R do nauki o danych: dlaczego warto wybrać R do nauki o danych?

Potężny język w świecie Data Science i obliczeń statystycznych, R staje się coraz bardziej popularny wśród studentów. Po jego opracowaniu na początku lat 90. podejmowano niekończące się wysiłki w celu ulepszenia interfejsu użytkownika języka programowania.

W swojej podróży od podstawowego edytora tekstu do interaktywnego R Studio, a następnie do Jupyter Notebooks, R utrzymuje zaangażowanie światowych społeczności Data Science.

Ale nauka R może być frustrująca, jeśli nie podchodzi się do niej we właściwy sposób. Zapewne znasz recenzje uczniów dokumentujące zmagania z językiem. Byliby tacy, którzy zrezygnowali w połowie drogi, i nadal są tacy, którzy czują się zablokowani i desperacko szukają bardziej ustrukturyzowanego sposobu podejścia do tego.

Niezależnie od tego, czy należysz do tych kategorii, czy jesteś nowicjuszem, możesz poczuć ulgę, wiedząc, że język ma pewne nieodłączne problemy. Więc przestań być dla siebie surowy, jeśli okaże się to trudne. Zwykle istnieje wyraźna rozbieżność między źródłem Twojej motywacji a tym, czego się uczysz.

Nikt nie chce angażować się w suche ćwiczenia i składnię kodowania, ponieważ uwielbia te raczej nudne zajęcia. Absolutnie nie! Ludzie chcą znosić ten długi, żmudny proces doskonalenia składni, ponieważ pozwoli im to przejść do dobrych rzeczy. Jednak góra skomplikowanych i przydługich tematów, które trzeba pokonać, aby móc coś z tym zrobić, może być bolesna.

A jeśli przybyłeś tutaj, aby dowiedzieć się, czy istnieje bardziej naturalny sposób na osiągnięcie celu, jesteś tam, gdzie powinieneś być.

Istnieje bardziej ustrukturyzowany sposób nauki R i uwierz mi, że warto się tego nauczyć! Dla wszystkich zainteresowanych istnieją pewne zdecydowane zalety nauki języka R w porównaniu z innymi językami programowania. Co najważniejsze, codzienne zadania w Data Science można wykonywać bezpośrednio dzięki uporządkowanemu ekosystemowi języka R. Wizualizacja danych w języku programowania R jest zarówno prosta, jak i potężna. Ma również jedną z najbardziej przyjaznych i najbardziej integracyjnych społeczności internetowych, która będzie bardzo pomocna.

Jeśli chcesz nauczyć się R, musisz jasno określić, z czym masz do czynienia i uzyskać pełny obraz całości. Właśnie to będziemy tutaj robić. Na początek oczekuje się, że będziesz mieć wiele wątpliwości dotyczących R, zaczynając od podstaw tego, co to znaczy i po co uczyć się R? to do bardziej złożonych obszarów analizy danych, manipulacji danymi i uczenia maszynowego. Pozwól nam zająć się aspektami jeden po drugim, prowadząc Cię w kierunku właściwego sposobu nauki R.

Co to jest R?

Fundacja R opisała r jako „język i środowisko do obliczeń statystycznych i grafiki”. Mówiąc bardzo prosto, ponieważ R jest wyraźnie czymś więcej.

Poniżej znajduje się lista cech, które stały się definicją R jako języka programowania:

• Oprogramowanie do analizy danych : dla każdego, kto chce zrozumieć dane, R może być używany do wizualizacji danych, analizy statystycznej i modelowania predykcyjnego.
• Język programowania : R to język zorientowany obiektowo, który zapewnia operatory, funkcje i obiekty umożliwiające eksplorację, wizualizację i modelowanie danych.
• Projekt oprogramowania o otwartym kodzie źródłowym : Chociaż jest bezpłatny, dokładność liczbowa i standard jakości w języku R są bardzo wysokie. Otwarte interfejsy języka pozwalają na jego łatwą integrację z innymi systemami i aplikacjami.
• Środowisko analizy statystycznej : R to miejsce, w którym odbywają się niektóre z najnowocześniejszych badań w zakresie modelowania predykcyjnego i statystyki. Właśnie dlatego R jest często pierwszą platformą, która oferuje nowo opracowaną technikę po jej pojawieniu się. Nawet dla standardowych metod statystycznych implementacja w R jest naprawdę łatwa.
• Społeczność : Dzięki dużej społeczności internetowej R ma około dwóch milionów użytkowników! Nie powinno dziwić, że liderami projektu R są czołowi informatycy i statystycy.

