R pentru știința datelor: de ce ar trebui să alegeți R pentru știința datelor?

Un limbaj puternic în lumea științei datelor și a calculului statistic, R devine din ce în ce mai popular în rândul studenților. După ce a fost dezvoltat la începutul anilor 1990 , s-au făcut eforturi nesfârșite pentru a îmbunătăți interfața cu utilizatorul a limbajului de programare.

În călătoria sa de la a fi un editor de text rudimentar la a deveni un R Studio interactiv și apoi a devenit Jupyter Notebooks, R a menținut comunitățile mondiale de știință a datelor angajate.

Dar învățarea lui R ar putea fi frustrantă dacă nu este abordată în mod corect. Probabil că sunteți familiarizat cu recenziile studenților care documentează lupta cu limba. Ar mai fi unii care au renunțat la jumătatea drumului și mai sunt unii care se simt blocați și caută cu disperare o modalitate mai structurată de a o aborda.

Indiferent dacă te încadrezi în aceste categorii sau ești mai proaspăt, s-ar putea să fii ușurat să știi că limbajul are unele probleme inerente. Așa că nu fii dur cu tine însuți dacă ți se pare dificil. De obicei, există o nepotrivire clară între sursa motivației tale și ceea ce înveți.

Nimeni nu vrea să se implice în problemele de practică uscată și sintaxa de codare, deoarece îi plac aceste activități destul de plictisitoare. Absolut nu! Oamenii vor să suporte acest proces lung și anevoios de stăpânire a sintaxei, deoarece le va permite să treacă la lucrurile bune. Cu toate acestea, muntele de subiecte complicate și lungi pe care trebuie să le acoperiți pentru a putea face ceva cu el poate fi dureros.

Iar dacă ai ajuns aici pentru a afla dacă există o modalitate mai naturală de a-ți atinge scopul, ești acolo unde ar trebui să fii.

Există o modalitate mai structurată de a învăța R și crede-mă că merită să înveți! Pentru oricine este interesat, există câteva avantaje clare ale învățării R față de celelalte limbaje de programare. Cel mai important, sarcinile de zi cu zi în Data Science pot fi efectuate direct cu ecosistemul ordonat al lui R. Vizualizarea datelor în limbajul de programare R este atât simplă, cât și puternică. De asemenea, are una dintre cele mai prietenoase și mai incluzive comunități online pe care o veți găsi de mare ajutor.

Dacă vrei să înveți R, trebuie să fii foarte clar cu ce ai de-a face și să obții o imagine cuprinzătoare asupra imaginii de ansamblu. Exact asta vom face aici. Pentru început, se așteaptă să aveți o mulțime de îndoieli cu privire la R, pornind de la elementele de bază despre ceea ce înseamnă și De ce să înveți R? la domeniile mai complexe ale analizei datelor, manipulării datelor și învățării automate. Lăsați-ne să abordăm aspectele unul câte unul, în timp ce vă ghidăm către modul corect de a învăța R.

Ce este R?

Fundația R a descris r ca „un limbaj și un mediu pentru calcul statistic și grafică”. Asta pentru a spune foarte simplu, deoarece R este în mod clar mult mai mult decât atât.

Mai jos este o listă de caracteristici care au devenit definitive pentru R ca limbaj de programare:

• Un software de analiză a datelor : pentru oricine dorește să înțeleagă datele, R poate fi folosit pentru vizualizarea datelor, analiza statistică și modelarea predictivă.
• Un limbaj de programare : R este un limbaj orientat pe obiecte care oferă operatori, funcții și obiecte pentru a face posibilă explorarea, vizualizarea și modelarea datelor.
• Un proiect de software open-source : Deși gratuit, acuratețea numerică și standardul de calitate în R este foarte ridicată. Interfețele deschise ale limbajului permit integrarea sa ușoară cu alte sisteme și aplicații.
• Un mediu de analiză statistică : R este locul în care unele dintre cele mai de ultimă oră de cercetare au loc în modelarea predictivă și statistică. Acesta este motivul pentru care R este adesea prima platformă care oferă o tehnică nou dezvoltată după sosire. Chiar și pentru metodele statistice standard, implementarea în R este foarte ușoară.
• O comunitate : Cu o comunitate online mare, R are aproximativ două milioane de utilizatori! Nu ar trebui să fie surprinzător că conducerea proiectului R include oameni de știință în domeniul informaticii și statisticieni de top.

