R para ciência de dados: por que você deve escolher R para ciência de dados?

Uma linguagem poderosa no mundo da Ciência de Dados e computação estatística, R está se tornando cada vez mais popular entre os estudantes. Depois que foi desenvolvido no início da década de 1990 , foram feitos infindáveis ​​esforços para melhorar a interface do usuário da linguagem de programação.

Em sua jornada de um editor de texto rudimentar para se tornar um R Studio interativo e depois se tornar Jupyter Notebooks, o R manteve as comunidades mundiais de Data Science engajadas.

Mas aprender R pode ser frustrante se não for abordado da maneira correta. Você provavelmente está familiarizado com as avaliações dos alunos que documentam a dificuldade com o idioma. Haveria alguns que desistiram no meio do caminho, e ainda há alguns que se sentem presos e estão procurando desesperadamente uma maneira mais estruturada de abordá-lo.

Se você se enquadra nessas categorias ou é um novato, pode ficar aliviado ao saber que o idioma tem alguns problemas inerentes. Portanto, pare de ser duro consigo mesmo se achar difícil. Normalmente, há uma clara incompatibilidade entre a fonte de sua motivação e o que você está aprendendo.

Ninguém quer se envolver com problemas práticos e sintaxe de codificação porque eles adoram essas atividades bastante chatas. Absolutamente não! As pessoas querem suportar esse processo longo e árduo de dominar a sintaxe porque isso permitirá que elas passem para as coisas boas. No entanto, a montanha de tópicos complicados e longos que você precisa cobrir para poder fazer algo com isso pode ser dolorosa.

E se você chegou até aqui para descobrir se existe um caminho mais natural para atingir seu objetivo, você está onde deveria estar.

Existe uma forma mais estruturada de aprender R e acredite, vale a pena aprender! Para qualquer pessoa interessada, existem algumas vantagens definitivas de aprender R sobre as outras linguagens de programação. Mais importante ainda, as tarefas diárias em Data Science podem ser conduzidas diretamente com o ecossistema do R. A Visualização de Dados na linguagem de programação R é simples e poderosa. Ele também tem uma das comunidades online mais amigáveis ​​e inclusivas que você achará muito útil.

Se você quer aprender R, precisa ser muito claro sobre com o que está lidando e ter uma visão abrangente do quadro geral. É exatamente isso que faremos aqui. Para começar, espera-se que você tenha muitas dúvidas em relação ao R, começando pelo básico do que significa e por que aprender R? para as áreas mais complexas de análise de dados, manipulação de dados e aprendizado de máquina. Vamos abordar os aspectos um por um enquanto o orientamos para a maneira correta de aprender R.

O que é R?

A R Foundation descreveu r como “uma linguagem e ambiente para computação estatística e gráficos”. Ou seja, de forma muito simples, porque R é claramente muito mais do que isso.

Abaixo está uma lista de características que se tornaram definitivas do R como linguagem de programação:

• Um software de análise de dados : Para qualquer pessoa que queira entender os dados, o R pode ser usado para visualização de dados, análise estatística e modelagem preditiva.
• Uma linguagem de programação : R é uma linguagem orientada a objetos que fornece operadores, funções e objetos para possibilitar explorar, visualizar e modelar dados.
• Um projeto de software de código aberto : Apesar de gratuito, a precisão numérica e o padrão de qualidade em R são muito altos. As interfaces abertas da linguagem permitem sua fácil integração com outros sistemas e aplicações.
• Um ambiente de análise estatística : R é onde algumas das pesquisas mais avançadas acontecem em modelagem preditiva e estatística. É por isso que o R costuma ser a primeira plataforma a oferecer uma técnica recém-desenvolvida depois que ela chega. Mesmo para os métodos estatísticos padrão, a implementação em R é muito fácil.
• Uma comunidade : Com uma grande comunidade online, R tem cerca de dois milhões de usuários! Não deveria ser surpreendente que a liderança do projeto R inclua cientistas da computação e estatísticos.

Leia: R Tutorial para Iniciantes

Por que você deve aprender R?

É uma crença comum que aprender Data Science requer que você aprenda Python ou R. A razão pela qual a maioria das pessoas escolhe R é porque tem algumas vantagens claras sobre outras linguagens de programação.

Fonte

• R tem um estilo fácil de codificação.
• Como é de código aberto, você não precisa se preocupar em pagar nenhuma taxa de assinatura ou cobranças adicionais.
• Oferece acesso instantâneo a mais de 7.800 pacotes personalizados para diferentes tarefas de computação.
• Há suporte da comunidade esmagadora e vários fóruns, se você precisar de ajuda.
• Ele promete uma experiência de computação de alto desempenho que apenas algumas outras plataformas podem oferecer.
• A maioria das empresas e análises de Data Science em todo o mundo veem o R como uma habilidade valiosa em um funcionário.

