데이터 과학을 위한 R: 데이터 과학에 R을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?

데이터 과학 및 통계 컴퓨팅 세계에서 강력한 언어인 R은 학생들 사이에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 1990년대 초반에 개발된 이후, 프로그래밍 언어의 사용자 인터페이스를 개선하기 위한 끝없는 노력이 있었습니다.

기초적인 텍스트 편집기에서 대화형 R Studio가 된 다음 Jupyter Notebook이 되기까지의 여정에서 R은 전 세계 데이터 과학 커뮤니티의 참여를 유지했습니다.

그러나 R을 배우는 것은 올바른 방법으로 접근하지 않으면 좌절할 수 있습니다. 당신은 아마도 언어에 대한 어려움을 문서화한 학생 리뷰에 익숙할 것입니다. 중간에 포기한 사람도 있을 것이고, 여전히 막힌 느낌이 들고 더 구조화된 접근 방식을 필사적으로 찾고 있는 사람도 있을 것입니다.

당신이 이 범주에 속하든 더 새로운 것이든, 언어에 몇 가지 고유한 문제가 있다는 사실을 알고 안심할 수 있습니다. 그러니 어렵다고 느끼면 스스로에게 가혹한 태도를 취하지 마십시오. 일반적으로 동기 부여의 원천과 학습 내용 사이에는 분명한 불일치가 있습니다.

지루한 활동을 좋아하기 때문에 아무도 연습 문제와 코딩 구문에 참여하고 싶어하지 않습니다. 절대적으로하지! 사람들은 구문을 마스터하는 이 길고 힘든 과정을 참기를 원합니다. 그래야 좋은 것으로 졸업할 수 있기 때문입니다. 그러나 그것으로 무언가를 할 수 있기 위해 다루어야 하는 복잡하고 긴 주제의 산은 고통스러울 수 있습니다.

그리고 목표에 도달할 수 있는 보다 자연스러운 방법이 있는지 알아보기 위해 여기까지 왔다면 원래 있어야 할 위치에 있는 것입니다.

R을 배우는 더 구조화된 방법이 있으며 배울 가치가 있다고 생각합니다! 관심 있는 사람이라면 다른 프로그래밍 언어에 비해 R을 배우면 몇 가지 확실한 이점이 있습니다. 가장 중요한 것은 데이터 과학의 일상적인 작업이 R의 티디버스 생태계와 함께 직접적으로 수행될 수 있다는 것입니다. R 프로그래밍 언어의 데이터 시각화는 간단하면서도 강력합니다. 그것은 또한 당신이 매우 도움이 될 가장 친절하고 포괄적인 온라인 커뮤니티 중 하나를 가지고 있습니다.

R을 배우고 싶다면 다루고 있는 것에 대해 매우 명확하고 큰 그림을 포괄적으로 볼 수 있어야 합니다. 그것이 바로 우리가 여기서 할 일입니다. 처음에는 R이 의미하는 바와 R을 배우는 이유에 대한 기초부터 시작하여 R에 대해 많은 의심을 가질 것으로 예상됩니다 . 데이터 분석, 데이터 조작 및 기계 학습의 보다 복잡한 영역으로 확장됩니다. R을 배우는 올바른 방법으로 안내하면서 측면을 하나씩 다루겠습니다.

R은 무엇입니까?

R 재단은 r을 "통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 언어 및 환경"으로 설명했습니다. 그것은 R이 분명히 그보다 훨씬 더 많기 때문에 매우 간단하게 표현하는 것입니다.

다음은 프로그래밍 언어로서 R을 결정짓는 특성 목록입니다.

• 데이터 분석 소프트웨어 : 데이터를 이해하려는 모든 사람을 위해 R은 데이터 시각화, 통계 분석 및 예측 모델링에 사용할 수 있습니다.
• 프로그래밍 언어 : R은 데이터를 탐색, 시각화 및 모델링할 수 있도록 연산자, 함수 및 개체를 제공하는 개체 지향 언어입니다.
• 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트 : 무료지만 R의 수치적 정확도와 품질 표준은 매우 높습니다. 언어의 개방형 인터페이스를 통해 다른 시스템 및 응용 프로그램과 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 통계 분석 환경 : R은 예측 모델링 및 통계 분야에서 가장 최첨단 연구를 진행하는 곳입니다. 이것이 바로 R이 출시된 후 새로 개발된 기술을 제공하는 첫 번째 플랫폼인 이유입니다. 표준 통계 방법의 경우에도 R로 구현하는 것은 정말 쉽습니다.
• 커뮤니티 : 대규모 온라인 커뮤니티를 통해 R은 약 2백만 명의 사용자를 보유하고 있습니다! R 프로젝트 리더십에 선도적인 컴퓨터 과학자와 통계학자가 포함되어 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

읽기: 초보자를 위한 R 튜토리얼

왜 R을 배워야 할까요?

