R per la scienza dei dati: perché dovresti scegliere R per la scienza dei dati?

Un potente linguaggio nel mondo della scienza dei dati e dell'informatica statistica, R sta diventando sempre più popolare tra gli studenti. Dopo che è stato sviluppato all'inizio degli anni '90 , sono stati compiuti sforzi infiniti per migliorare l'interfaccia utente del linguaggio di programmazione.

Nel suo viaggio dall'essere un rudimentale editor di testo a diventare un R Studio interattivo e poi diventare Jupyter Notebooks, R ha coinvolto le comunità mondiali di Data Science.

Ma l'apprendimento di R potrebbe essere frustrante se non viene affrontato nel modo giusto. Probabilmente hai familiarità con le recensioni degli studenti che documentano la lotta con la lingua. Ci sarebbero alcuni che si sarebbero arresi a metà strada, e ci sono ancora alcuni che si sentono bloccati e cercano disperatamente un modo più strutturato per affrontarlo.

Sia che rientri in queste categorie o che tu sia più fresco, potresti essere sollevato nel sapere che la lingua ha alcuni problemi intrinseci. Quindi smetti di essere duro con te stesso se lo trovi difficile. Di solito, c'è una chiara discrepanza tra la fonte della tua motivazione e ciò che stai imparando.

Nessuno vuole impegnarsi con problemi di pratica secca e sintassi di codifica perché amano queste attività piuttosto noiose. Assolutamente no! Le persone vogliono sopportare questo lungo e arduo processo di padronanza della sintassi perché consentirà loro di passare alle cose buone. Tuttavia, la montagna di argomenti complicati e lunghi che devi affrontare per poterci fare qualcosa può essere dolorosa.

E se sei arrivato qui per scoprire se esiste un modo più naturale per raggiungere il tuo obiettivo, sei dove dovresti essere.

C'è un modo più strutturato per imparare R e credimi, vale la pena imparare! Per chiunque sia interessato, ci sono alcuni vantaggi nell'apprendimento della R rispetto agli altri linguaggi di programmazione. Ancora più importante, le attività quotidiane in Data Science possono essere condotte direttamente con l'ecosistema tidyverse di R. La visualizzazione dei dati nel linguaggio di programmazione R è sia semplice che potente. Ha anche una delle comunità online più amichevoli e inclusive che troverai molto utile.

Se vuoi imparare R, devi essere molto chiaro su ciò con cui hai a che fare e avere una visione completa del quadro generale. Questo è esattamente ciò che faremo qui. Per cominciare ci si aspetta che tu abbia molti dubbi su R, partendo dalle basi di cosa significa e Perché imparare R? alle aree più complesse dell'analisi dei dati, della manipolazione dei dati e dell'apprendimento automatico. Affrontiamo gli aspetti uno per uno mentre ti guidiamo verso il giusto modo di imparare R.

Cos'è R?

La R Foundation ha descritto r come "un linguaggio e un ambiente per il calcolo statistico e la grafica". Questo per dirla molto semplicemente perché R è chiaramente molto di più.

Di seguito è riportato un elenco delle caratteristiche che sono diventate definitive di R come linguaggio di programmazione:

• Un software di analisi dei dati : per chiunque desideri dare un senso ai dati, R può essere utilizzato per la visualizzazione dei dati, l'analisi statistica e la modellazione predittiva.
• Un linguaggio di programmazione : R è un linguaggio orientato agli oggetti che fornisce operatori, funzioni e oggetti per consentire di esplorare, visualizzare e modellare i dati.
• Un progetto software open source : sebbene gratuito, l'accuratezza numerica e lo standard di qualità in R sono molto elevati. Le interfacce aperte del linguaggio ne consentono una facile integrazione con altri sistemi e applicazioni.
• Un ambiente di analisi statistica : R è il luogo in cui si svolgono alcune delle ricerche più all'avanguardia nella modellazione predittiva e nella statistica. Questo è il motivo per cui R è spesso la prima piattaforma a offrire una tecnica di nuova concezione dopo il suo arrivo. Anche per i metodi statistici standard, l'implementazione in R è molto semplice.
• Una comunità : con una vasta comunità online, R ha circa due milioni di utenti! Non dovrebbe sorprendere che la leadership del progetto R includa scienziati informatici e statistici di primo piano.

Leggi: R Tutorial per principianti

Perché dovresti imparare R?

È opinione comune che l'apprendimento della scienza dei dati richieda l'apprendimento di Python o R. Il motivo per cui la maggior parte delle persone sceglie R è perché presenta alcuni chiari vantaggi rispetto ad altri linguaggi di programmazione.

Fonte

• R ha uno stile di codifica semplice.
• Poiché è open source, non devi preoccuparti di pagare alcuna quota di abbonamento o costi aggiuntivi.
• Offre accesso istantaneo a più di 7800 pacchetti personalizzati per diverse attività di calcolo.
• C'è un enorme supporto della community e numerosi forum se hai bisogno di aiuto.
• Promette un'esperienza di elaborazione ad alte prestazioni che solo poche altre piattaforme possono offrire.
• La maggior parte delle aziende di data science e analisi in tutto il mondo considera R come una competenza preziosa in un dipendente.

