ห้องสมุด R 7 อันดับแรกในวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณควรใช้ตอนนี้

เมื่อพูดถึงการเลือกไลบรารี่และแพ็คเกจสำหรับ Data Science Python เป็นชื่อแรกที่นึกถึง อย่างไรก็ตาม มีอีกภาษาหนึ่งที่กลายเป็นภาษาหลักที่ชื่นชอบสำหรับชุมชน Data Science นั่นคือภาษาการเขียนโปรแกรม R เรียนรู้ความสำคัญของ Python & R สำหรับชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูล

R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาที่ต้องการเรียนรู้อันดับต้นๆ ในปี 2020 เนื่องจากได้รับการออกแบบโดยเน้นที่การคำนวณทางสถิติ อินเทอร์เฟซและโครงสร้างจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานคำนวณทางสถิติและทางวิทยาศาสตร์ เหตุผลที่อยู่เบื้องหลังความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ R คือมันมีรูปแบบที่เข้าใจง่าย และมาพร้อมกับเครื่องมือ RStudio ที่ยอดเยี่ยมและแพ็คเกจ R มากมาย แพ็คเกจ R เหล่านี้สำหรับ Data Science สามารถใช้ทำงานต่างๆ ของ Data Science (ML) ได้ รวมถึงการจัดการข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และอื่นๆ อีกมากมาย

เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา มาดูแพ็คเกจ R ที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science กันดีกว่า!

ห้องสมุด R ที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. Dplyr

Dplyr เป็นไลบรารี R ที่เหมาะที่สุดสำหรับการจัดการข้อมูล ประกอบด้วยฟังก์ชันห้าประการที่ช่วยให้คุณแก้ปัญหาด้านการจัดการข้อมูลที่พบบ่อยที่สุดได้ ห้าหน้าที่เหล่านี้คือ:

• mutate() – ใช้เพื่อเพิ่มตัวแปรใหม่ที่เป็นฟังก์ชันของตัวแปรที่มีอยู่
• select() – ใช้สำหรับเลือกตัวแปรตามชื่อ
• filter()- ใช้เพื่อเลือกกรณีและปัญหาตามค่าของมัน
• summarise() – ใช้สำหรับลดค่าหลายค่าลงในข้อมูลสรุปเดียว
• Arrange() – ใช้สำหรับเปลี่ยนลำดับ/ลำดับของแถว

ฟังก์ชันทั้งห้านี้เป็นทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อดำเนินการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ด้วย Dplyr คุณสามารถใช้รหัส R เดียวกันเพื่อทำงานกับกรอบข้อมูลในเครื่องและกับตารางฐานข้อมูลระยะไกลได้

2. ggplot2

ggplot2 เป็นเครื่องมือ R ที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนเพื่อสร้างกราฟิกโดยใช้มาตรฐานของ The Grammar of Graphics ด้วย ggplot2 คุณสามารถสร้างการแสดงภาพกราฟิกคุณภาพสูงโดยแสดงความสัมพันธ์ระหว่างแอตทริบิวต์ข้อมูลและการแสดงกราฟิก

สิ่งที่คุณต้องทำคือป้อนข้อมูลลงในระบบ ggplot2 และสั่งวิธีสร้างตัวแปรเพื่อความสวยงามและกราฟิกพื้นฐานที่จะใช้ ggplot2 จะดูแลทุกอย่างที่เหลือ

แม้ว่าเครื่องมือจะเต็มไปด้วยฟังก์ชันที่ใช้งานง่ายมากมายและค่อนข้างใช้งานง่าย คุณสามารถใช้ชุมชน RStudio และ Stack Overflow เพื่อขอความช่วยเหลือสำหรับปัญหาและปัญหา ggplot2 ได้เสมอ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างภาพข้อมูลในภาษาการเขียนโปรแกรม R

3. เอสควิส

Esquisse เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ยอดเยี่ยมอีกตัวใน R. อาจเป็นเครื่องมือสร้างภาพที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมาที่สุดซึ่งนำหนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Tableau มาสู่ R - การลากและวางที่มีชื่อเสียง!

Esquisse สร้างขึ้นบนระบบ ggplot2 ดังนั้น คุณจึงสามารถสำรวจข้อมูลในสภาพแวดล้อม Esquisse ได้อย่างง่ายดายด้วยการสร้างกราฟ ggplot2 นอกจากนี้ คุณยังสามารถเปิดใช้ฟังก์ชันเสริมของ Esquisse ผ่านเมนู RStudio ได้อีกด้วย ด้วย ggplot2 การสร้างพล็อตจะง่ายกว่ามาก เนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อน คุณสามารถสร้างรูปแบบการแสดงภาพได้ตั้งแต่กราฟแท่งและเส้นโค้ง ไปจนถึงแผนภาพแบบกระจายและฮิสโตแกรม และยังส่งออกกราฟหรือเรียกโค้ดที่สร้างกราฟได้อีกด้วย

4. MLR

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือ R สำหรับงาน Machine Learning MLR เป็นเพียงเครื่องมือที่คุณต้องการ แพ็คเกจ R นี้สร้างขึ้นอย่างชัดเจนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจึงมีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเกือบทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการทำงาน ML ที่หลากหลาย

