R для науки о данных: почему вы должны выбрать R для науки о данных?

Мощный язык в мире наук о данных и статистических вычислений, R становится все более популярным среди студентов. После того, как он был разработан в начале 1990-х годов , были предприняты бесконечные усилия по улучшению пользовательского интерфейса языка программирования.

На своем пути от рудиментарного текстового редактора к интерактивной R Studio, а затем к Jupyter Notebooks, R поддерживал участие мирового сообщества Data Science.

Но изучение R может разочаровать, если не подойти к нему правильно. Вы, наверное, знакомы с отзывами студентов, документирующих борьбу с языком. Были бы те, кто сдался на полпути, и все еще есть те, кто чувствует себя застрявшим и отчаянно ищет более структурированный способ подойти к этому.

Независимо от того, попадаете ли вы в эти категории или новичок, вы можете быть рады узнать, что у языка действительно есть некоторые неотъемлемые проблемы. Так что перестаньте быть строгим к себе, если вам это трудно. Обычно существует явное несоответствие между источником вашей мотивации и тем, что вы изучаете.

Никто не хочет заниматься сухими практическими задачами и синтаксисом кодирования, потому что им нравятся эти довольно скучные занятия. Точно нет! Люди хотят терпеть этот долгий и трудный процесс освоения синтаксиса, потому что это позволит им перейти к хорошим вещам. Тем не менее, гора сложных и длинных тем, которые вы должны охватить, чтобы иметь возможность что-то с этим сделать, может быть болезненной.

И если вы пришли сюда, чтобы узнать, есть ли более естественный способ достичь своей цели, вы находитесь там, где должны быть.

Существует более структурированный способ изучения R, и поверьте мне, его стоит изучить! Для всех, кто заинтересован, есть некоторые определенные преимущества изучения R по сравнению с другими языками программирования. Что наиболее важно, повседневные задачи в науке о данных можно выполнять непосредственно с помощью аккуратной экосистемы R. Визуализация данных в языке программирования R является одновременно простой и мощной. У него также есть одно из самых дружелюбных и инклюзивных онлайн-сообществ, которое вы найдете очень полезным.

Если вы хотите изучить R, вам нужно очень четко понимать, с чем вы имеете дело, и получить исчерпывающее представление об общей картине. Это именно то, что мы будем делать здесь. Для начала ожидается, что у вас будет много сомнений относительно R, начиная с основ того, что это значит и зачем изучать R? это к более сложным областям анализа данных, обработки данных и машинного обучения. Давайте рассмотрим аспекты один за другим, пока мы будем направлять вас к правильному пути изучения R.

Что такое Р?

Фонд R описал r как «язык и среду для статистических вычислений и графики». То есть, говоря очень просто, потому что R явно намного больше этого.

Ниже приведен список характеристик, которые стали определяющими для R как языка программирования:

• Программное обеспечение для анализа данных . Любой, кто хочет разобраться в данных, может использовать R для визуализации данных, статистического анализа и прогнозного моделирования.
• Язык программирования : R — это объектно-ориентированный язык, предоставляющий операторы, функции и объекты, позволяющие исследовать, визуализировать и моделировать данные.
• Программный проект с открытым исходным кодом : несмотря на то, что он бесплатный, числовая точность и стандарт качества в R очень высоки. Открытые интерфейсы языка позволяют легко интегрировать его с другими системами и приложениями.
• Среда статистического анализа : R — это место, где проводятся одни из самых передовых исследований в области прогнозного моделирования и статистики. Вот почему R часто является первой платформой, предлагающей недавно разработанную технику после ее появления. Даже для стандартных статистических методов реализация в R очень проста.
• Сообщество . Благодаря большому сетевому сообществу у R около двух миллионов пользователей! Неудивительно, что в руководство проекта R входят ведущие ученые-компьютерщики и статистики.

Читать: Учебник по R для начинающих

Почему вы должны изучать R?

Распространено мнение, что для изучения науки о данных необходимо изучить Python или R. Причина, по которой большинство людей выбирают R, заключается в том, что он имеет некоторые явные преимущества перед другими языками программирования.

Источник

• R имеет простой стиль кодирования.
• Поскольку это открытый исходный код, вам не нужно беспокоиться об оплате подписки или дополнительных сборов.
• Он предлагает мгновенный доступ к более чем 7800 настраиваемым пакетам для различных вычислительных задач.
• Существует подавляющая поддержка сообщества и многочисленные форумы, если вам нужна помощь.
• Он обещает высокопроизводительные вычислительные возможности, которые могут предложить лишь несколько других платформ.
• Большинство компаний, занимающихся наукой о данных, и аналитики по всему миру рассматривают R как ценный навык сотрудника.

