7 najlepszych bibliotek R w dziedzinie nauki o danych, których powinieneś używać teraz

Jeśli chodzi o wybór bibliotek i pakietów dla Data Science, Python jest pierwszą nazwą, która przychodzi na myśl. Istnieje jednak inny język, który stał się ulubionym elementem społeczności Data Science — język programowania R. Dowiedz się, jak ważne są Python i R dla społeczności zajmującej się badaniem danych.

R to język programowania, jeden z najbardziej pożądanych języków do nauki w 2020 roku. Ponieważ został zaprojektowany z naciskiem na obliczenia statystyczne, jego interfejs i struktura są doskonale dostosowane do zadań związanych z obliczeniami statystycznymi i naukowymi. Powodem rosnącej popularności języka R jest to, że ma on łatwą do zrozumienia składnię i jest wyposażony w fantastyczne narzędzie RStudio i liczne pakiety R. Te pakiety R dla Data Science mogą być używane do wykonywania różnych zadań Data Science (ML), w tym manipulacji danymi, wizualizacji danych, budowania modeli i wielu innych.

Bez zbędnych ceregieli przyjrzyjmy się niektórym z najlepszych pakietów R dla Data Science!

Najlepsze biblioteki języka R do nauki o danych

1. Dplyr

Dplyr to biblioteka R, która najlepiej nadaje się do manipulacji danymi. Zawiera pięć funkcji, które pozwalają rozwiązać niektóre z najczęstszych problemów związanych z manipulacją danymi. Te pięć funkcji to:

• mutate() – Służy do dodawania nowych zmiennych będących funkcjami istniejących zmiennych
• select() – Służy do wybierania zmiennych zgodnie z ich nazwami.
• filter()- Służy do wybierania przypadków na podstawie ich wartości.
• summarise() — służy do redukowania wielu wartości do jednego podsumowania.
• organizuj() – Służy do zmiany kolejności/kolejności wierszy

Te pięć funkcji to wszystko, czego potrzebujesz, aby wykonać większość zadań związanych z manipulacją danymi. Dzięki Dplyr możesz używać tego samego kodu R do pracy z lokalnymi ramkami danych, a także ze zdalnymi tabelami baz danych.

2. ggplot2

ggplot2 to narzędzie R zaprojektowane specjalnie do tworzenia grafiki poprzez implementację standardów The Grammar of Graphics. Dzięki ggplot2 możesz tworzyć wysokiej jakości wizualizacje graficzne, wyrażając relacje między atrybutami danych a ich graficzną reprezentacją.

Wszystko, co musisz zrobić, to wprowadzić dane do systemu ggplot2 i nakazać mu, jak tworzyć zmienne do estetyki i jakich prymitywów graficznych użyć – ggplot2 zajmie się resztą.

Chociaż narzędzie jest wyposażone w wiele intuicyjnych funkcji i jest stosunkowo łatwe w użyciu, zawsze możesz skorzystać ze społeczności RStudio i Stack Overflow, aby uzyskać pomoc w przypadku wszelkich problemów i problemów związanych z ggplot2. Dowiedz się więcej o wizualizacji danych w języku programowania R.

3. Esquisse

Esquisse to kolejne doskonałe narzędzie do wizualizacji danych w R. Jest to prawdopodobnie najprostsze i najprostsze narzędzie do wizualizacji, które oferuje jedną z najlepszych funkcji Tableau do R – słynne przeciąganie i upuszczanie!

Esquisse jest zbudowany na bazie systemu ggplot2. Możesz więc łatwo przeglądać dane w środowisku Esquisse, generując wykresy ggplot2. Dodatkowo możesz uruchomić funkcję dodatku Esquisse za pomocą menu RStudio. Dzięki ggplot2 tworzenie wykresów jest dużo łatwiejsze, ponieważ nie musisz pisać skomplikowanego kodu. Możesz tworzyć dowolne wzorce wizualizacji, od wykresów słupkowych i krzywych po wykresy punktowe i histogramy, a także eksportować wykres lub pobierać kod generujący wykres.