กรอบงาน MLR นำเสนอวิธีการภายใต้การดูแล เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการวิเคราะห์การอยู่รอด ร่วมกับวิธีการประเมินและการปรับให้เหมาะสมที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนวิธีการที่ไม่ได้รับการดูแล เช่น การจัดกลุ่ม โครงสร้างของมันเป็นแบบที่คุณสามารถขยายได้เองหรือเบี่ยงเบนจากวิธีการอำนวยความสะดวกที่นำมาใช้ และสร้างการทดลองหรืออัลกอริทึมที่ซับซ้อนของคุณเอง

5. เงา

หากการทำงานร่วมกันคือสิ่งที่คุณต้องการ Shiny คือแพ็คเกจ R สำหรับคุณ Shiny นำพลังการคำนวณของ R และการโต้ตอบของเว็บสมัยใหม่มาไว้ด้วยกัน ส่วนที่ดีที่สุด - แอพที่เป็นเงานั้นง่ายต่อการเขียนและพัฒนา เนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะการพัฒนาเว็บพิเศษใดๆ

Shiny ให้คุณโต้ตอบและสื่อสารกับทีมของคุณบนแพลตฟอร์มเดียวกันเพื่อความโปร่งใสและการทำงานร่วมกันที่ดียิ่งขึ้น เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้างเว็บแอปแบบโต้ตอบได้โดยตรงจาก R คุณสามารถโฮสต์แอปแบบสแตนด์อโลนบนหน้าเว็บหรือฝังไว้ในเอกสาร R Markdown ไม่เพียงแค่นั้น Shiny ยังให้คุณสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบได้ มันอัดแน่นไปด้วยวิดเจ็ตอินพุตในตัวที่หลากหลาย เมื่อสร้างแอป Shiny แล้ว คุณสามารถขยายแอปได้โดยใช้ htmlwidgets, ธีม CSS และการทำงานของ JavaScript

6. หล่อลื่น

Lubridate เป็นไลบรารี R ที่มีการบิดเบือนข้อมูลอย่างไม่น่าเชื่อ จุดมุ่งหมายหลักของแพ็คเกจนี้คือเพื่อให้การจัดการกับวันที่-เวลาและช่วงเวลารวดเร็วและง่ายดาย มีไวยากรณ์ที่สอดคล้องกันและน่าจดจำซึ่งทำให้การทำงานกับวันที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมาก อะไรก็ตามที่เกี่ยวกับเลขคณิตของข้อมูล คุณสามารถทำได้ง่ายๆ ด้วย Lubridate

Lubridate ช่วยให้แยกวิเคราะห์วันที่-เวลาได้ง่ายและรวดเร็ว และมีฟังก์ชันง่ายๆ ในการรับและตั้งค่าองค์ประกอบของวันที่-เวลา เช่น ปี (), เดือน (), วัน (), ชั่วโมง (), นาที () และวินาที () . Lubridate ยังสามารถขยายประเภทของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่คุณสามารถดำเนินการกับอ็อบเจ็กต์ date-time โดยแนะนำคลาสช่วงเวลาใหม่สามคลาส:

• Durations – มันวัดระยะเวลาที่แน่นอนระหว่างสองจุด
• ระยะเวลา – สามารถติดตามเวลาของนาฬิกาได้อย่างแม่นยำแม้จะเป็นปีอธิกสุรทิน วินาทีอธิกสุรทิน และเวลาออมแสง
• ช่วงเวลา – เป็นข้อมูลสรุปของข้อมูลเวลาระหว่างจุดสองจุด

รับ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

7. RCrawler

RCrawler เป็นไลบรารี R ที่ใช้สำหรับการรวบรวมข้อมูลเว็บตามโดเมนและการคัดลอกเนื้อหาเป็นหลัก มันสามารถรวบรวมข้อมูล แยกวิเคราะห์ จัดเก็บหน้า แยกเนื้อหา และสร้างข้อมูลที่สามารถนำมาใช้โดยตรงสำหรับแอปพลิเคชันการขุดเนื้อหาเว็บ สิ่งหนึ่งที่ต้องจำไว้ในขณะที่ใช้เครื่องมือนี้คือ เนื่องจากกระบวนการของการดำเนินการรวบรวมข้อมูลดำเนินการโดยกระบวนการหรือโหนดที่ทำงานพร้อมกันหลายรายการพร้อมกัน จึงควรใช้ R เวอร์ชัน 64 บิต

ด้วย Rcrawler คุณสามารถศึกษาโครงสร้างเว็บไซต์โดยการสร้างตัวแทนเครือข่ายของไฮเปอร์ลิงก์ภายในและภายนอกของเว็บไซต์ (โหนด & ขอบ)

บทสรุป

เหล่านี้เป็นไลบรารี R พิเศษ 7 แห่งสำหรับ Data Science อย่างไรก็ตาม มีไลบรารี R อื่นๆ มากมายที่ให้บริการตามวัตถุประสงค์ด้าน Data Science อื่นๆ เช่น Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl และ DataScienceR เป็นต้น

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองไปที่ PG Diploma in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม แบบตัวต่อตัวกับ ที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