Qual è la tua motivazione per imparare R?

Prima ancora di iniziare con R, è importante essere chiari almeno a te stesso sul motivo per cui vorresti farlo. Sarà interessante scoprire qual è la tua motivazione e quali aspettative hai da questo viaggio. Che tu ci creda o no, questo esercizio potrebbe fungere da ancoraggio necessario per te quando il gioco si fa duro e, in questo caso, anche noioso. Scopri con che tipo di dati vuoi lavorare e il tipo di progetti che vorresti costruire.

Vuoi analizzare la lingua? Visione computerizzata? Prevedere il mercato azionario? Hai a che fare con le statistiche sportive? Come sarà il futuro ambito della scienza dei dati ? Come avrai notato, questi aspetti richiedono di approfondire un po' il semplice "essere un data scientist". Non si tratta di diventare un data scientist quanto quello che vuoi fare come data scientist.

Definire il tuo obiettivo finale sarà fondamentale per definire il tuo percorso. Quando sai già cosa stai cercando di fare con la conoscenza, le possibilità di distrarti con qualcosa di cui non avrai bisogno sono scarse. Sarai in grado di rimanere concentrato sugli aspetti cruciali per il tuo obiettivo e nel processo e filtrare il necessario da quello non necessario da solo.

Impara le basi in R

Non c'è apprendimento R che salta questo. Il tuo primo compito sarebbe familiarizzare con l'ambiente di codifica.

Interfaccia R Studio

La prima area è la R Console che mostra l'output del codice che viene eseguito. Il prossimo è R Script. Questo è lo spazio dove devono essere inseriti i codici. Il prossimo è l'ambiente R. Mostra l'insieme aggiuntivo di elementi esterni. Include set di dati, funzioni, vettori, variabili e così via. L'ultimo è l'output grafico. Questi grafici sono il risultato di un'analisi esplorativa dei dati.

Calcoli di base

È meglio iniziare con alcuni semplici calcoli. Puoi anche utilizzare la console R come calcolatrice interattiva. Puoi eseguire esperimenti con combinazioni di calcoli diversi e abbinare i loro risultati. Man mano che vai avanti, puoi anche accedere ai calcoli precedenti.

Premendo le frecce Su e Giù dopo aver cliccato su R console si tornerà al calcolo precedente attivando i comandi precedentemente eseguiti. Tuttavia, se sono coinvolti troppi calcoli, puoi semplicemente creare variabili. Ricorda però che queste variabili devono essere alfanumeriche o solo alfabetiche ma non numeriche.

Elementi essenziali di programmazione

Considerato l'elemento costitutivo del linguaggio di programmazione, meglio si ottiene in questo, meno problemi si dovranno affrontare durante il debug. Le cinque classi atomiche o di base di oggetti in R sono caratteri, numeri interi o interi, numeri numerici o reali, complessi e logici (vero o falso). Questi oggetti possono avere attributi diversi come nomi o nomi di dimensioni, dimensioni, lunghezza e classe.

Leggi anche: R Domande e risposte per l'intervista

Tipi di dati

I vari tipi di dati in R includono vettori (interi, numerici, ecc.), frame di dati, elenchi e matrici. Vector è l'oggetto più elementare in questo linguaggio di programmazione. Per creare un vettore vuoto, dovrai usare vector(). Vector sarà composto da un oggetto della stessa classe. È anche possibile creare un vettore mescolando oggetti di classi diverse.

Risulta in diversi tipi di oggetti che vengono convertiti in un'unica classe. L'elenco è un termine utilizzato per un tipo speciale di vettore. L'elenco include elementi di vari tipi di dati. Matrice è un nome per un vettore con un attributo di dimensione, cioè introdotto con una riga e una colonna. Nella famiglia dei tipi di dati; tuttavia, il frame di dati è il più comunemente utilizzato. Questo perché memorizza i dati tabulari.

Strutture di controllo

Una struttura di controllo viene utilizzata per monitorare il flusso di comandi o codici coinvolti all'interno della funzione. Una funzione è un set di comandi creato per automatizzare un'attività di codifica ripetitiva. Gli studenti spesso trovano questa sezione difficile da capire. Fortunatamente, ci sono molti pacchetti in R che completano il compito svolto da queste strutture di controllo.

Pacchetti utili

Su circa 7800 pacchetti o più, ce ne sono sicuramente alcuni di cui avrai bisogno più degli altri. La vita nella scienza dei dati è molto più facile quando li conosci. Tra i tanti pacchetti disponibili per importare dati reader, jsonlite, data.table, sqldf e RMySQL sono più utili. Quando si tratta di visualizzazione dei dati, ggplot2 è il migliore per la grafica avanzata.

R vanta davvero una fantastica raccolta di pacchetti di manipolazione dei dati e alcuni di quelli eccezionali sono plyr, stringr, lubridate, dplyr e tidyr. Ora, tutto ciò di cui hai bisogno per creare un modello di apprendimento automatico può essere fornito da accento circonflesso. Ma puoi anche installare pacchetti con algoritmi come gbm, rpart, randomForest e così via.