4. MLR

Jeśli szukasz narzędzia R do zadań uczenia maszynowego, MLR jest właśnie tym narzędziem, którego potrzebujesz. Ten pakiet R został wprost stworzony dla uczenia maszynowego. W związku z tym zawiera prawie wszystkie niezbędne algorytmy uczenia maszynowego potrzebne do wykonywania szerokiego zakresu zadań ML.

Struktura MLR oferuje metody nadzorowane, takie jak klasyfikacja, regresja i analiza przeżycia, wraz z odpowiadającymi im metodami oceny i optymalizacji, a także metody nienadzorowane, takie jak grupowanie. Jego struktura jest taka, że ​​można ją zarówno samodzielnie rozbudować, jak i odejść od zaimplementowanych wygodnych metod i konstruować własne złożone eksperymenty lub algorytmy.

5. Błyszczący

Jeśli współpraca jest tym, czego pragniesz, Shiny to pakiet R dla Ciebie. Shiny łączy moc obliczeniową języka R i interaktywność współczesnej sieci. Najlepsza część — aplikacje Shiny są łatwe do pisania i rozwijania, ponieważ nie wymagają specjalnych umiejętności w zakresie tworzenia stron internetowych.

Shiny umożliwia interakcję i komunikację z zespołem na tej samej platformie, co zapewnia większą przejrzystość i współpracę. Jest to idealne narzędzie do tworzenia interaktywnych aplikacji internetowych prosto z R. Możesz hostować samodzielne aplikacje na stronie internetowej lub osadzić je w dokumentach R Markdown. Nie tylko to, Shiny pozwala również na tworzenie interaktywnych pulpitów nawigacyjnych. Zawiera wiele wbudowanych widżetów wejściowych. Po utworzeniu aplikacji Shiny możesz je rozszerzać za pomocą widżetów html, motywów CSS i działań JavaScript.

6. Nasmaruj

Lubridate to niesamowita biblioteka języka R do spychania danych. Głównym celem tego konkretnego pakietu jest szybkie i łatwe radzenie sobie z datami, godzinami i przedziałami czasowymi. Ma spójną i zapadającą w pamięć składnię, która sprawia, że ​​praca z datami jest super szybka i wydajna. Wszystko, co dotyczy arytmetyki danych, możesz to łatwo osiągnąć dzięki Lubridate.

Lubridate umożliwia łatwe i szybkie analizowanie daty i czasu oraz oferuje proste funkcje do pobierania i ustawiania składników daty i czasu, takich jak rok(), miesiąc(), dzień(), godzina(), minuta() i sekunda() . Lubridate może również rozszerzyć rodzaj operacji matematycznych, które można wykonywać na obiektach daty-czasu, wprowadzając trzy nowe klasy przedziałów czasowych:

• Czasy trwania – mierzy dokładną ilość czasu między dwoma punktami
• Okresy — może dokładnie śledzić czasy zegara pomimo lat przestępnych, sekund przestępnych i czasu letniego
• Interwały – Jest to proste podsumowanie informacji o czasie pomiędzy dwoma punktami.

Zarabiaj kursy nauki o danych na najlepszych światowych uniwersytetach. Dołącz do naszych programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters, aby przyspieszyć swoją karierę.

7. Robot indeksujący

RCrawler to biblioteka R używana głównie do przeszukiwania sieci w oparciu o domenę i pobierania treści. Może przeszukiwać, analizować, przechowywać strony, wyodrębniać zawartość i generować dane, które można bezpośrednio zaimplementować w aplikacjach do eksploracji treści internetowych. Jedną rzeczą, o której należy pamiętać podczas korzystania z tego narzędzia, jest to, że ponieważ proces operacji indeksowania jest wykonywany równolegle przez kilka współbieżnych procesów lub węzłów, lepiej jest użyć 64-bitowej wersji języka R.

Za pomocą Rcrawlera możesz badać strukturę witryny, budując reprezentację sieciową wewnętrznych i zewnętrznych hiperłączy witryny (węzły i krawędzie).

Wniosek

Oto 7 wyjątkowych bibliotek R dla Data Science. Istnieje jednak wiele innych bibliotek języka R, które służą do innych celów Data Science, w tym Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl i DataScienceR, by wymienić tylko kilka.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o data science, sprawdź nasz dyplom PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami branżowymi, 1 na 1 z mentorzy branżowi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.