初心者のためのRチュートリアル：Rプログラミングのエキスパートになる

公開: 2020-03-20

今日の世界は、特に将来の活動に関する意思決定を行うために、すべてのデータに大きく依存しています。 科学的手法を通じてデータを調査および分析し、データから洞察を抽出するプロセスは、データサイエンスと呼ばれます。 データサイエンスは非常に求められているスキルであり、世界中の大学、個人、企業に役立ちます。 データ分析とデータサイエンスを始める方法の1つは、Rを学ぶことです。初心者のためにRを学ぶことは、やりがいのあることよりもやりがいがあります。 Rの本質的な要素は非常に単純です。

目次

なぜRはそんなに人気があるのですか？

Rと同じ機能を提供するさまざまなソフトウェアに出くわすかもしれませんが、Rは際立っています。 あなたはなぜ尋ねるかもしれませんか？ Rは統計計算の言語とも呼ばれ、いくつかの理由で非常に人気があります。

  1. 安価： Rはダウンロードが簡単で、完全に無料です。 オンライン、いつでもどこでもインストールできます。
  1. 視覚化機能： Rでのデータの視覚化は、他のどこよりも印象的です。 ディスプレイを構築し、データをグラフィカルに表示する組み込みのRライブラリがあり、理解しやすくなっています。
  1. パッケージの作成が簡単： Rでパッケージを簡単に作成できます。パッケージはソフトウェアのアドオンであり、基本以上のことを実行できます。
  1. 動的コミュニティ： Rを使用する人々は世界中に何百万人もいます。彼らはブログやフォーラムの形でオンラインコミュニティを持っており、相互作用を容易にします。

なぜ私はRを学ぶ必要がありますか？

他のいくつかのデータ分析ツールの中で、「なぜRを学ぶ必要があるのか​​」と疑問に思うかもしれません。 あなたはそれがどれほどやりがいがあるのでRを学ぶべきです。 また、世界中の大企業や大学でも多くの活動に利用されています。 これは、財務ポートフォリオの最適化、財務分析、結果の試行の分析など、さまざまな目的で使用されます。 それは人気を博し、データ分析とデータサイエンスで世界的に認められています。

読む：Python v R

Rをインストールするにはどうすればよいですか？

Rは、オンラインでダウンロードして使用するための初歩的なものです。 理想的には、RStudioをダウンロードする前にRをインストールする必要があります。 RStudioはR用に開発された環境です。

Rを使用しているときに課題に直面しますか？

初心者向けのRの学習は、特にプログラミングの経験がない場合は難しい場合があります。 初心者のためのRは習得するのが難しいという一般的な信念があります。 この理由の1つは、Rが他のデータサイエンスツールとは異なるという事実である可能性があります。 もう1つの理由は、単一の出力に対して作成されるコマンドがいくつかあることである可能性があります。 ただし、Rはグローバルに使用され、認識されています。 ユーザーがデータサイエンスツールのコツをつかんだら、挑戦するよりもやりがいがあります。

Rのさまざまなデータ型は何ですか？

Rでプログラムを効率的に作成するには、さまざまなデータ型を知る必要があります。 Rを使用し、Rを使用するコミュニティと対話しているときに、これらの用語に頻繁に遭遇します。Rのさまざまなデータ型は次のとおりです。

C haracter：文字は、「a」や「total」など、「」または「」内の任意の文字です。

数値： Rの10進値は数値と呼ばれます。 数値を整数にすることはできません。

整数：整数はR上の任意の整数です。整数は整数ですが、その逆が常に当てはまるとは限りません。 「L」は通常、整数であることを示すために数値の後に追加されます。

論理：これはブール値、つまりTrueまたはFalseのみを意味します。 これらは多くの場合、TまたはFで示されます。

複素数：これは複素数を意味し、整数または数値だけで表すことはできません。 たとえば、2+5iは複雑なデータ型です。

他のデータフレーム関数はより複雑で、作成できます。

さまざまなプログラミング機能は何ですか？

初心者の場合、Rについて最初に知っておく必要があるのは、さまざまなプログラミング機能です。

Rコンソール：コマンドを入力できるウィンドウの一部です。 ここで結果を表示することもできます。 たとえば、ここに1 + 2と入力すると、結果を表示できます。 コンソールを使用して実験し、出力を確認できます。

変数：変数は、Rの数値と値を保存するために使用されます。将来使用するために、ここでデータを保存できます。 たとえば、長方形の寸法を保存する場合は、width=4およびheight=3と入力できます。これは、将来の使用のためにRに保存されます。 また、これらの値は後で変更できます。

ワークスペース：これは、変数を格納するR上の領域です。 したがって、ここで幅と高さを入力すると、値が表示されます。 これは、データサイエンスツールでの作業環境です。

Rスクリプト：これは、入力したコマンドを含むテキストファイルです。変数値はいつでも変更できます。

ベクトル：これは、Rで使用できる最も単純なデータ構造です。これは、プライマリタイプのデータ要素のシーケンスにすぎません。 これは、データ要素の1次元配列です。

マトリックス：これはベクトルの拡張にすぎません。 これは、データ要素の2次元配列です。 したがって、ここでは、行と列の形式でデータを取得できます。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

まとめ

一言で言えば、初心者のためにRを学ぶことは非常に興味深いことがあります。 これをデータ分析に使用し、データへの依存度の高まりとデータセットの可用性を活用できます。 Rと同様に、他のデータ分析ツールにも制限があります。この統計計算ソフトウェアは現在、世界中で広く使用されています。

ステップバイステップのアプローチでRを学ぶ方法は？

Rは、データサイエンスの分野で非常に人気のあるプログラミング言語です。 あなたがこの分野の初心者であるなら、人々はあなたがRプログラミング言語から始めることをしばしば提案するでしょう。 比較的簡単ですが、段階的なアプローチで習得しないと、イライラする可能性があります。

適切なアプローチに従うと、適切な方向に進み、Rを効果的に学ぶことができます。 やる気に追いつくためにRを学ぶあなたの目的を見つけてください。 チュートリアルとオンラインコースを通じて基本的な構文の学習を開始します。 構造化されたプロジェクトに取り組みます。 実践的な経験を得るために、独自のプロジェクトをいくつか構築してください。 難易度を高め、スキルを向上させます。

Rプログラミング言語は学ぶ価値がありますか？

Rプログラミング言語は、データサイエンスと統計分析に関して非常に便利な言語です。 PythonとRプログラミング言語の両方をサポートする愛好家の巨大なコミュニティがあります。 統計について十分な知識がある場合は、Rの学習に非常に簡単に取り組むことができます。

実行する必要のある分析作業の種類に関係なく、Rプログラミング言語に依存できます。 作業を簡単にするためのツールもいくつか用意されています。 その上、Rはビッグデータソリューションに最適であると考えられています。 Rに精通した専門家を探している組織はたくさんあります。Rを学ぶことは間違いなく価値があります。

ビッグデータにRを使用することは可能ですか？

Rには多くの組み込みの統計コマンドがあり、データ分析に最も広く使用されているプログラミング言語になっています。 Rはオープンソースソフトウェアであるため、データアナリストや統計家に適しています。

Rコミュニティによって開発されているいくつかの新しいパッケージがあり、ビッグデータをサポートおよび処理するために古いパッケージが絶えず更新されています。