데이터 과학을 배우려면 Python이나 R을 배워야 한다는 것이 일반적인 믿음입니다. 대부분의 사람들이 R을 선택하는 이유는 R이 다른 프로그래밍 언어에 비해 몇 가지 분명한 이점이 있기 때문입니다.

원천

• R은 쉬운 코딩 스타일을 가지고 있습니다.
• 오픈 소스이기 때문에 가입비나 추가 요금 지불에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
• 다양한 계산 작업을 위해 7800개 이상의 맞춤형 패키지에 즉시 액세스할 수 있습니다.
• 도움이 필요한 경우 압도적인 커뮤니티 지원과 수많은 포럼이 있습니다.
• 이것은 몇몇 다른 플랫폼만이 제공할 수 있는 고성능 컴퓨팅 경험을 약속합니다.
• 전 세계 대부분의 데이터 과학 회사와 분석에서는 R을 직원의 귀중한 기술로 보고 있습니다.

R을 배우게 된 동기는 무엇입니까?

R을 시작하기도 전에 R을 하고 싶은 이유에 대해 적어도 스스로에게 명확하게 하는 것이 중요합니다. 이 여정에서 당신의 동기와 기대가 무엇인지 알아내는 것은 흥미로울 것입니다. 믿거 나 말거나, 이 운동은 일이 힘들고 이 경우에는 지루할 때도 필요한 앵커 역할을 할 수 있습니다. 작업하려는 데이터의 종류와 구축하려는 프로젝트의 종류를 찾으십시오.

언어를 분석하고 싶습니까? 컴퓨터 시각 인식? 주식 시장을 예측? 스포츠 통계를 다룬다? 데이터 과학 의 미래 범위는 어떤 모습입니까? 눈치채셨겠지만, 이러한 측면에서는 "데이터 과학자가 되는 것"보다 조금 더 깊이 파고들어야 합니다. 데이터 과학자로서 하고 싶은 것만큼 데이터 과학자가 되는 것이 아닙니다.

최종 목표를 정의하는 것은 경로를 설정하는 데 중요합니다. 지식으로 무엇을 하고 싶은지 이미 알고 있다면 필요하지 않은 일에 주의가 산만해질 가능성은 희박합니다. 목표와 과정에서 결정적인 측면에 계속 집중하고 불필요한 부분을 스스로 걸러낼 수 있습니다.

R의 기본 사항 배우기

이것을 건너뛰는 학습 R은 없습니다. 첫 번째 작업은 코딩 환경에 익숙해지는 것입니다.

R 스튜디오 인터페이스

첫 번째 영역은 실행되는 코드의 출력을 표시하는 R 콘솔입니다. 다음은 R 스크립트입니다. 코드를 입력해야 하는 공간입니다. 다음은 R 환경입니다. 외부 요소의 추가 세트를 보여줍니다. 여기에는 데이터 세트, 함수, 벡터, 변수 등이 포함됩니다. 마지막은 그래픽 출력입니다. 이 그래프는 탐색적 데이터 분석의 결과입니다.

기본 계산

몇 가지 간단한 계산으로 시작하는 것이 가장 좋습니다. R 콘솔을 대화형 계산기로 사용할 수도 있습니다. 다양한 계산 조합으로 실험을 수행하고 결과를 일치시킬 수 있습니다. 앞으로 진행하면서 이전 계산에 액세스할 수도 있습니다.

R 콘솔을 클릭한 후 위쪽 및 아래쪽 화살표를 누르면 이전에 실행한 명령을 활성화하여 이전 계산으로 이동합니다. 그러나 너무 많은 계산이 관련된 경우 변수를 생성하면 됩니다. 이러한 변수는 영숫자여야 하거나 숫자가 아닌 알파벳이어야 한다는 점을 기억하십시오.

