Le 7 migliori librerie R nella scienza dei dati che dovresti utilizzare ora

Quando si tratta di scegliere librerie e pacchetti per Data Science, Python è il primo nome che viene in mente. Tuttavia, c'è un altro linguaggio che è diventato un punto fermo per la comunità di Data Science: il linguaggio di programmazione R. Scopri quanto sia importante Python & R per la comunità di data science.

R è un linguaggio di programmazione, uno dei linguaggi più richiesti da imparare nel 2020. Poiché è stato progettato con particolare attenzione al calcolo statistico, la sua interfaccia e la sua struttura sono altamente adatte per attività di calcolo statistico e scientifico. Il motivo alla base della crescente popolarità di R è che ha una sintassi di facile comprensione ed è dotato del fantastico strumento RStudio e di numerosi pacchetti R. Questi pacchetti R per Data Science possono essere utilizzati per eseguire varie attività di Data Science (ML), tra cui manipolazione dei dati, visualizzazione dei dati, creazione di modelli e molto altro.

Senza ulteriori indugi, diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori pacchetti R per Data Science!

Le migliori librerie R per la scienza dei dati

1. Dplyr

Dplyr è una libreria R più adatta per la manipolazione dei dati. Incorpora cinque funzioni che consentono di risolvere alcune delle sfide di manipolazione dei dati più comuni. Queste cinque funzioni sono:

• mutate() – Viene utilizzato per aggiungere nuove variabili che sono funzioni di variabili esistenti
• select() – Viene utilizzato per scegliere le variabili in base ai loro nomi.
• filter()- Viene utilizzato per selezionare i casi in base ai loro valori.
• summarise() – Viene utilizzato per ridurre più valori in un unico riepilogo.
• arrange() – Viene utilizzato per modificare l'ordine/la sequenza delle righe

Queste cinque funzioni sono tutto ciò di cui hai bisogno per eseguire la maggior parte delle attività di manipolazione dei dati. Con Dplyr, puoi utilizzare lo stesso codice R per lavorare con frame di dati locali e anche con tabelle di database remote.

2. ggplot2

ggplot2 è uno strumento R progettato esplicitamente per creare grafica implementando gli standard di The Grammar of Graphics. Con ggplot2, puoi produrre visualizzazioni grafiche di alta qualità esprimendo le relazioni tra gli attributi dei dati e la loro rappresentazione grafica.

Tutto quello che devi fare è inserire i dati nel sistema ggplot2 e comandargli come creare variabili per l'estetica e quali primitive grafiche usare: ggplot2 si occuperà di tutto il resto.

Sebbene lo strumento venga caricato con una serie di funzioni intuitive ed è relativamente facile da usare, puoi sempre ricorrere alla community di RStudio e Stack Overflow per cercare aiuto per eventuali problemi e problemi di ggplot2. Ulteriori informazioni sulla visualizzazione dei dati nel linguaggio di programmazione R.

3. Schizzi

Esquisse è un altro eccellente strumento di visualizzazione dei dati in R. È probabilmente lo strumento di visualizzazione più semplice e diretto che porta una delle migliori funzionalità di Tableau in R: il famoso trascinamento della selezione!

Esquisse è basato sul sistema ggplot2. Quindi, puoi facilmente esplorare i dati nell'ambiente Esquisse generando grafici ggplot2. Inoltre, puoi avviare la funzione aggiuntiva Esquisse tramite il menu RStudio. Con ggplot2, creare grafici è molto più semplice poiché non è necessario scrivere codice elaborato. Puoi creare qualsiasi modello di visualizzazione, da grafici a barre e curve, a grafici a dispersione e istogrammi, e anche esportare il grafico o recuperare il codice che genera il grafico.

4. MLR

Se stai cercando uno strumento R per attività di Machine Learning, MLR è proprio lo strumento di cui hai bisogno. Questo pacchetto R è stato creato esplicitamente per Machine Learning. Pertanto, include quasi tutti gli algoritmi di machine learning essenziali necessari per eseguire un'ampia gamma di attività ML.

Il framework MLR offre metodi supervisionati come classificazione, regressione e analisi di sopravvivenza, insieme ai relativi metodi di valutazione e ottimizzazione, nonché metodi non supervisionati come il clustering. La sua struttura è tale che puoi estenderlo da solo o deviare dai metodi di convenienza implementati e costruire i tuoi esperimenti o algoritmi complessi.

5. Brillante

Se la collaborazione è ciò che desideri, Shiny è il pacchetto R che fa per te. Shiny unisce la potenza computazionale di R e l'interattività del web moderno. La parte migliore: le app lucide sono facili da scrivere e sviluppare in quanto non sono richieste particolari capacità di sviluppo web.

Shiny ti consente di interagire e comunicare con il tuo team sulla stessa piattaforma per una maggiore trasparenza e collaborazione. È lo strumento perfetto per creare app Web interattive direttamente da R. Puoi ospitare app standalone su una pagina Web o incorporarle nei documenti R Markdown. Non solo, Shiny ti consente anche di creare dashboard interattivi. È ricco di un'ampia gamma di widget di input integrati. Una volta create le tue app Shiny, puoi estenderle utilizzando htmlwidgets, temi CSS e azioni JavaScript.

6. Lubrificare

Lubridate è un'incredibile libreria R per la gestione dei dati. L'obiettivo principale di questo particolare pacchetto è rendere facile e veloce la gestione delle date, degli orari e degli intervalli di tempo. Ha una sintassi coerente e memorabile che rende il lavoro con le date super veloce ed efficiente. Tutto ciò che ha a che fare con l'aritmetica dei dati, puoi farlo facilmente con Lubridate.

Lubridate consente un'analisi facile e veloce di data-ora e offre semplici funzioni per ottenere e impostare componenti di una data-ora come anno(), mese(), giorno(), ora(), minuto() e secondo() . Lubridate può anche espandere il tipo di operazioni matematiche che puoi eseguire con oggetti data-ora introducendo tre nuove classi di intervallo di tempo:

• Durate – Misura l'esatta quantità di tempo tra due punti
• Periodi: è in grado di monitorare con precisione i tempi dell'orologio nonostante gli anni bisestili, i secondi bisestili e l'ora legale
• Intervalli – È un riassunto proteico delle informazioni temporali tra due punti.

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7. Rrawler

RCrawler è una libreria R utilizzata principalmente per la scansione del Web basata su dominio e lo scraping dei contenuti. È in grado di eseguire la scansione, l'analisi, l'archiviazione di pagine, l'estrazione di contenuti e la produzione di dati che possono essere implementati direttamente per le applicazioni di estrazione di contenuti Web. Una cosa da tenere a mente durante l'utilizzo di questo strumento è che poiché il processo di un'operazione di scansione viene eseguito da più processi o nodi simultanei in parallelo, è meglio utilizzare la versione a 64 bit di R.

Con Rcrawler, puoi studiare la struttura del sito web costruendo una rappresentazione di rete dei collegamenti ipertestuali interni ed esterni di un sito (nodi e bordi).

Conclusione

Queste sono 7 librerie R eccezionali per Data Science. Tuttavia, ci sono molte, molte altre librerie R che servono altri scopi di scienza dei dati tra cui Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl e DataScienceR, solo per citarne alcuni.

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