Citiți: R Tutorial pentru începători

De ce ar trebui să înveți R?

Este o credință comună că învățarea Data Science necesită să înveți Python sau R. Motivul pentru care majoritatea oamenilor aleg R este că are câteva avantaje clare față de alte limbaje de programare.

Sursă

• R are un stil ușor de codare.
• Deoarece este open-source, nu trebuie să vă faceți griji cu privire la plata vreunei taxe de abonament sau taxe suplimentare.
• Oferă acces instantaneu la peste 7800 de pachete personalizate pentru diferite sarcini de calcul.
• Există un sprijin copleșitor al comunității și numeroase forumuri dacă aveți nevoie de ajutor.
• Promite o experiență de calcul de înaltă performanță pe care doar câteva alte platforme o pot oferi.
• Majoritatea companiilor de Data Science și de analiză din întreaga lume văd R ca pe o abilitate valoroasă a unui angajat.

Care este motivația ta pentru a învăța R?

Înainte de a începe chiar cu R, este important să fii clar, cel puțin pentru tine, de ce ai dori să o faci. Va fi interesant să afli care este motivația ta și ce așteptări ai de la această călătorie. Crezi sau nu, acest exercițiu ar putea acționa ca o ancoră necesară pentru tine atunci când lucrurile devin grele și, în acest caz, chiar plictisitoare. Aflați cu ce tip de date doriți să lucrați și tipul de proiecte pe care doriți să le construiți.

Vrei să analizezi limbajul? Viziune computerizată? Prevede bursa? Te descurci cu statisticile sportive? Cum arată domeniul viitor al științei datelor ? După cum probabil ați observat, aceste aspecte vă cer să aprofundați puțin mai mult decât „a fi un om de știință a datelor”. Nu este vorba despre a deveni un cercetător de date la fel de mult ca ceea ce vrei să faci ca un om de știință de date.

Definirea obiectivului final va fi crucială în stabilirea drumului. Când știi deja ce vrei să faci cu cunoștințele, șansele de a fi distras cu ceva de care nu vei avea nevoie sunt sumbre. Veți putea să rămâneți concentrat asupra aspectelor care sunt cruciale pentru obiectivul dvs. și în acest proces și să filtrați pe cont propriu ceea ce este necesar din ceea ce este inutil.

Aflați elementele de bază în R

Nu există nicio învățare R care sări peste asta. Prima ta sarcină ar fi să te familiarizezi cu mediul de codare.

Interfața R Studio

Prima zonă este R Console care afișează rezultatul codului care este rulat. Următorul este R Script. Acesta este spațiul în care trebuie introduse codurile. Următorul este mediul R. Acesta arată setul suplimentar de elemente externe. Include seturi de date, funcții, vectori, variabile și așa mai departe. Ultima este ieșirea grafică. Aceste grafice sunt rezultatul analizei exploratorii a datelor.

Calcule de bază

Cel mai bine este să începem cu niște calcule simple. De asemenea, puteți utiliza consola R ca calculator interactiv. Puteți efectua experimente cu combinații de calcule diferite și puteți potrivi rezultatele acestora. Pe măsură ce avansați, puteți accesa și calculele anterioare.

Apăsând săgețile în sus și în jos după ce faceți clic pe consola R, veți ajunge la calculul anterior, activând comenzile executate anterior. Cu toate acestea, dacă sunt prea multe calcule implicate, puteți crea pur și simplu variabile. Amintiți-vă totuși că aceste variabile trebuie să fie alfanumerice sau doar alfabete, dar nu numerice.