Какова ваша мотивация для изучения R?

Прежде чем вы начнете с R, важно хотя бы для себя понять, почему вы хотели бы это сделать. Будет интересно узнать, какова ваша мотивация и какие у вас ожидания от этого путешествия. Хотите верьте, хотите нет, но это упражнение может послужить для вас необходимым якорем, когда дела пойдут плохо, а в данном случае даже скучно. Узнайте, с какими данными вы хотите работать и какие проекты вы хотели бы создать.

Хотите проанализировать язык? Компьютерное зрение? Предсказать фондовый рынок? Займетесь спортивной статистикой? Как выглядит будущее науки о данных ? Как вы, возможно, заметили, эти аспекты требуют от вас более глубокого изучения, чем просто «быть специалистом по данным». Речь идет не столько о том, чтобы стать специалистом по данным, сколько о том, чем вы хотите заниматься в качестве специалиста по данным.

Определение вашей конечной цели будет иметь решающее значение для определения вашего пути. Когда вы уже знаете, что хотите делать со знаниями, шансы отвлечься на что-то, что вам не нужно, ничтожно малы. Вы сможете оставаться сосредоточенным на аспектах, которые имеют решающее значение для вашей цели и в процессе, и самостоятельно отфильтровывать нужное от ненужного.

Изучите основы R

Нет обучения R без этого. Вашей первой задачей будет знакомство со средой кодирования.

Интерфейс R Studio

Первая область — это консоль R, которая отображает вывод запущенного кода. Следующим является R-скрипт. Это место, где коды должны быть введены. Следующей является среда R. Он показывает дополнительный набор внешних элементов. Он включает в себя наборы данных, функции, векторы, переменные и так далее. Последнее — это графический вывод. Эти графики являются результатом исследовательского анализа данных.

Основные вычисления

Лучше всего начать с простых расчетов. Вы также можете использовать консоль R в качестве интерактивного калькулятора. Вы можете проводить эксперименты с комбинациями различных расчетов и сопоставлять их результаты. По мере продвижения вперед вы также можете получить доступ к предыдущим расчетам.

Нажатие стрелок вверх и вниз после нажатия на консоль R приведет вас к предыдущему расчету, активировав ранее выполненные команды. Однако, если задействовано слишком много вычислений, вы можете просто создать переменные. Помните, однако, что эти переменные должны быть буквенно-цифровыми или только алфавитными, но не числовыми.

Основы программирования

Считается строительным блоком языка программирования, чем лучше вы разберетесь в этом, тем меньше проблем возникнет при отладке. Пять атомарных или базовых классов объектов в R — это символьные, целые или целые числа, числовые или действительные числа, комплексные и логические (истина или ложь). Эти объекты могут иметь различные атрибуты, такие как имена или названия размеров, размеров, длины и класса.

Также читайте: R Вопросы и ответы на интервью

Типы данных

Различные типы данных в R включают в себя вектор (целочисленный, числовой и т. д.), кадры данных, список и матрицы. Вектор — самый простой объект в этом языке программирования. Чтобы создать пустой вектор, вам придется использовать vector(). Вектор будет состоять из объекта того же класса. Также возможно создать вектор путем смешивания объектов разных классов.

Это приводит к преобразованию различных типов объектов в один класс. Список — это термин, используемый для особого типа вектора. Список включает элементы различных типов данных. Матрица — это имя вектора с атрибутом размерности, т. е. со строкой и столбцом. В семействе типов данных; однако чаще всего используется фрейм данных. Это потому, что он хранит табличные данные.

Структуры управления

Структура управления используется для контроля потока команд или кодов, связанных с функцией. Функция — это набор команд, созданный для автоматизации повторяющейся задачи кодирования. Студенты часто находят этот раздел трудным для понимания. К счастью, в R есть много пакетов, которые дополняют задачу, выполняемую этими управляющими структурами.

Полезные пакеты

Из примерно 7800 или более пакетов наверняка есть те, которые вам понадобятся больше, чем другие. Жизнь в науке о данных намного проще, когда вы их знаете. Среди множества пакетов, доступных для импорта данных , наиболее полезными являются readr, jsonlite, data.table, sqldf и RMySQL . Когда дело доходит до визуализации данных, ggplot2 лучше всего подходит для продвинутой графики.

R действительно может похвастаться фантастической коллекцией пакетов для обработки данных, и некоторые из исключительных из них — plyr, stringr, lubridate, dplyr и tidyr. Теперь все, что вам нужно для создания модели машинного обучения, может предоставить Caret. Но вы также можете устанавливать пакеты по таким алгоритмам, как gbm, rpart, randomForest и так далее.