프로그래밍 필수 사항

프로그래밍 언어의 구성 요소로 간주할수록 더 잘할 수록 디버깅에서 직면하게 되는 문제가 줄어듭니다. R에서 객체의 다섯 가지 원자 또는 기본 클래스는 문자, 정수 또는 정수, 숫자 또는 실수, 복소수 및 논리(true 또는 false)입니다. 이러한 개체는 차원, 차원, 길이 및 클래스의 이름 또는 이름과 같은 다른 속성을 가질 수 있습니다.

더 읽어보기: R 인터뷰 질문 및 답변

데이터 유형

R의 다양한 데이터 유형에는 벡터(정수, 숫자 등), 데이터 프레임, 목록 및 행렬이 포함됩니다. Vector는 이 프로그래밍 언어에서 가장 기본적인 객체입니다. 빈 벡터를 생성하려면 vector()를 사용해야 합니다. Vector는 같은 클래스의 객체로 구성됩니다. 다른 클래스의 객체를 혼합하여 벡터를 생성하는 것도 가능합니다.

그 결과 다양한 유형의 객체가 하나의 클래스로 변환됩니다. 목록은 특별한 유형의 벡터에 사용되는 용어입니다. 목록에는 다양한 데이터 유형의 요소가 포함됩니다. 행렬은 차원 속성이 있는 벡터의 이름입니다. 즉, 행과 열과 함께 도입됩니다. 데이터 유형 계열에서 그러나 데이터 프레임이 가장 일반적으로 사용됩니다. 테이블 형식의 데이터를 저장하기 때문입니다.

제어 구조

제어 구조는 기능 내에서 수반되는 명령 또는 코드의 흐름을 모니터링하는 데 사용됩니다. 기능은 반복적인 코딩 작업을 자동화하기 위해 생성된 명령 집합입니다. 학생들은 종종 이 섹션을 이해하기 어렵다고 생각합니다. 다행히도 R에는 이러한 제어 구조에 의해 수행되는 작업을 보완하는 많은 패키지가 있습니다.

유용한 패키지

약 7800개 이상의 패키지 중에서 다른 패키지보다 더 많이 필요한 패키지가 분명히 있습니다. 데이터 과학 생활은 알고 있으면 훨씬 쉽습니다. 데이터 readr를 가져올 수 있는 많은 패키지 중에서 jsonlite, data.table, sqldf 및 RMySQL 이 더 유용합니다. 데이터 시각화와 관련하여 ggplot2 는 고급 그래픽에 가장 적합합니다.

R은 진정으로 환상적인 데이터 조작 패키지 모음을 자랑하며 그 중 일부는 plyr, stringr, lubridate, dplyr 및 tinyr입니다. 이제 기계 학습 모델을 만드는 데 필요한 모든 것을 캐럿으로 제공할 수 있습니다. 그러나 gbm, rpart, randomForest 등과 같은 알고리즘으로 패키지를 설치할 수도 있습니다 .

데이터 탐색 및 데이터 조작에 대해 알아보기

예측 모델링의 여러 단계를 자세히 살펴보는 섹션입니다. 심층 다이빙을 하려면 이 섹션을 매우 잘 이해하는 데 주의를 기울여야 합니다. 훌륭하고 정확한 실용적인 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있는 유일한 방법은 처음부터 끝까지 데이터를 탐색하는 것입니다.

데이터 탐색에 이어 데이터 조작의 기초를 형성하는 것은 이 단계입니다. 데이터 조작은 고급 수준의 데이터 탐색입니다. 이 섹션에서는 기능 엔지니어링, 레이블 인코딩 및 하나의 핫 인코딩에 대해 알게 됩니다.

추가 정보: 데이터 과학을 위한 Python 대 R

예측 모델링 및 머신 러닝 배우기

대부분 초보자를 위해 머신 러닝은 데이터 과학을 정의합니다. 그것은 당신이 주제를 다루는 곳이며 R, 회귀 및 랜덤 포레스트의 의사 결정 트리를 포함합니다. 이 부분에서는 회귀를 매우 깊이 다루어야 하므로 기본 사항을 명확히 해야 합니다.

