7 лучших библиотек R в науке о данных, которые вы должны использовать сейчас

Когда дело доходит до выбора библиотек и пакетов для Data Science, Python — это первое имя, которое приходит на ум. Однако есть еще один язык, который стал излюбленным продуктом сообщества Data Science — язык программирования R. Узнайте, насколько важны Python и R для сообщества специалистов по данным.

R — это язык программирования, один из самых востребованных языков для изучения в 2020 году. Поскольку он был разработан с упором на статистические вычисления, его интерфейс и структура отлично подходят для задач статистических и научных вычислений. Причина растущей популярности R заключается в том, что он имеет простой для понимания синтаксис и поставляется с фантастическим инструментом RStudio и многочисленными пакетами R. Эти пакеты R для Data Science можно использовать для выполнения различных задач Data Science (ML), включая манипулирование данными, визуализацию данных, построение моделей и многое другое.

Без лишних слов давайте взглянем на некоторые из лучших пакетов R для Data Science!

Лучшие библиотеки R для науки о данных

1. Дплыр

Dplyr — это библиотека R, которая лучше всего подходит для манипулирования данными. Он включает в себя пять функций, которые позволяют решить некоторые из наиболее распространенных задач обработки данных. Вот эти пять функций:

• mutate() — используется для добавления новых переменных, которые являются функциями существующих переменных.
• select() — используется для выбора переменных по их именам.
• filter() — используется для выбора случаев на основе их значений.
• summarise() — используется для сведения нескольких значений в одну сводку.
• аранжировать () — используется для изменения порядка/последовательности строк

Эти пять функций — все, что вам нужно для выполнения большого количества задач по обработке данных. С Dplyr вы можете использовать один и тот же код R для работы с локальными фреймами данных, а также с удаленными таблицами базы данных.

2. ggplot2

ggplot2 — это инструмент R, специально разработанный для создания графики путем реализации стандартов The Grammar of Graphics. С помощью ggplot2 вы можете создавать высококачественные графические визуализации, выражая отношения между атрибутами данных и их графическим представлением.

Все, что вам нужно сделать, это передать данные в систему ggplot2 и указать ей, как сделать переменные эстетичными и какие графические примитивы использовать — обо всем остальном позаботится ggplot2.

Хотя этот инструмент поставляется с множеством интуитивно понятных функций и относительно прост в использовании, вы всегда можете обратиться к сообществу RStudio и Stack Overflow за помощью по любым вопросам и проблемам ggplot2. Узнайте больше о визуализации данных на языке программирования R.

3. Эскиз

Esquisse — еще один отличный инструмент визуализации данных в R. Это, вероятно, самый простой и понятный инструмент визуализации, который привносит в R одну из лучших функций Tableau — знаменитое перетаскивание!

Esquisse построен на основе системы ggplot2. Таким образом, вы можете легко исследовать данные в среде Esquisse, создавая графики ggplot2. Кроме того, вы можете запустить надстройку Esquisse через меню RStudio. С ggplot2 создавать графики намного проще, так как вам не нужно писать сложный код. Вы можете создавать любые шаблоны визуализации, от гистограмм и кривых до точечных диаграмм и гистограмм, а также экспортировать график или извлекать код, генерирующий график.

4. МЛР

Если вы ищете инструмент R для задач машинного обучения, MLR — это именно тот инструмент, который вам нужен. Этот пакет R был специально создан для машинного обучения. Следовательно, он включает почти все основные алгоритмы машинного обучения, необходимые для выполнения широкого круга задач машинного обучения.

Структура MLR предлагает контролируемые методы, такие как классификация, регрессия и анализ выживаемости, а также соответствующие им методы оценки и оптимизации, а также неконтролируемые методы, такие как кластеризация. Его структура такова, что вы можете как расширить его самостоятельно, так и отклониться от реализованных удобных методов и построить свои собственные сложные эксперименты или алгоритмы.

5. Блестящий

Если вам нужна совместная работа, Shiny — это пакет R для вас. Shiny объединяет вычислительную мощность R и интерактивность современной сети. Самое приятное то, что приложения Shiny легко писать и разрабатывать, так как вам не требуются специальные навыки веб-разработки.

Shiny позволяет вам взаимодействовать и общаться с вашей командой на одной платформе для большей прозрачности и совместной работы. Это идеальный инструмент для создания интерактивных веб-приложений прямо из R. Вы можете либо размещать автономные приложения на веб-странице, либо встраивать их в документы R Markdown. Мало того, Shiny также позволяет создавать интерактивные информационные панели. Он содержит множество встроенных виджетов ввода. После того, как ваши приложения Shiny созданы, вы можете расширить их с помощью htmlwidgets, тем CSS и действий JavaScript.

6. Смажьте

Lubridate — невероятная R-библиотека для обработки данных. Основная цель этого конкретного пакета — сделать работу с датами и временными интервалами быстрой и легкой. Он имеет последовательный и запоминающийся синтаксис, который делает работу с датами очень быстрой и эффективной. Все, что связано с арифметикой данных, вы можете легко выполнить с помощью Lubridate.

Lubridate позволяет легко и быстро анализировать дату и время и предлагает простые функции для получения и установки компонентов даты и времени, таких как год(), месяц(), день(), час(), минута() и секунда(). . Lubridate также может расширить тип математических операций, которые вы можете выполнять с объектами даты и времени, введя три новых класса интервала времени:

• Продолжительность — измеряет точное количество времени между двумя точками.
• Периоды — он может точно отслеживать время на часах, несмотря на високосные годы, високосные секунды и летнее время.
• Интервалы — это многообразная сводка информации о времени между двумя точками.

Получите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

7. RCrawler

RCrawler — это библиотека R, в основном используемая для сканирования веб-страниц на основе домена и очистки контента. Он может сканировать, анализировать, сохранять страницы, извлекать содержимое и создавать данные, которые могут быть непосредственно реализованы в приложениях для анализа веб-контента. При использовании этого инструмента следует помнить, что, поскольку процесс сканирования выполняется несколькими параллельными процессами или узлами параллельно, лучше использовать 64-разрядную версию R.

С помощью Rcrawler вы можете изучить структуру веб-сайта, создав сетевое представление внутренних и внешних гиперссылок сайта (узлов и ребер).

Заключение

Это 7 исключительных библиотек R для Data Science. Однако существует множество других библиотек R, которые служат другим целям науки о данных, включая Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl и DataScienceR, и это лишь некоторые из них.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с нашим дипломом PG по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1-на-1 с отраслевые наставники, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.