Esențiale de programare

Considerat elementul de construcție al limbajului de programare, cu cât ajungeți mai bine la acest lucru, cu atât vă veți întâmpina mai puține probleme în depanare. Cele cinci clase atomice sau de bază de obiecte din R sunt numere de caractere, numere întregi sau întregi, numere numerice sau reale, complexe și logice (adevărat sau fals). Aceste obiecte pot avea diferite atribute, cum ar fi nume sau nume de dimensiuni, dimensiuni, lungime și clasă.

Citește și: R Interviu Întrebări și răspunsuri

Tipuri de date

Diferitele tipuri de date din R includ vector (întreg, numeric etc.), cadre de date, listă și matrice. Vector este cel mai elementar obiect din acest limbaj de programare. Pentru a crea un vector gol, va trebui să utilizați vector(). Vectorul va consta dintr-un obiect din aceeași clasă. De asemenea, este posibil să se creeze un vector prin amestecarea obiectelor din diferite clase.

Rezultă că diferite tipuri de obiecte sunt convertite într-o singură clasă. Lista este un termen folosit pentru un tip special de vector. Lista include elemente de diferite tipuri de date. Matrice este un nume pentru un vector cu un atribut de dimensiune, adică introdus cu un rând și o coloană. În familia tipurilor de date; cu toate acestea, cadrul de date este cel mai des utilizat. Acest lucru se datorează faptului că stochează date tabelare.

Structuri de control

O structură de control este utilizată pentru a monitoriza fluxul de comenzi sau coduri implicate în funcție. O funcție este un set de comenzi creat pentru a automatiza o sarcină de codare care este repetitivă. Elevii consideră adesea această secțiune dificil de înțeles. Din fericire, există multe pachete în R care completează sarcina îndeplinită de aceste structuri de control.

Pachete utile

Din cele 7800 de pachete sau mai multe, cu siguranță există unele de care veți avea nevoie de mai mult decât celelalte. Viața în știința datelor este mult mai ușoară când le cunoști. Printre multele pachete disponibile pentru a importa cititor de date , jsonlite, data.table, sqldf și RMySQL sunt mai utile. Când vine vorba de vizualizarea datelor, ggplot2 este cel mai bun pentru grafica avansată.

R se mândrește cu o colecție fantastică de pachete de manipulare a datelor, iar unele dintre cele excepționale sunt plyr, stringr, lubridate, dplyr și tidyr. Acum, tot ce aveți nevoie pentru a crea un model de învățare automată poate fi furnizat de către caret. Dar puteți instala și pachete prin algoritmi precum gbm, rpart, randomForest și așa mai departe.

Familiarizați-vă cu Explorarea și Manipularea datelor

Aceasta este secțiunea în care vă scufundați în profunzime în diferitele etape ale modelării predictive. Scufundarea în adâncime necesită să acordați atenție înțelegerii excepțional de bine a acestei secțiuni. Singura modalitate prin care poți învăța să construiești modele practice care vor fi atât excelente, cât și precise este prin explorarea datelor de la început până la sfârșit.

Această etapă formează fundamentul manipulării datelor, care urmează explorării datelor. Manipularea datelor este explorarea datelor la un nivel mai avansat. În această secțiune, vă veți familiariza cu ingineria caracteristicilor, codificarea etichetelor și o codificare la cald.

Aflați și despre: Python vs R pentru Data Science

Învață modelarea predictivă și învățarea automată

Mai ales pentru început, Machine Learning definește Data Science. Este locul în care vă ocupați de subiect și include arbori de decizie în R, regresie și pădure aleatorie. Această parte vă va cere să vă ocupați foarte profund de regresie, prin urmare asigurați-vă că sunteți clar cu elementele de bază.

Veți întâlni regresia liniară sau multiplă, regresia logistică și conceptele conexe. Un arbore de decizie este un termen pentru un model de decizii și consecințe care este aranjat într-o manieră asemănătoare unui arbore. Este un instrument de sprijin decizional care include utilitatea, rezultatele evenimentului și costurile cu resursele. Pădurile aleatorii sunt cunoscute și ca păduri aleatorii de decizie și sunt create de mai mulți arbori de decizie.

