7 Perpustakaan R Teratas dalam Ilmu Data yang Harus Anda Gunakan Sekarang

Ketika datang untuk memilih perpustakaan dan paket untuk Ilmu Data, Python adalah nama pertama yang terlintas dalam pikiran. Namun, ada bahasa lain yang menjadi favorit komunitas Ilmu Data – bahasa pemrograman R. Pelajari betapa pentingnya Python & R untuk komunitas ilmu data.

R adalah bahasa pemrograman, salah satu bahasa yang paling banyak diminati untuk dipelajari pada tahun 2020. Karena dirancang dengan fokus pada komputasi statistik, antarmuka dan strukturnya sangat cocok untuk tugas komputasi statistik dan ilmiah. Alasan di balik popularitas R yang meningkat adalah karena ia memiliki sintaks yang mudah dipahami dan dilengkapi dengan alat RStudio yang fantastis dan banyak paket R. Paket R untuk Ilmu Data ini dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas Ilmu Data (ML), termasuk manipulasi data, visualisasi data, pembuatan model, dan banyak lagi.

Tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat beberapa paket R terbaik untuk Ilmu Data!

Perpustakaan R Terbaik untuk Ilmu Data

1. Dplyr

Dplyr adalah pustaka R yang paling cocok untuk manipulasi data. Ini menggabungkan lima fungsi yang memungkinkan Anda untuk memecahkan beberapa tantangan manipulasi data yang paling umum. Kelima fungsi tersebut adalah:

• mutate() – Digunakan untuk menambahkan variabel baru yang merupakan fungsi dari variabel yang sudah ada
• select() – Digunakan untuk memilih variabel sesuai dengan namanya.
• filter()- Digunakan untuk memilih kasus berdasarkan nilainya.
• summarise() – Digunakan untuk mereduksi beberapa nilai menjadi satu ringkasan.
• arrange() – Digunakan untuk mengubah urutan/urutan baris

Lima fungsi ini adalah semua yang Anda butuhkan untuk melakukan sebagian besar tugas manipulasi data. Dengan Dplyr, Anda dapat menggunakan kode R yang sama untuk bekerja dengan bingkai data lokal dan juga dengan tabel database jarak jauh.

2. ggplot2

ggplot2 adalah alat R yang dirancang secara eksplisit untuk membuat grafik dengan menerapkan standar The Grammar of Graphics. Dengan ggplot2, Anda dapat menghasilkan visualisasi grafis berkualitas tinggi dengan mengekspresikan hubungan antara atribut data dan representasi grafisnya.

Yang perlu Anda lakukan adalah memasukkan data ke dalam sistem ggplot2 dan memerintahkannya bagaimana membuat variabel menjadi estetika dan primitif grafis apa yang digunakan – ggplot2 akan menangani yang lainnya.

Meskipun alat ini dilengkapi dengan sejumlah fungsi intuitif dan relatif mudah digunakan, Anda selalu dapat menggunakan komunitas RStudio dan Stack Overflow untuk mencari bantuan untuk masalah dan masalah ggplot2. Pelajari lebih lanjut tentang visualisasi data dalam bahasa Pemrograman R.

3. Esquisse

Esquisse adalah alat visualisasi data luar biasa lainnya di R. Ini mungkin alat visualisasi paling sederhana dan lugas yang menghadirkan salah satu fitur terbaik Tableau ke R – seret dan lepas yang terkenal!

Esquisse dibangun di atas sistem ggplot2. Jadi, Anda dapat dengan mudah menjelajahi data di lingkungan Esquisse dengan membuat grafik ggplot2. Plus, Anda dapat meluncurkan fungsi tambahan Esquisse melalui menu RStudio. Dengan ggplot2, membuat plot jauh lebih mudah karena Anda tidak perlu menulis kode yang rumit. Anda dapat membuat pola visualisasi apa pun, dari grafik batang dan kurva, untuk menyebarkan plot dan histogram, dan juga mengekspor grafik atau mengambil kode yang menghasilkan grafik.