Qual é a sua motivação para aprender R?

Antes mesmo de começar com R, é importante ser claro, pelo menos para si mesmo, sobre por que você gostaria de fazê-lo. Será interessante descobrir qual é a sua motivação e quais as expectativas que você tem dessa jornada. Acredite ou não, este exercício pode funcionar como uma âncora necessária para você quando as coisas ficam difíceis e, neste caso, até mesmo chatas. Descubra com que tipo de dados você deseja trabalhar e o tipo de projeto que deseja construir.

Você quer analisar a linguagem? Visão computacional? Prever mercado de ações? Lidar com estatísticas esportivas? Como será o escopo futuro da ciência de dados ? Como você deve ter notado, esses aspectos exigem que você se aprofunde um pouco mais do que apenas “ser um cientista de dados”. Não se trata de se tornar um cientista de dados tanto quanto o que você quer fazer como um cientista de dados.

Definir seu objetivo final será crucial para traçar seu caminho. Quando você já sabe o que está procurando fazer com o conhecimento, as chances de se distrair com qualquer coisa que não precise são sombrias. Você será capaz de manter o foco nos aspectos que são cruciais para seu objetivo e no processo e filtrar o necessário do desnecessário por conta própria.

Aprenda o básico em R

Não há como aprender R pulando isso. Sua primeira tarefa seria se familiarizar com o ambiente de codificação.

Interface de estúdio R

A primeira área é o R Console que exibe a saída do código que é executado. O próximo é o script R. Este é o espaço onde os códigos devem ser inseridos. O próximo é o ambiente R. Ele mostra o conjunto adicional de elementos externos. Inclui conjuntos de dados, funções, vetores, variáveis ​​e assim por diante. A última é a Saída Gráfica. Esses gráficos são o resultado da análise exploratória dos dados.

Cálculos Básicos

É melhor começar com alguns cálculos simples. Você também pode usar o console R como uma calculadora interativa. Você pode realizar experimentos com combinações de diferentes cálculos e combinar seus resultados. Conforme você avança, você também pode acessar os cálculos anteriores.

Pressionar as setas para cima e para baixo depois de clicar no console R levará você ao seu cálculo anterior, ativando os comandos executados anteriormente. No entanto, se houver muitos cálculos envolvidos, você pode simplesmente criar variáveis. Lembre-se, porém, que essas variáveis ​​devem ser alfanuméricas ou apenas alfabéticas, mas não numéricas.

Fundamentos de programação

Considerado o bloco de construção da linguagem de programação, quanto melhor você ficar nisso, menos problemas você enfrentará na depuração. As cinco classes atômicas ou básicas de objetos em R são caracteres, números inteiros ou inteiros, números numéricos ou reais, complexos e lógicos (verdadeiros ou falsos). Esses objetos podem ter diferentes atributos como nomes ou nomes de dimensões, dimensões, comprimento e classe.

Leia também: Perguntas e respostas da entrevista R

Tipos de dados

Os vários tipos de dados em R incluem vetor (inteiro, numérico, etc.), quadros de dados, lista e matrizes. Vector é o objeto mais básico nesta linguagem de programação. Para criar um vetor vazio, você terá que usar vector(). Vector consistirá em um objeto da mesma classe. Também é possível criar um vetor misturando objetos de diferentes classes.

Isso resulta em diferentes tipos de objetos sendo convertidos em uma classe. A lista é um termo usado para um tipo especial de vetor. A lista inclui elementos de vários tipos de dados. Matrix é um nome para um vetor com um atributo de dimensão, ou seja, introduzido com uma linha e uma coluna. Na família de tipos de dados; no entanto, o quadro de dados é o mais comumente usado. Isso ocorre porque ele armazena dados tabulares.

Estruturas de controle

Uma estrutura de controle é usada para monitorar o fluxo de comandos ou códigos vinculados à função. Uma função é um conjunto de comandos criado para automatizar uma tarefa de codificação que é repetitiva. Os alunos muitas vezes acham esta seção difícil de entender. Felizmente, existem muitos pacotes em R que complementam a tarefa realizada por essas estruturas de controle.

Pacotes úteis

De cerca de 7800 pacotes ou mais, certamente há alguns que você precisará mais do que os outros. A vida em Data Science é muito mais fácil quando você os conhece. Entre os muitos pacotes disponíveis para importar dados , readr, jsonlite, data.table, sqldf e RMySQL são os mais úteis. Quando se trata de visualização de dados, o ggplot2 é melhor para gráficos avançados.

R realmente possui uma fantástica coleção de pacotes de manipulação de dados e alguns dos excepcionais são plyr, stringr, lubridate, dplyr e cleanr. Agora, tudo o que você precisa para criar um modelo de aprendizado de máquina pode ser fornecido pelo acento circunflexo. Mas você também pode instalar pacotes por algoritmos como gbm, rpart, randomForest e assim por diante.

