari R. Visualisasi Data dalam bahasa pemrograman R sederhana dan kuat. Ini juga memiliki salah satu komunitas online paling ramah dan inklusif yang menurut Anda sangat membantu.

Jika Anda ingin belajar R, Anda harus sangat jelas tentang apa yang Anda hadapi dan mendapatkan pandangan yang komprehensif dari gambaran besar. Itulah tepatnya yang akan kami lakukan di sini. Sebagai permulaan, Anda mungkin memiliki banyak keraguan tentang R, mulai dari dasar-dasar apa artinya dan Mengapa belajar R? ke area analisis data, manipulasi data, dan pembelajaran mesin yang lebih kompleks. Mari kita atasi aspek satu per satu saat kami memandu Anda menuju cara belajar R yang benar.

Apa itu R?

Yayasan R telah menggambarkan r sebagai "bahasa dan lingkungan untuk komputasi statistik dan grafik." Artinya sangat sederhana karena R jelas lebih dari itu.

Di bawah ini adalah daftar karakteristik yang telah menjadi definitif R sebagai bahasa pemrograman:

• Perangkat lunak analisis data : Bagi siapa saja yang ingin memahami data, R dapat digunakan untuk Visualisasi Data, analisis statistik, dan pemodelan prediktif.
• Bahasa pemrograman : R adalah bahasa berorientasi objek yang menyediakan operator, fungsi, dan objek untuk memungkinkan penjelajahan, visualisasi, dan model data.
• Proyek perangkat lunak sumber terbuka : Meskipun gratis, akurasi numerik dan standar kualitas dalam R sangat tinggi. Antarmuka bahasa yang terbuka memungkinkan integrasi yang mudah dengan sistem dan aplikasi lain.
• Lingkungan analisis statistik : R adalah tempat beberapa penelitian paling mutakhir terjadi dalam pemodelan prediktif dan statistik. Inilah sebabnya mengapa R sering menjadi platform pertama yang menawarkan teknik yang baru dikembangkan setelah tiba. Bahkan untuk metode statistik standar, implementasi dalam R sangat mudah.
• Komunitas : Dengan komunitas online yang besar, R memiliki sekitar dua juta pengguna! Seharusnya tidak mengherankan bahwa kepemimpinan proyek R mencakup ilmuwan komputer dan ahli statistik terkemuka.

Baca: Tutorial R untuk Pemula

Mengapa Anda harus belajar R?

Sudah menjadi kepercayaan umum bahwa mempelajari Ilmu Data mengharuskan Anda untuk belajar Python atau R. Alasan mengapa kebanyakan orang memilih R adalah karena R memiliki beberapa keunggulan yang jelas dibandingkan bahasa pemrograman lain.

Sumber

• R memiliki gaya pengkodean yang mudah.
• Karena ini open-source, Anda tidak perlu khawatir membayar biaya berlangganan atau biaya tambahan.
• Ini menawarkan akses instan ke lebih dari 7800 paket khusus untuk tugas komputasi yang berbeda.
• Ada dukungan komunitas yang luar biasa dan banyak forum jika Anda memerlukan bantuan.
• Ini menjanjikan pengalaman komputasi kinerja tinggi yang hanya dapat ditawarkan oleh beberapa platform lain.
• Sebagian besar perusahaan dan analitik Ilmu Data di seluruh dunia memandang R sebagai keterampilan yang berharga bagi seorang karyawan.

Apa motivasi Anda belajar R?

Bahkan sebelum Anda mulai dengan R, penting untuk menjelaskan setidaknya kepada diri sendiri tentang mengapa Anda ingin melakukannya. Akan menarik untuk mengetahui apa motivasi Anda dan harapan apa yang Anda miliki dari perjalanan ini. Percaya atau tidak, latihan ini dapat menjadi jangkar yang diperlukan bagi Anda saat keadaan menjadi sulit dan dalam hal ini, bahkan membosankan. Cari tahu jenis data yang ingin Anda kerjakan dan jenis proyek yang ingin Anda bangun.

Apakah Anda ingin menganalisis bahasa? Visi komputer? Memprediksi pasar saham? Berurusan dengan statistik olahraga? Seperti apa cakupan ilmu data masa depan ? Seperti yang mungkin Anda perhatikan, aspek-aspek ini mengharuskan Anda mempelajari lebih dalam dari sekadar "menjadi ilmuwan data". Ini bukan tentang menjadi ilmuwan data sebanyak apa yang ingin Anda lakukan sebagai ilmuwan data.

Mendefinisikan tujuan akhir Anda akan sangat penting dalam meletakkan jalan Anda. Ketika Anda sudah tahu apa yang ingin Anda lakukan dengan pengetahuan itu, kemungkinan terganggu dengan apa pun yang tidak Anda perlukan menjadi suram. Anda akan dapat tetap fokus pada aspek-aspek yang sangat penting untuk tujuan Anda dan dalam proses dan menyaring sendiri yang diperlukan dari yang tidak perlu.