Treceți la Proiecte structurate

Odată ce sunteți echipat cu cunoștințele necesare acoperite în aceste categorii largi, veți putea trece la proiecte structurate. Este probabil singura modalitate de a stăpâni o artă. Când vă aplicați cunoștințele, experiența dvs. se lărgește pe măsură ce întâmpinați probleme practice și soluții de dispozitiv din mers. Acest lucru vă va ajuta, de asemenea, să vă construiți un portofoliu pe care să-l prezentați viitorilor dvs. angajatori cu privire la experiența dumneavoastră practică în domeniu.

Amintiți-vă, nu este neobișnuit să fiți frustrat în această etapă în timp ce vă confruntați cu un obstacol după altul. Este partea pentru care te-ai pregătit și nu fii surprins dacă aceasta pare mai provocatoare decât tot ce ai făcut până acum. De obicei, se întâmplă pentru că candidații nu își pot controla entuziasmul de a face față provocărilor și adesea se scufundă în proiecte unice. Sincer, în această etapă, este posibil să nu fiți pregătit pentru așa ceva și cel mai bine este să rămâneți la proiecte mai structurate cu care sunteți familiarizat.

Construiți proiecte și continuați să învățați

După ce ați lucrat cu unele proiecte structurate care se încadrează în zona de familiaritate, vă puteți aventura acum în teritorii necunoscute. Expertiza va veni doar cu practică, iar ideea este că odată ce ai exersat cu elementele cu care te simți confortabil, este timpul să treci dincolo de zona de confort. Este locul în care testezi cât de mult ai învățat. Această experiență nu numai că îți va arăta cât de departe ai ajuns, dar îți va dezvălui și punctele tari și punctele slabe.

Pe măsură ce vă ocupați de proiecte interesante de știință a datelor, veți înțelege care sunt domeniile cu care încă vă luptați și pe care trebuie să vă concentrați. Referirea la resurse pentru îndrumare și căutarea ajutorului mentorilor și experților dvs. de domeniu va contribui doar la cunoștințele dvs. despre noi metode, abordări și tehnici. Aici beneficiați de upGrad, deoarece vă vedem în călătoria dvs. de la obținerea de cunoștințe practice și teoretice până la a deveni un Data Scientist calificat.

Prin urmare, dacă rămâneți blocat, tot ce trebuie să faceți este să vă adresați. Pe măsură ce vă ocupați de proiecte unice de știință a datelor, veți înțelege care sunt domeniile cu care încă vă luptați și pe care trebuie să vă concentrați. Referirea la resurse pentru îndrumare și căutarea ajutorului mentorilor și experților dvs. de domeniu va contribui doar la cunoștințele dvs. despre noi metode, abordări și tehnici.

Este locul în care beneficiați de upGrad, deoarece vă vedem în călătoria dvs. de la obținerea de cunoștințe practice și teoretice până la a deveni un Data Scientist calificat. Prin urmare, dacă rămâneți blocat, tot ce trebuie să faceți este să vă adresați.

Concluzie

De obicei, în R, a învăța să lucrezi la un proiect nou înseamnă adesea că înveți să folosești un pachet nou, deoarece în mare parte vor exista pachete destinate exclusiv tipului de muncă pe care o faci. Acestea sunt cunoștințele pe care le obțineți cu experiența, care în cele din urmă vă face un expert. Puteți selecta proiectele la care doriți să lucrați în funcție de preferințele dvs. pe care v-am cerut să le rezolvați de la început.

Creșteți nivelul de dificultate pe măsură ce progresați, deoarece secretul succesului cu un limbaj de programare este să nu încetați niciodată să învățați. La fel ca într-o limbă vorbită, poți ajunge într-un loc în care ești fluent și confortabil, dar încă vor mai fi multe de învățat.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.