Przeczytaj: Samouczek R dla początkujących

Dlaczego powinieneś uczyć się R?

Powszechnie uważa się, że nauka Data Science wymaga nauki Pythona lub R. Powodem, dla którego większość ludzi wybiera R, jest to, że ma on pewną przewagę nad innymi językami programowania.

Źródło

• R ma łatwy styl kodowania.
• Ponieważ jest to oprogramowanie typu open source, nie musisz się martwić o opłatę abonamentową lub dodatkowe opłaty.
• Oferuje natychmiastowy dostęp do ponad 7800 niestandardowych pakietów do różnych zadań obliczeniowych.
• Istnieje ogromne wsparcie społeczności i liczne fora, jeśli potrzebujesz pomocy.
• Obiecuje wysoką wydajność obliczeniową, jaką może zaoferować tylko kilka innych platform.
• Większość firm zajmujących się Data Science i analityków na całym świecie postrzega R jako cenną umiejętność pracownika.

Jaka jest Twoja motywacja do nauki R?

Zanim zaczniesz od R, ważne jest, aby przynajmniej dla siebie wyjaśnić, dlaczego chcesz to zrobić. Ciekawe będzie dowiedzieć się, jaka jest Twoja motywacja i jakie masz oczekiwania związane z tą podróżą. Wierz lub nie, ale to ćwiczenie może być dla ciebie niezbędną kotwicą, gdy sytuacja staje się ciężka, a w tym przypadku nawet nudna. Dowiedz się, z jakimi danymi chcesz pracować i jakie projekty chcesz budować.

Chcesz analizować język? Wizja komputerowa? Przewidywać giełdę? Zajmować się statystykami sportowymi? Jak wygląda przyszły zakres nauki o danych ? Jak być może zauważyłeś, te aspekty wymagają nieco głębszego zagłębienia się niż tylko „bycie naukowcem danych”. Nie chodzi o zostanie naukowcem danych, ale o to, co chcesz robić jako naukowiec danych.

Zdefiniowanie ostatecznego celu będzie kluczowe w wyznaczaniu ścieżki. Kiedy już wiesz, co chcesz zrobić z tą wiedzą, szanse na to, że rozproszysz się tym, czego nie będziesz potrzebować, są ponure. Będziesz mógł skupić się na aspektach, które są kluczowe dla Twojego celu i w procesie oraz samodzielnie odfiltrować niezbędne od niepotrzebnych.

Naucz się podstaw w R

Nie ma nauki R, która to pomija. Twoim pierwszym zadaniem byłoby zapoznanie się ze środowiskiem kodowania.

Interfejs R Studio

Pierwszym obszarem jest konsola R, która wyświetla dane wyjściowe uruchomionego kodu. Następny to skrypt R. Jest to miejsce, w którym należy wprowadzić kody. Kolejnym jest środowisko R. Pokazuje dodatkowy zestaw elementów zewnętrznych. Obejmuje zestawy danych, funkcje, wektory, zmienne i tak dalej. Ostatni to wyjście graficzne. Te wykresy są wynikiem eksploracyjnej analizy danych.

Podstawowe obliczenia

Najlepiej zacząć od kilku prostych obliczeń. Możesz także użyć konsoli R jako interaktywnego kalkulatora. Możesz przeprowadzać eksperymenty z kombinacjami różnych obliczeń i dopasowywać ich wyniki. W miarę postępów możesz także uzyskać dostęp do poprzednich obliczeń.

Naciśnięcie strzałki w górę i w dół po kliknięciu konsoli R przeniesie Cię do poprzednich obliczeń poprzez aktywację wcześniej wykonanych poleceń. Jeśli jednak zaangażowanych jest zbyt wiele obliczeń, możesz po prostu utworzyć zmienne. Pamiętaj jednak, że te zmienne muszą być alfanumeryczne lub tylko alfabety, ale nie numeryczne.