Pelajari dasar-dasar di R

Tidak ada pembelajaran R yang melewatkan ini. Tugas pertama Anda adalah membiasakan diri dengan lingkungan pengkodean.

Antarmuka R Studio

Area pertama adalah R Console yang menampilkan output dari kode yang dijalankan. Berikutnya adalah R Script. Ini adalah ruang di mana kode harus dimasukkan. Berikutnya adalah lingkungan R. Ini menunjukkan set tambahan elemen eksternal. Ini termasuk set data, fungsi, vektor, variabel, dan sebagainya. Yang terakhir adalah Output Grafis. Grafik tersebut merupakan hasil analisis data eksplorasi.

Komputasi Dasar

Yang terbaik adalah memulai dengan beberapa perhitungan sederhana. Anda juga dapat menggunakan konsol R sebagai kalkulator interaktif. Anda dapat melakukan eksperimen dengan kombinasi perhitungan yang berbeda dan mencocokkan hasilnya. Saat Anda bergerak maju, Anda juga dapat mengakses perhitungan sebelumnya.

Menekan panah Atas dan Bawah setelah mengklik konsol R akan membawa Anda ke perhitungan sebelumnya dengan mengaktifkan perintah yang dijalankan sebelumnya. Namun, jika ada terlalu banyak perhitungan yang terlibat, Anda cukup membuat variabel. Ingatlah bahwa variabel-variabel ini harus berupa alfanumerik atau hanya abjad tetapi tidak numerik.

Dasar Pemrograman

Dianggap sebagai blok bangunan bahasa pemrograman, semakin baik Anda dalam hal ini, semakin sedikit masalah yang akan Anda hadapi dalam debugging. Lima kelas atom atau dasar objek dalam R adalah karakter, bilangan bulat atau bilangan bulat, bilangan real atau numerik, kompleks dan logis (benar atau salah). Objek-objek ini dapat memiliki atribut yang berbeda seperti nama atau nama dimensi, dimensi, panjang, dan kelas.

Baca juga: Pertanyaan & Jawaban Wawancara R

Tipe Data

Berbagai tipe data dalam R termasuk vektor (integer, numerik, dll), bingkai data, daftar dan matriks. Vektor adalah objek paling dasar dalam bahasa pemrograman ini. Untuk membuat vektor kosong, Anda harus menggunakan vector(). Vektor akan terdiri dari objek dari kelas yang sama. Dimungkinkan juga untuk membuat vektor dengan mencampur objek dari kelas yang berbeda.

Ini menghasilkan berbagai jenis objek yang diubah menjadi satu kelas. Daftar adalah istilah yang digunakan untuk jenis vektor khusus. Daftar ini mencakup elemen dari berbagai tipe data. Matriks adalah nama untuk vektor dengan atribut dimensi, yaitu diperkenalkan dengan baris dan kolom. Dalam keluarga tipe data; namun, bingkai data adalah yang paling umum digunakan. Ini karena menyimpan data tabular.

Struktur Kontrol

Struktur kontrol digunakan untuk memantau aliran perintah atau kode yang terkandung dalam fungsi. Fungsi adalah kumpulan perintah yang dibuat untuk mengotomatiskan tugas pengkodean yang berulang. Siswa sering merasa bagian ini sulit untuk dipahami. Untungnya, ada banyak paket di R yang melengkapi tugas yang dilakukan oleh struktur kontrol ini.

Paket Berguna

Dari sekitar 7800 paket atau lebih, pasti ada beberapa yang Anda butuhkan lebih dari yang lain. Hidup dalam Ilmu Data jauh lebih mudah jika Anda mengenal mereka. Di antara banyak paket yang tersedia untuk mengimpor data readr, jsonlite, data.table, sqldf dan RMySQL lebih berguna. Dalam hal visualisasi data, ggplot2 adalah yang terbaik untuk grafik tingkat lanjut.

R benar-benar menawarkan koleksi paket manipulasi data yang fantastis dan beberapa di antaranya yang luar biasa adalah plyr, stringr, lubridate, dplyr, dan rapi. Sekarang, semua yang Anda butuhkan untuk membuat model pembelajaran mesin dapat disediakan oleh tanda sisipan. Tetapi Anda juga dapat menginstal paket dengan algoritme seperti gbm, rpart, randomForest, dan sebagainya.

Kenali Eksplorasi Data dan Manipulasi Data

Ini adalah bagian di mana Anda menyelam jauh ke dalam berbagai tahap pemodelan prediktif. Penyelaman yang dalam mengharuskan Anda memperhatikan untuk memahami bagian ini dengan sangat baik. Satu-satunya cara Anda dapat belajar membangun model praktis yang hebat dan akurat adalah dengan menjelajahi data dari awal hingga akhir.

Tahap inilah yang membentuk dasar manipulasi data, yang mengikuti eksplorasi data. Manipulasi data adalah eksplorasi data pada tingkat yang lebih lanjut. Di bawah bagian ini, Anda akan berkenalan dengan rekayasa fitur, penyandian label, dan satu penyandian panas.

