Veri Bilimi İçin R: Veri Bilimi için Neden R'yi Seçmelisiniz?

Veri Bilimi ve istatistiksel hesaplama dünyasında güçlü bir dil olan R, öğrenciler arasında giderek daha popüler hale geliyor. 1990'ların başında geliştirildikten sonra, programlama dilinin kullanıcı arayüzünü geliştirmek için sonsuz çaba sarf edildi.

İlkel bir metin editörü olmaktan etkileşimli bir R Studio olmaya ve ardından Jupyter Notebooks olmaya giden yolculuğunda R, dünya Veri Bilimi topluluklarını meşgul etti.

Ancak doğru şekilde yaklaşılmazsa R'yi öğrenmek sinir bozucu olabilir. Muhtemelen dille mücadeleyi belgeleyen öğrenci incelemelerine aşinasınızdır. Yarı yolda vazgeçenler olacaktır ve hala kendilerini sıkışmış hisseden ve buna yaklaşmak için daha planlı bir yol arayanlar olacaktır.

İster bu kategorilere dahil olun, ister daha taze olun, dilin bazı doğal sorunları olduğunu bilmek sizi rahatlatabilir. Bu yüzden zor bulursanız kendinize karşı sert olmayı bırakın. Genellikle, motivasyon kaynağınız ile öğrendikleriniz arasında açık bir uyumsuzluk vardır.

Hiç kimse bu sıkıcı aktiviteleri sevdikleri için kuru alıştırma problemleri ve kodlama sözdizimi ile uğraşmak istemez. Kesinlikle hayır! İnsanlar sözdiziminde ustalaşmanın bu uzun ve zorlu sürecine katlanmak isterler çünkü bu onların iyi şeylere mezun olmalarını sağlayacaktır. Bununla birlikte, onunla bir şeyler yapabilmek için örtmeniz gereken karmaşık ve uzun konular dağı acı verici olabilir.

Ve buraya amacınıza ulaşmanın daha doğal bir yolu olup olmadığını öğrenmek için geldiyseniz, olmanız gereken yerdesiniz.

R öğrenmenin daha yapılandırılmış bir yolu var ve inanın bana öğrenmeye değer! İlgilenen herkes için, R öğrenmenin diğer programlama dillerine göre bazı kesin avantajları vardır. En önemlisi, Veri Bilimindeki günlük görevler, R'nin düzenli ekosistemi ile doğrudan gerçekleştirilebilir. R programlama dilinde Veri Görselleştirme hem basit hem de güçlüdür. Ayrıca, çok yararlı bulacağınız en arkadaş canlısı ve en kapsamlı çevrimiçi topluluklardan birine sahiptir.

R öğrenmek istiyorsanız, neyle uğraştığınız konusunda çok net olmanız ve büyük resmin kapsamlı bir görünümünü elde etmeniz gerekir. Burada yapacağımız şey tam olarak bu. Yeni başlayanlar için, R'nin ne anlama geldiği ve R'yi neden öğreneceğinizin temellerinden başlayarak, R ile ilgili birçok şüpheniz olması beklenir. veri analizi, veri işleme ve makine öğreniminin daha karmaşık alanlarına. Sizi R öğrenmenin doğru yoluna yönlendirirken, bu yönleri tek tek ele alalım.

R nedir?

R Vakfı, r'yi "istatistiksel hesaplama ve grafikler için bir dil ve ortam" olarak tanımlamıştır. Bunu çok basit bir şekilde ifade etmek gerekirse, R açıkça bundan çok daha fazlasıdır.

Aşağıda, bir programlama dili olarak R'nin belirleyicisi haline gelen özelliklerin bir listesi bulunmaktadır:

• Bir veri analiz yazılımı : Verileri anlamlandırmak isteyen herkes için R, Veri Görselleştirme, istatistiksel analiz ve tahmine dayalı modelleme için kullanılabilir.
• Bir programlama dili : R, verileri keşfetmeyi, görselleştirmeyi ve modellemeyi mümkün kılmak için operatörler, işlevler ve nesneler sağlayan nesne yönelimli bir dildir.
• Açık kaynaklı bir yazılım projesi : Ücretsiz olmasına rağmen, R'deki sayısal doğruluk ve kalite standardı çok yüksektir. Dilin açık arayüzleri, diğer sistem ve uygulamalarla kolay entegrasyonunu sağlar.
• İstatistiksel bir analiz ortamı : R, tahmine dayalı modelleme ve istatistikte en son araştırmaların bazılarının gerçekleştiği yerdir. Bu nedenle R, genellikle yeni geliştirilmiş bir teknik geldikten sonra sunan ilk platformdur. Standart istatistiksel yöntemler için bile, R'de uygulama gerçekten kolaydır.
• Bir topluluk : Büyük bir çevrimiçi topluluğa sahip olan R'nin yaklaşık iki milyon kullanıcısı var! R proje liderliğinin önde gelen bilgisayar bilimcileri ve istatistikçileri içermesi şaşırtıcı olmamalıdır.

Okuyun: Yeni Başlayanlar için R Eğitimi

Neden R öğrenmelisiniz?

Veri Bilimi öğrenmenin Python veya R öğrenmenizi gerektirdiği yaygın bir inançtır. Çoğu insanın R'yi seçmesinin nedeni, diğer programlama dillerine göre bazı açık avantajları olmasıdır.

Kaynak

• R, kolay bir kodlama stiline sahiptir.
• Açık kaynak kodlu olduğu için herhangi bir abonelik ücreti veya ek ücret ödemeniz gerekmez.
• Farklı hesaplama görevleri için 7800'den fazla özelleştirilmiş pakete anında erişim sunar.
• Herhangi bir yardıma ihtiyacınız olursa, ezici bir topluluk desteği ve çok sayıda forum var.
• Yalnızca birkaç platformun sunabileceği yüksek performanslı bir bilgi işlem deneyimi vaat ediyor.
• Dünya çapındaki çoğu Veri Bilimi şirketi ve analitiği, R'yi bir çalışanda değerli bir beceri olarak görmektedir.

R öğrenmek için motivasyonunuz nedir?

R ile başlamadan önce, bunu neden yapmak istediğiniz konusunda en azından kendinize açık olmanız önemlidir. Motivasyonunuzun ne olduğunu ve bu yolculuktan ne gibi beklentilerinizin olduğunu öğrenmek ilginç olacak. İster inanın ister inanmayın, bu alıştırma, işler zorlaştığında ve bu durumda sıkıcı bile olduğunda sizin için gerekli bir çapa görevi görebilir. Ne tür verilerle çalışmak istediğinizi ve ne tür projeler oluşturmak istediğinizi öğrenin.

Dili analiz etmek ister misiniz? Bilgisayar görüşü? Borsa tahmin? Spor istatistikleriyle uğraşmak mı? Veri biliminin gelecekteki kapsamı neye benziyor? Fark etmiş olabileceğiniz gibi, bu yönler, yalnızca “veri bilimcisi olmaktan” biraz daha derine inmenizi gerektirir. Bu, bir veri bilimcisi olarak ne yapmak istediğiniz kadar bir veri bilimcisi olmakla ilgili değildir.

Nihai hedefinizi belirlemek, yolunuzu belirlemede çok önemli olacaktır. Bilgiyle ne yapmak istediğinizi zaten bildiğinizde, ihtiyacınız olmayan herhangi bir şeyle dikkatinizin dağılma olasılığı çok düşüktür. Hedefiniz için ve süreç içinde çok önemli olan yönlere odaklanabilecek ve gerekli olanları gereksizlerden kendi başınıza filtreleyebileceksiniz.

R'deki temel bilgileri öğrenin

Bunu atlamanın R öğrenmesi yoktur. İlk göreviniz kodlama ortamına aşina olmak olacaktır.

R Stüdyo Arayüzü

İlk alan, çalıştırılan kodun çıktısını gösteren R Konsoludur. Sıradaki R Komut Dosyası. Kodların girilmesi gereken alandır. Sonraki R ortamıdır. Ek harici öğeler kümesini gösterir. Veri kümelerini, işlevleri, vektörleri, değişkenleri vb. içerir. Sonuncusu Grafik Çıktıdır. Bu grafikler, keşif amaçlı veri analizinin sonucudur.

Temel Hesaplamalar

Bazı basit hesaplamalarla başlamak en iyisidir. R konsolunu etkileşimli bir hesap makinesi olarak da kullanabilirsiniz. Farklı hesaplama kombinasyonları ile deneyler yapabilir ve sonuçlarını eşleştirebilirsiniz. İlerledikçe, önceki hesaplamalara da erişebilirsiniz.