4. MLR

Jika Anda mencari alat R untuk tugas Pembelajaran Mesin, MLR adalah alat yang Anda butuhkan. Paket R ini dibuat secara eksplisit untuk Machine Learning. Oleh karena itu, ini mencakup hampir semua algoritme pembelajaran mesin penting yang Anda perlukan untuk melakukan berbagai tugas ML.

Kerangka kerja MLR menawarkan metode yang diawasi seperti klasifikasi, regresi, dan analisis kelangsungan hidup, bersama dengan metode evaluasi dan optimasi yang sesuai, serta metode tanpa pengawasan seperti pengelompokan. Strukturnya sedemikian rupa sehingga Anda dapat memperluasnya sendiri atau menyimpang dari metode praktis yang diterapkan dan membuat eksperimen atau algoritme kompleks Anda sendiri.

5. Mengkilap

Jika kolaborasi adalah apa yang Anda inginkan, Shiny adalah paket R untuk Anda. Shiny menyatukan kekuatan komputasi R dan interaktivitas web modern. Bagian terbaiknya – Aplikasi mengkilap mudah untuk ditulis dan dikembangkan karena Anda tidak memerlukan keahlian pengembangan web khusus.

Shiny memungkinkan Anda berinteraksi dan berkomunikasi dengan tim Anda di platform yang sama untuk transparansi dan kolaborasi yang lebih baik. Ini adalah alat yang sempurna untuk membangun aplikasi web interaktif langsung dari R. Anda dapat meng-host aplikasi mandiri di halaman web, atau Anda dapat menyematkannya dalam dokumen R Markdown. Tidak hanya itu, Shiny juga memungkinkan Anda membangun dasbor interaktif. Itu dikemas dengan berbagai widget input bawaan. Setelah aplikasi Shiny Anda dibuat, Anda dapat memperluasnya menggunakan widget html, tema CSS, dan tindakan JavaScript.

6. Melumasi

Lubridate adalah pustaka R yang membingungkan data. Tujuan utama dari paket khusus ini adalah untuk membuat berurusan dengan tanggal-waktu dan rentang waktu cepat dan mudah. Ini memiliki sintaks yang konsisten dan mudah diingat yang membuat bekerja dengan tanggal menjadi sangat cepat dan efisien. Apa pun yang berkaitan dengan aritmatika data, Anda dapat dengan mudah melakukannya dengan Lubridate.

Lubridate memungkinkan penguraian tanggal-waktu yang mudah dan cepat dan menawarkan fungsi sederhana untuk mendapatkan dan mengatur komponen tanggal-waktu seperti tahun(), bulan(), hari(), jam(), menit() dan detik() . Lubridate juga dapat memperluas jenis operasi matematika yang dapat Anda lakukan dengan objek tanggal-waktu dengan memperkenalkan tiga kelas rentang waktu baru:

• Durasi - Ini mengukur jumlah waktu yang tepat antara dua titik
• Periode – Ini dapat secara akurat melacak waktu jam meskipun ada tahun kabisat, detik kabisat, dan waktu musim panas
• Interval – Ini adalah ringkasan protean dari informasi waktu antara dua titik.

Dapatkan kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Bergabunglah dengan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister kami untuk mempercepat karir Anda.

7. RCrawler

RCrawler adalah pustaka R yang terutama digunakan untuk perayapan web berbasis domain dan pengikisan konten. Itu dapat merayapi, mengurai, menyimpan halaman, mengekstrak konten, dan menghasilkan data yang dapat langsung diimplementasikan untuk aplikasi penambangan konten web. Satu hal yang perlu diingat saat menggunakan alat ini adalah karena proses operasi perayapan dilakukan oleh beberapa proses atau node yang bersamaan secara paralel, lebih baik menggunakan R versi 64bit.

Dengan Rcrawler, Anda dapat mempelajari struktur situs web dengan membangun representasi jaringan dari hyperlink (node ​​& tepi) internal dan eksternal situs.

Kesimpulan

Ini adalah 7 perpustakaan R yang luar biasa untuk Ilmu Data. Namun, ada banyak, banyak perpustakaan R lainnya yang melayani tujuan Ilmu Data lainnya termasuk Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl, dan DataScienceR, untuk beberapa nama.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG kami dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1-on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.