Podstawy programowania

Uważany za element składowy języka programowania, im lepiej to zrobisz, tym mniej problemów napotkasz podczas debugowania. Pięć atomowych lub podstawowych klas obiektów w R to znaki, liczby całkowite lub całkowite, liczbowe lub rzeczywiste, zespolone i logiczne (prawda lub fałsz). Obiekty te mogą mieć różne atrybuty, takie jak nazwy lub nazwy wymiarów, wymiary, długość i klasa.

Przeczytaj także: Pytania i odpowiedzi podczas wywiadu R

Typy danych

Różne typy danych w R obejmują wektory (całkowite, numeryczne itp.), ramki danych, listy i macierze. Vector to najbardziej podstawowy obiekt w tym języku programowania. Aby stworzyć pusty wektor, będziesz musiał użyć vector(). Wektor będzie składał się z obiektu tej samej klasy. Możliwe jest również stworzenie wektora poprzez zmieszanie obiektów różnych klas.

Powoduje to przekształcenie różnych typów obiektów w jedną klasę. Lista jest terminem używanym do określenia specjalnego typu wektora. Lista zawiera elementy różnych typów danych. Macierz to nazwa wektora z atrybutem wymiaru, czyli wprowadzanego za pomocą wiersza i kolumny. W rodzinie typów danych; jednak najczęściej używana jest ramka danych. Dzieje się tak, ponieważ przechowuje dane tabelaryczne.

Struktury kontrolne

Struktura kontrolna służy do monitorowania przepływu poleceń lub kodów związanych z funkcją. Funkcja to zestaw poleceń utworzony w celu zautomatyzowania zadania kodowania, które jest powtarzalne. Uczniowie często mają trudności ze zrozumieniem tej części. Na szczęście w R jest wiele pakietów, które uzupełniają zadania wykonywane przez te struktury kontrolne.

Przydatne pakiety

Spośród około 7800 lub więcej pakietów są z pewnością takie, których będziesz potrzebować więcej niż inne. Życie w Data Science jest znacznie łatwiejsze, gdy je znasz. Wśród wielu dostępnych pakietów do importowania danych bardziej przydatne są jsonlite, data.table, sqldf i RMySQL . Jeśli chodzi o wizualizację danych, ggplot2 najlepiej nadaje się do zaawansowanej grafiki.

R naprawdę może pochwalić się fantastyczną kolekcją pakietów do manipulacji danymi, a niektóre z wyjątkowych to plyr, stringr, lubridate, dplyr i tidyr. Teraz wszystko, czego potrzebujesz do stworzenia modelu uczenia maszynowego, może zapewnić Caret. Ale możesz także instalować pakiety za pomocą algorytmów, takich jak gbm, rpart, randomForest i tak dalej.

Zapoznaj się z eksploracją danych i manipulacją danymi

To jest sekcja, w której zagłębisz się w różne etapy modelowania predykcyjnego. Nurkowanie głębokie wymusza, abyś zwracał uwagę na wyjątkowo dobre zrozumienie tego rozdziału. Jedynym sposobem nauczenia się budowania praktycznych modeli, które będą zarówno świetne, jak i dokładne, jest eksploracja danych od początku do końca.

To właśnie ten etap stanowi podstawę manipulacji danymi, która następuje po eksploracji danych. Manipulacja danymi to eksploracja danych na bardziej zaawansowanym poziomie. W tej sekcji zapoznasz się z inżynierią funkcji, kodowaniem etykiet i kodowaniem na gorąco.

Dowiedz się również o: Python vs R dla nauki o danych

Naucz się modelowania predykcyjnego i uczenia maszynowego

Przede wszystkim uczenie maszynowe definiuje naukę o danych. To tutaj zajmujesz się tematem i obejmuje on drzewa decyzyjne w R, regresję i losowy las. Ta część będzie wymagała bardzo głębokiego radzenia sobie z regresją, dlatego upewnij się, że znasz podstawy.

Natkniesz się na regresję liniową lub wielokrotną, regresję logistyczną i powiązane koncepcje. Drzewo decyzyjne to termin określający model decyzji i konsekwencji, który jest ułożony w sposób podobny do drzewa. Jest to narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji, które obejmuje użyteczność, wyniki zdarzeń i koszty zasobów. Lasy losowe są również nazywane losowymi lasami decyzyjnymi i są tworzone przez wiele drzew decyzyjnych.