Conheça a Exploração de Dados e Manipulação de Dados

Esta é a seção em que você se aprofunda nos diferentes estágios da modelagem preditiva. O mergulho profundo exige que você preste atenção para entender esta seção excepcionalmente bem. A única maneira de aprender a construir modelos práticos que serão ótimos e precisos é explorando os dados do início ao fim.

É esse estágio que forma a base da manipulação de dados, que segue a exploração de dados. A manipulação de dados é a exploração de dados em um nível mais avançado. Nesta seção, você se familiarizará com a engenharia de recursos, codificação de rótulos e uma codificação a quente.

Saiba também sobre: ​​Python vs R para Data Science

Aprenda modelagem preditiva e aprendizado de máquina

Principalmente para iniciantes, Machine Learning define Data Science. É onde você lida com o tema, e inclui Árvores de Decisão em R, Regressão e Floresta Aleatória. Esta parte exigirá que você lide profundamente com a Regressão, portanto, certifique-se de ter claro o básico.

Você encontrará Regressão Linear ou Múltipla, Regressão Logística e conceitos relacionados. Uma árvore de decisão é um termo para um modelo de decisões e consequências que é organizado em forma de árvore. É uma ferramenta de apoio à decisão que inclui utilidade, resultados de eventos e custos de recursos. As florestas aleatórias também são conhecidas como florestas de decisão aleatória e são criadas por várias árvores de decisão.

Passar para Projetos Estruturados

Uma vez que você esteja equipado com o conhecimento necessário coberto por essas amplas categorias, você poderá passar para projetos estruturados. É provavelmente a única maneira de dominar uma arte. Quando você aplica seu conhecimento, sua experiência se amplia à medida que você encontra problemas práticos e soluções de dispositivos em movimento. Isso também irá ajudá-lo a construir um portfólio que você pode apresentar aos seus futuros empregadores em relação à sua experiência prática no campo.

Lembre-se, não é incomum ficar frustrado neste estágio ao enfrentar um obstáculo após o outro. É a parte para a qual você está se preparando e não se surpreenda se isso parecer mais desafiador do que tudo o que você fez até agora. Isso geralmente acontece porque os candidatos não conseguem controlar sua empolgação para enfrentar desafios e muitas vezes mergulham em projetos únicos. Honestamente, nesta fase, você pode não estar pronto para algo assim, e é melhor se ater a projetos mais estruturados com os quais você esteja familiarizado.

Crie projetos e continue aprendendo

Depois de trabalhar com alguns projetos estruturados dentro da zona de familiaridade, agora você pode se aventurar em territórios desconhecidos. A experiência só virá com a prática, e a ideia é que, uma vez que você tenha praticado com elementos com os quais estava confortável, é hora de sair da zona de conforto. É onde você testa o quanto você aprendeu. Essa experiência não apenas mostrará até onde você chegou, mas também revelará seus pontos fortes e fracos.

Ao assumir projetos interessantes de Data Science, você entenderá quais são as áreas com as quais ainda está lutando e precisa se concentrar. Consultar recursos para orientação e buscar a ajuda de seus mentores e especialistas de campo apenas aumentará seu conhecimento de novos métodos, abordagens e técnicas. É aqui que você se beneficia do upGrad porque acompanhamos você em sua jornada, desde a obtenção de conhecimento prático e teórico até se tornar um Cientista de Dados qualificado.

Portanto, se você ficar preso, tudo o que você precisa fazer é chegar. Ao assumir projetos exclusivos de Data Science, você entenderá quais são as áreas com as quais ainda está lutando e precisa se concentrar. Consultar recursos para orientação e buscar a ajuda de seus mentores e especialistas de campo apenas aumentará seu conhecimento de novos métodos, abordagens e técnicas.

É onde você se beneficia do upGrad porque nós o acompanhamos em sua jornada, desde a obtenção de conhecimento prático e teórico até se tornar um Cientista de Dados qualificado. Portanto, se você ficar preso, tudo o que você precisa fazer é chegar.

Conclusão

Normalmente, em R, aprender a trabalhar em um novo projeto geralmente significa que você está aprendendo a usar um novo pacote porque, na maioria das vezes, haverá pacotes destinados exclusivamente ao tipo de trabalho que você está fazendo. Este é o conhecimento que você obtém com a experiência, o que eventualmente o torna um especialista. Você pode selecionar os projetos em que deseja trabalhar com base em suas preferências, as quais pedimos que você decidisse no início.

Aumente o nível de dificuldade à medida que você progride, porque o segredo do sucesso com uma linguagem de programação é nunca parar de aprender. Assim como uma língua falada, você pode chegar a um lugar onde seja fluente e confortável, mas ainda haverá muito a aprender.

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