선형 또는 다중 회귀, 로지스틱 회귀 및 관련 개념을 접하게 됩니다. 결정 트리는 트리와 같은 방식으로 배열된 결정 및 결과 모델에 대한 용어입니다. 유틸리티, 이벤트 결과 및 리소스 비용을 포함하는 의사 결정 지원 도구입니다. 랜덤 포레스트는 랜덤 결정 포레스트라고도 하며 여러 의사 결정 트리에 의해 생성됩니다.

구조화된 프로젝트로 이동

이러한 광범위한 범주에서 다루는 필요한 지식을 갖추면 구조화된 프로젝트로 이동할 수 있습니다. 아마도 그것이 예술을 마스터하는 유일한 방법일 것입니다. 지식을 적용하면 이동 중에 실용적인 문제와 장치 솔루션에 직면할 때 경험이 넓어집니다. 이것은 또한 현장에서의 실제 경험과 관련하여 미래의 고용주에게 제시할 수 있는 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

하나의 장애물에 직면할 때 이 단계에서 좌절하는 것은 드문 일이 아님을 기억하십시오. 그동안 준비해온 부분이고 지금까지 해왔던 것보다 더 어렵다고 해도 놀라지 마세요. 그것은 일반적으로 후보자가 도전을 받아들이고 종종 독특한 프로젝트에 뛰어드는 흥분을 제어할 수 없기 때문에 발생합니다. 솔직히 이 단계에서는 그런 준비가 되어 있지 않을 수 있으며 익숙한 보다 구조화된 프로젝트를 고수하는 것이 가장 좋습니다.

프로젝트 구축 및 계속 학습

친숙한 영역에 속하는 일부 구조화된 프로젝트로 작업한 후에는 이제 미지의 영역으로 모험을 떠날 수 있습니다. 전문 지식은 연습을 통해서만 얻을 수 있으며, 편안했던 요소로 연습을 했다면 이제 컴포트 존을 넘어서야 할 때라는 생각이 듭니다. 얼마나 배웠는지 테스트하는 곳입니다. 이 경험은 당신이 얼마나 멀리 왔는지 보여줄 뿐만 아니라 당신의 강점과 약점도 드러낼 것입니다.

흥미로운 데이터 과학 프로젝트를 시작하면서 여전히 어려움을 겪고 있고 집중해야 하는 영역이 무엇인지 이해하게 될 것입니다. 지침을 위한 리소스를 참조하고 멘토 및 현장 전문가의 도움을 구하는 것은 새로운 방법, 접근 방식 및 기술에 대한 지식을 추가할 뿐입니다. 실용적이고 이론적인 지식을 습득하는 것부터 숙련된 데이터 과학자가 되기까지의 여정을 통해 upGrad의 혜택을 누리실 수 있습니다.

따라서 막히면 손을 뻗기만 하면 됩니다. 고유한 데이터 과학 프로젝트를 수행할 때 여전히 어려움을 겪고 있고 집중해야 하는 영역이 무엇인지 이해하게 될 것입니다. 지침을 위한 리소스를 참조하고 멘토 및 현장 전문가의 도움을 구하는 것은 새로운 방법, 접근 방식 및 기술에 대한 지식을 추가할 뿐입니다.

실용적이고 이론적인 지식을 습득하는 것부터 숙련된 데이터 과학자가 되기까지의 여정을 통해 upGrad의 혜택을 누리실 수 있습니다. 따라서 막히면 손을 뻗기만 하면 됩니다.

결론

일반적으로 R에서 새 프로젝트에서 작업하는 방법을 배운다는 것은 대개 새 패키지를 사용하는 방법을 배운다는 것을 의미합니다. 대부분의 경우 수행 중인 작업 종류에만 사용할 수 있는 패키지가 있기 때문입니다. 이것은 경험을 통해 얻은 지식이며 결국 전문가가 됩니다. 초기에 정착하도록 요청한 선호도에 따라 작업하려는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

프로그래밍 언어로 성공하는 비결은 학습을 멈추지 않는 데 있기 때문에 진행하면서 난이도를 높이세요. 구어와 마찬가지로 유창하고 편안한 곳에 도달할 수 있지만 여전히 배울 것이 많습니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.