Familiarizzare con l'esplorazione e la manipolazione dei dati

Questa è la sezione in cui approfondisci le diverse fasi della modellazione predittiva. L'immersione profonda richiede che tu presti attenzione alla comprensione di questa sezione eccezionalmente bene. L'unico modo per imparare a costruire modelli pratici che siano allo stesso tempo eccezionali e accurati è esplorare i dati dall'inizio alla fine.

È questa fase che costituisce la base della manipolazione dei dati, che segue l'esplorazione dei dati. La manipolazione dei dati è l'esplorazione dei dati a un livello più avanzato. In questa sezione, acquisirai familiarità con l'ingegneria delle funzionalità, la codifica delle etichette e una codifica a caldo.

Ulteriori informazioni su: Python vs R per Data Science

Impara la modellazione predittiva e l'apprendimento automatico

Soprattutto per cominciare, Machine Learning definisce Data Science. È qui che affronti l'argomento e include Decision Trees in R, Regression e Random Forest. Questa parte ti richiederà di affrontare molto profondamente la regressione, quindi assicurati di avere chiaro le basi.

Ti imbatterai in regressione lineare o multipla, regressione logistica e concetti correlati. Un albero decisionale è un termine per un modello di decisioni e conseguenze organizzato ad albero. È uno strumento di supporto alle decisioni che include utilità, risultati degli eventi e costi delle risorse. Le foreste casuali sono anche note come foreste decisionali casuali e sono create da più alberi decisionali.

Passa a Progetti strutturati

Una volta che sarai dotato delle conoscenze necessarie coperte in queste ampie categorie, sarai in grado di passare a progetti strutturati. Probabilmente è l'unico modo per padroneggiare un'arte. Quando applichi le tue conoscenze, la tua esperienza si amplia man mano che incontri problemi pratici e soluzioni del dispositivo in movimento. Questo ti aiuterà anche a costruire un portfolio che puoi presentare ai tuoi futuri datori di lavoro in merito alla tua esperienza pratica nel campo.

Ricorda, non è raro sentirsi frustrati in questa fase quando affronti un ostacolo dopo l'altro. È la parte per la quale ti sei preparato e non sorprenderti se questo ti sembra più impegnativo di tutto ciò che hai fatto fino ad ora. Di solito accade perché i candidati non riescono a controllare la loro eccitazione per affrontare le sfide e spesso si tuffano in progetti unici. Onestamente, in questa fase, potresti non essere pronto per qualcosa del genere, ed è meglio attenersi a progetti più strutturati con cui hai familiarità.

Costruisci progetti e continua ad imparare

Dopo aver lavorato con alcuni progetti strutturati che rientrano nella zona di familiarità, ora puoi avventurarti in territori sconosciuti. L'esperienza arriverà solo con la pratica e l'idea è che una volta che ti sei esercitato con elementi con cui eri a tuo agio, è tempo di andare oltre la zona di comfort. È dove metti alla prova quanto hai imparato. Questa esperienza non solo ti mostrerà quanto sei arrivato lontano, ma rivelerà anche i tuoi punti di forza e di debolezza.

Man mano che intraprenderai interessanti progetti di Data Science, capirai quali sono le aree con cui stai ancora lottando e su cui devi concentrarti. Fare riferimento alle risorse per la guida e cercare l'aiuto dei tuoi mentori ed esperti sul campo non farà che aumentare la tua conoscenza di nuovi metodi, approcci e tecniche. È qui che puoi beneficiare di upGrad perché ti accompagniamo durante il tuo viaggio dall'acquisizione di conoscenze pratiche e teoriche fino a diventare un esperto di data scientist.

Quindi, se rimani bloccato, tutto ciò che devi fare è allungare la mano. Man mano che intraprenderai progetti di Data Science unici, capirai quali sono le aree con cui stai ancora lottando e su cui devi concentrarti. Fare riferimento alle risorse per la guida e cercare l'aiuto dei tuoi mentori ed esperti sul campo non farà che aumentare la tua conoscenza di nuovi metodi, approcci e tecniche.

È qui che trai vantaggio da upGrad perché ti assistiamo durante il tuo viaggio dall'acquisizione di conoscenze pratiche e teoriche fino a diventare un esperto Data Scientist. Quindi, se rimani bloccato, tutto ciò che devi fare è allungare la mano.

Conclusione

Di solito in R, imparare a lavorare su un nuovo progetto spesso significa che stai imparando a usare un nuovo pacchetto perché per lo più ci saranno pacchetti pensati esclusivamente per il tipo di lavoro che stai facendo. Questa è la conoscenza che ottieni con l'esperienza, che alla fine ti rende un esperto. Puoi selezionare i progetti su cui vuoi lavorare in base alle tue preferenze che ti abbiamo chiesto di definire all'inizio.

Aumenta il livello di difficoltà man mano che avanzi perché il segreto del successo con un linguaggio di programmazione è non smettere mai di imparare. Proprio come una lingua parlata, puoi raggiungere un luogo in cui sei fluente e a tuo agio, ma ci sarà ancora molto da imparare.

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