Познакомьтесь с исследованием данных и манипулированием данными

В этом разделе вы глубоко погружаетесь в различные этапы прогнозного моделирования. Глубокое погружение требует, чтобы вы уделили внимание исключительно хорошему пониманию этого раздела. Единственный способ научиться строить практические модели, которые будут великолепными и точными, — это исследовать данные от начала до конца.

Именно этот этап формирует основу манипулирования данными, который следует за исследованием данных. Манипуляции с данными — это исследование данных на более продвинутом уровне. В этом разделе вы познакомитесь с разработкой функций, кодированием меток и одним горячим кодированием.

Также узнайте о: Python против R для науки о данных

Изучите прогнозное моделирование и машинное обучение

Во-первых, машинное обучение определяет науку о данных. Здесь вы имеете дело с темой, и она включает в себя деревья решений в R, регрессию и случайный лес. Эта часть потребует от вас очень глубокого изучения регрессии, поэтому убедитесь, что вы хорошо разбираетесь в основах.

Вы столкнетесь с линейной или множественной регрессией, логистической регрессией и связанными с ними понятиями. Дерево решений — это термин, обозначающий модель решений и последствий, организованную в виде дерева. Это инструмент поддержки принятия решений, который включает в себя полезность, результаты событий и затраты ресурсов. Случайные леса также известны как леса случайных решений, и они создаются несколькими деревьями решений.

Перейти к структурированным проектам

Как только вы овладеете необходимыми знаниями, охватываемыми этими широкими категориями, вы сможете перейти к структурированным проектам. Это, наверное, единственный способ овладеть искусством. Когда вы применяете свои знания, ваш опыт расширяется по мере того, как вы сталкиваетесь с практическими проблемами и решениями для устройств на ходу. Это также поможет вам создать портфолио, которое вы сможете представить своим будущим работодателям с учетом вашего практического опыта в этой области.

Помните, что на этом этапе нередко бывает разочарование, когда вы сталкиваетесь с одним препятствием за другим. Это та часть, к которой вы готовились, и не удивляйтесь, если она покажется вам более сложной, чем все, что вы делали до сих пор. Обычно это происходит из-за того, что кандидаты не могут контролировать свое волнение перед вызовами и часто погружаются в уникальные проекты. Честно говоря, на данном этапе вы можете быть не готовы к чему-то подобному, и лучше придерживаться более структурированных проектов, с которыми вы знакомы.

Создавайте проекты и продолжайте учиться

После работы с некоторыми структурированными проектами, попадающими в зону знакомства, теперь вы можете отправиться на неизведанные территории. Опыт приходит только с практикой, и идея состоит в том, что после того, как вы попрактиковались с элементами, с которыми вам было комфортно, пришло время выйти за пределы зоны комфорта. Это место, где вы проверяете, сколько вы узнали. Этот опыт не только покажет вам, как далеко вы продвинулись, но также раскроет ваши сильные и слабые стороны.

Приступая к интересным проектам по науке о данных, вы поймете, в каких областях вы все еще боретесь и на чем нужно сосредоточиться. Обращение к ресурсам за руководством и обращение за помощью к вашим наставникам и экспертам на местах только добавит вам знаний о новых методах, подходах и приемах. Именно здесь вы получаете выгоду от upGrad, потому что мы видим, как вы проходите путь от получения практических и теоретических знаний до становления квалифицированным специалистом по данным.

Следовательно, если вы застряли, все, что вам нужно сделать, это протянуть руку. Когда вы возьметесь за уникальные проекты по науке о данных, вы поймете, в каких областях вы все еще боретесь и на чем нужно сосредоточиться. Обращение к ресурсам за руководством и обращение за помощью к вашим наставникам и экспертам на местах только добавит вам знаний о новых методах, подходах и приемах.

Именно здесь вы получаете выгоду от upGrad, потому что мы видим, как вы проходите путь от получения практических и теоретических знаний до становления квалифицированным специалистом по данным. Следовательно, если вы застряли, все, что вам нужно сделать, это протянуть руку.

Заключение

Обычно в R обучение работе над новым проектом часто означает, что вы учитесь использовать новый пакет, потому что в основном это будут пакеты, предназначенные исключительно для той работы, которую вы выполняете. Это знания, которые вы получаете с опытом, что в конечном итоге делает вас экспертом. Вы можете выбрать проекты, над которыми хотите работать, исходя из ваших предпочтений, которые мы просили вас установить в самом начале.

Повышайте уровень сложности по мере продвижения, потому что секрет успеха с языком программирования заключается в том, чтобы никогда не прекращать обучение. Как и в случае с разговорным языком, вы можете достичь уровня, на котором вы свободно и комфортно говорите, но вам все равно придется многому научиться.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.