R konsoluna tıkladıktan sonra Yukarı ve Aşağı oka basarsanız, daha önce yürütülen komutları etkinleştirerek sizi önceki hesaplamanıza götürür. Ancak, ilgili çok fazla hesaplama varsa, basitçe değişkenler oluşturabilirsiniz. Bu değişkenlerin alfasayısal veya yalnızca alfabe olması gerektiğini, ancak sayısal olmaması gerektiğini unutmayın.

Programlamanın Temelleri

Programlama dilinin yapı taşı olarak kabul edildiğinde, bu konuda ne kadar iyi olursanız, hata ayıklamada o kadar az sorun yaşarsınız. R'deki beş atomik veya temel nesne sınıfı, karakter, tamsayı veya tam sayılar, sayısal veya gerçek sayılar, karmaşık ve mantıksaldır (doğru veya yanlış). Bu nesneler, adlar veya boyut adları, boyutlar, uzunluk ve sınıf gibi farklı niteliklere sahip olabilir.

Ayrıca şunu okuyun: R Mülakat Soruları ve Cevapları

Veri tipleri

R'deki çeşitli veri türleri, vektör (tamsayı, sayısal, vb.), veri çerçevelerini, listeyi ve matrisleri içerir. Vektör, bu programlama dilindeki en temel nesnedir. Boş bir vektör oluşturmak için vector() kullanmanız gerekecektir. Vektör aynı sınıftan bir nesneden oluşacaktır. Farklı sınıflardaki nesneleri karıştırarak bir vektör oluşturmak da mümkündür.

Farklı türdeki nesnelerin tek bir sınıfa dönüştürülmesiyle sonuçlanır. Liste, özel bir vektör türü için kullanılan bir terimdir. Liste, çeşitli veri türlerinin öğelerini içerir. Matris, boyut özniteliğine sahip bir vektörün adıdır, yani bir satır ve sütunla tanıtılmıştır. Veri türleri ailesinde; ancak, veri çerçevesi en yaygın olarak kullanılandır. Bunun nedeni, tablo verilerini depolamasıdır.

Kontrol Yapıları

İşlev içinde yer alan komutların veya kodların akışını izlemek için bir kontrol yapısı kullanılır. İşlev, tekrarlayan bir kodlama görevini otomatikleştirmek için oluşturulan bir komut kümesidir. Öğrenciler genellikle bu bölümü anlamakta zorlanırlar. Neyse ki, R'de bu kontrol yapıları tarafından gerçekleştirilen görevi tamamlayan birçok paket var.

Faydalı Paketler

7800 veya daha fazla paketten , kesinlikle diğerlerinden daha fazlasına ihtiyacınız olacak. Veri Biliminde Yaşam, onları bildiğiniz zaman çok daha kolaydır. Verileri içe aktarmak için mevcut birçok paket arasında , jsonlite, data.table, sqldf ve RMySQL daha kullanışlıdır. Veri görselleştirme söz konusu olduğunda, ggplot2 gelişmiş grafikler için en iyisidir.

R gerçekten harika bir veri işleme paketleri koleksiyonuna sahiptir ve istisnai olanlardan bazıları plyr, stringr, lubridate, dplyr ve tidyr'dir. Artık bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için ihtiyacınız olan her şey caret tarafından sağlanabilir . Ancak paketleri gbm, rpart, randomForest ve benzeri algoritmalarla da kurabilirsiniz .

Veri Keşfi ve Veri Manipülasyonu ile tanışın

Bu, tahmine dayalı modellemenin farklı aşamalarına derinlemesine daldığınız bölümdür. Derin dalış, bu bölümü son derece iyi anlamaya özen göstermenizi gerektirir. Hem harika hem de doğru olacak pratik modeller oluşturmayı öğrenmenin tek yolu, verileri baştan sona keşfetmektir.

Veri keşfini takip eden veri işlemenin temelini oluşturan bu aşamadır. Veri işleme, daha gelişmiş bir düzeyde veri araştırmasıdır. Bu bölümde, özellik mühendisliği, etiket kodlama ve bir sıcak kodlama ile tanışacaksınız.