Pelajari juga tentang: Python vs R untuk Ilmu Data

Pelajari Pemodelan Prediktif dan Pembelajaran Mesin

Sebagian besar sebagai permulaan, Pembelajaran Mesin mendefinisikan Ilmu Data. Di sinilah Anda berurusan dengan topik, dan itu termasuk Pohon Keputusan di R, Regresi dan Hutan Acak. Bagian ini akan mengharuskan Anda untuk menangani Regresi secara mendalam, oleh karena itu pastikan Anda memahami dasar-dasarnya.

Anda akan menemukan Regresi Linier atau Berganda, Regresi Logistik, dan konsep terkait. Pohon keputusan adalah istilah untuk model keputusan dan konsekuensi yang disusun seperti pohon. Ini adalah alat pendukung keputusan yang mencakup utilitas, hasil acara dan biaya sumber daya. Hutan acak juga dikenal sebagai hutan keputusan acak, dan dibuat oleh banyak pohon keputusan.

Pindah ke Proyek Terstruktur

Setelah Anda dilengkapi dengan pengetahuan yang diperlukan yang tercakup dalam kategori luas ini, Anda akan dapat beralih ke proyek terstruktur. Ini mungkin satu-satunya cara untuk menguasai seni. Saat Anda menerapkan pengetahuan Anda, pengalaman Anda akan bertambah luas saat Anda menghadapi masalah praktis dan solusi perangkat di mana saja. Ini juga akan membantu Anda membangun portofolio yang dapat Anda presentasikan kepada pemberi kerja masa depan Anda mengenai pengalaman praktis Anda di lapangan.

Ingat, tidak jarang merasa frustrasi pada tahap ini karena Anda menghadapi rintangan demi rintangan. Ini adalah bagian yang telah Anda persiapkan sendiri dan jangan heran jika ini tampak lebih menantang daripada semua yang telah Anda lakukan sampai sekarang. Ini biasanya terjadi karena kandidat tidak dapat mengontrol kegembiraan mereka untuk mengambil tantangan dan sering terjun ke proyek yang unik. Sejujurnya, pada tahap ini, Anda mungkin belum siap untuk hal seperti itu, dan yang terbaik adalah tetap berpegang pada proyek yang lebih terstruktur yang Anda kenal.

Bangun proyek dan terus belajar

Setelah bekerja dengan beberapa proyek terstruktur yang termasuk dalam zona keakraban, kini Anda dapat menjelajah ke wilayah yang tidak dikenal. Keahlian hanya akan datang dengan latihan, dan idenya adalah bahwa setelah Anda berlatih dengan elemen yang membuat Anda nyaman, inilah saatnya untuk bergerak melampaui zona nyaman. Di sinilah Anda menguji seberapa banyak Anda telah belajar. Pengalaman ini tidak hanya akan menunjukkan seberapa jauh Anda telah melangkah, tetapi juga akan mengungkapkan kekuatan dan kelemahan Anda.

Saat Anda mengambil proyek Ilmu Data yang menarik, Anda akan memahami area mana yang masih Anda perjuangkan dan perlu Anda fokuskan. Mengacu pada sumber daya untuk panduan dan mencari bantuan dari mentor dan pakar lapangan Anda hanya akan menambah pengetahuan Anda tentang metode, pendekatan, dan teknik baru. Di sinilah Anda mendapat manfaat dari upGrad karena kami melihat Anda melalui perjalanan Anda dari memperoleh pengetahuan praktis dan teoretis hingga menjadi Ilmuwan Data yang terampil.

Oleh karena itu, jika Anda terjebak, yang harus Anda lakukan adalah menjangkau. Saat Anda mengambil proyek Ilmu Data yang unik, Anda akan memahami area mana yang masih Anda perjuangkan dan perlu Anda fokuskan. Mengacu pada sumber daya untuk panduan dan mencari bantuan dari mentor dan pakar lapangan Anda hanya akan menambah pengetahuan Anda tentang metode, pendekatan, dan teknik baru.

Di sinilah Anda mendapat manfaat dari upGrad karena kami melihat Anda melalui perjalanan Anda dari memperoleh pengetahuan praktis dan teoretis hingga menjadi Ilmuwan Data yang terampil. Oleh karena itu, jika Anda terjebak, yang harus Anda lakukan adalah menjangkau.

Kesimpulan

Biasanya di R, belajar mengerjakan proyek baru sering kali berarti Anda belajar menggunakan paket baru karena sebagian besar akan ada paket yang khusus ditujukan untuk jenis pekerjaan yang Anda lakukan. Ini adalah pengetahuan yang Anda dapatkan dengan pengalaman, yang pada akhirnya membuat Anda menjadi ahli. Anda dapat memilih proyek yang ingin Anda kerjakan berdasarkan preferensi Anda yang kami minta untuk Anda selesaikan sejak awal.

Tingkatkan tingkat kesulitan saat Anda maju karena rahasia sukses dengan bahasa pemrograman adalah tidak pernah berhenti belajar. Sama seperti bahasa lisan, Anda dapat mencapai tempat di mana Anda fasih dan nyaman, tetapi masih banyak yang harus dipelajari.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.