Przejdź do projektów strukturalnych

Gdy zdobędziesz niezbędną wiedzę z tych szerokich kategorii, będziesz mógł przejść do ustrukturyzowanych projektów. To chyba jedyny sposób na opanowanie sztuki. Gdy zastosujesz swoją wiedzę, Twoje doświadczenie się poszerza, gdy napotykasz praktyczne problemy i rozwiązania urządzeń w podróży. Pomoże Ci to również zbudować portfolio, które możesz zaprezentować przyszłym pracodawcom w zakresie praktycznego doświadczenia w tej dziedzinie.

Pamiętaj, że na tym etapie często dochodzi do frustracji, gdy napotykasz jedną przeszkodę za drugą. Jest to część, do której się przygotowywałeś i nie zdziw się, jeśli wydaje się to trudniejsze niż wszystko, co zrobiłeś do tej pory. Dzieje się tak zazwyczaj dlatego, że kandydaci nie potrafią opanować podekscytowania przed podejmowaniem wyzwań i często zagłębiają się w wyjątkowe projekty. Szczerze mówiąc, na tym etapie możesz nie być gotowy na coś takiego i najlepiej jest trzymać się bardziej ustrukturyzowanych projektów, które znasz.

Buduj projekty i kontynuuj naukę

Po pracy z niektórymi ustrukturyzowanymi projektami mieszczącymi się w znanej strefie, możesz teraz wyruszyć na nieznane terytoria. Ekspertyza przyjdzie tylko z praktyką, a idea polega na tym, że kiedy już ćwiczysz z elementami, z którymi czujesz się komfortowo, nadszedł czas, aby wyjść poza strefę komfortu. To tutaj sprawdzasz, ile się nauczyłeś. To doświadczenie nie tylko pokaże Ci, jak daleko zaszedłeś, ale także ujawni Twoje mocne i słabe strony.

Podejmując ciekawe projekty Data Science, zrozumiesz, z jakimi obszarami wciąż się borykasz i na których musisz się skupić. Odwoływanie się do zasobów w celu uzyskania wskazówek i szukanie pomocy swoich mentorów i ekspertów w danej dziedzinie tylko powiększy twoją wiedzę na temat nowych metod, podejść i technik. To jest miejsce, w którym czerpiesz korzyści z upGrad, ponieważ prowadzimy Cię przez Twoją drogę od zdobycia praktycznej i teoretycznej wiedzy do zostania wykwalifikowanym Data Scientistem.

Dlatego jeśli utkniesz, wszystko, co musisz zrobić, to wyciągnąć rękę. Podejmując się wyjątkowych projektów Data Science, zrozumiesz, z którymi obszarami wciąż się borykasz i na których musisz się skupić. Odwoływanie się do zasobów w celu uzyskania wskazówek i szukanie pomocy swoich mentorów i ekspertów w danej dziedzinie tylko powiększy twoją wiedzę na temat nowych metod, podejść i technik.

To tutaj czerpiesz korzyści z upGrad, ponieważ prowadzimy Cię przez Twoją drogę od zdobycia praktycznej i teoretycznej wiedzy do zostania wykwalifikowanym Data Scientistem. Dlatego jeśli utkniesz, wszystko, co musisz zrobić, to wyciągnąć rękę.

Wniosek

Zwykle w R nauka pracy nad nowym projektem często oznacza, że ​​uczysz się używać nowego pakietu, ponieważ w większości będą to pakiety przeznaczone wyłącznie do rodzaju pracy, którą wykonujesz. Jest to wiedza, którą zdobywasz dzięki doświadczeniu, która ostatecznie czyni Cię ekspertem. Możesz wybrać projekty, nad którymi chcesz pracować na podstawie swoich preferencji, o które poprosiliśmy Cię na samym początku.

Podnoś poziom trudności w miarę postępów, ponieważ sekretem sukcesu z językiem programowania jest nieustanne uczenie się. Podobnie jak w przypadku języka mówionego, możesz dotrzeć do miejsca, w którym będziesz płynnie i komfortowo, ale i tak będzie wiele do nauczenia się.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.