Ayrıca şunları da öğrenin: Veri Bilimi için Python ve R

Tahmine Dayalı Modelleme ve Makine Öğrenimi Öğrenin

Çoğunlukla yeni başlayanlar için, Makine Öğrenimi Veri Bilimini tanımlar. Konuyla ilgilendiğiniz yer burasıdır ve R, Regresyon ve Rastgele Ormanda Karar Ağaçlarını içerir. Bu bölüm, Regresyon ile çok derinden ilgilenmenizi gerektirecektir, bu nedenle temel bilgiler konusunda net olduğunuzdan emin olun.

Doğrusal veya Çoklu Regresyon, Lojistik Regresyon ve ilgili kavramlarla karşılaşacaksınız. Karar ağacı, ağaç benzeri bir şekilde düzenlenmiş bir karar ve sonuç modeli için kullanılan bir terimdir. Fayda, olay sonuçları ve kaynak maliyetlerini içeren bir karar destek aracıdır. Rastgele ormanlar, rastgele karar ormanları olarak da bilinir ve birden fazla karar ağacı tarafından oluşturulurlar.

Yapılandırılmış Projelere Geçin

Bu geniş kategoriler altında yer alan gerekli bilgilerle donatıldıktan sonra, yapılandırılmış projelere geçebileceksiniz. Muhtemelen bir sanatta ustalaşmanın tek yolu budur. Bilginizi uyguladığınızda, hareket halindeyken pratik sorunlar ve cihaz çözümleri ile karşılaştığınızda deneyiminiz genişler. Bu aynı zamanda gelecekteki işverenlerinize sahadaki pratik deneyiminizle ilgili olarak sunabileceğiniz bir portföy oluşturmanıza da yardımcı olacaktır.

Unutmayın, birbiri ardına engellerle karşılaştığınızda bu aşamada hüsrana uğramanız nadir değildir. Bu, kendinizi hazırladığınız kısımdır ve şimdiye kadar yaptığınız her şeyden daha zor görünüyorsa şaşırmayın. Bu genellikle adayların zorluklara göğüs germe heyecanlarını kontrol edememeleri ve genellikle benzersiz projelere dalmaları nedeniyle olur. Dürüst olmak gerekirse, bu aşamada böyle bir şeye hazır olmayabilirsiniz ve aşina olduğunuz daha yapılandırılmış projelere bağlı kalmak en iyisidir.

Projeler oluşturun ve öğrenmeye devam edin

Aşinalık alanına giren bazı yapılandırılmış projelerle çalıştıktan sonra, artık bilinmeyen bölgelere girebilirsiniz. Uzmanlık ancak pratikle gelir ve fikir şu ki, rahat olduğunuz unsurlarla bir kez pratik yaptıktan sonra, konfor bölgesinin ötesine geçme zamanıdır. Ne kadar öğrendiğinizi test ettiğiniz yerdir. Bu deneyim size sadece ne kadar ilerlediğinizi göstermekle kalmayacak, aynı zamanda güçlü ve zayıf yönlerinizi de ortaya çıkaracaktır.

İlginç Veri Bilimi projeleri üstlendikçe, hala mücadele ettiğiniz ve odaklanmanız gereken alanların hangileri olduğunu anlayacaksınız. Rehberlik için kaynaklara başvurmak ve mentorlarınızdan ve alan uzmanlarından yardım istemek yalnızca yeni yöntemler, yaklaşımlar ve teknikler hakkındaki bilginizi artıracaktır. İşte bu noktada upGrad'dan yararlanırsınız çünkü pratik ve teorik bilgi edinmeden yetenekli bir Veri Bilimcisi olmaya uzanan yolculuğunuzda sizi görüyoruz.

Bu nedenle, sıkışırsanız, tek yapmanız gereken ulaşmaktır. Benzersiz Veri Bilimi projeleri üstlendikçe, hala mücadele ettiğiniz ve odaklanmanız gereken alanların hangileri olduğunu anlayacaksınız. Rehberlik için kaynaklara başvurmak ve mentorlarınızdan ve alan uzmanlarından yardım istemek yalnızca yeni yöntemler, yaklaşımlar ve teknikler hakkındaki bilginizi artıracaktır.

UpGrad'dan yararlandığınız yer burasıdır çünkü pratik ve teorik bilgi edinmeden yetenekli bir Veri Bilimcisi olmaya giden yolculuğunuzda sizi görüyoruz. Bu nedenle, sıkışırsanız, tek yapmanız gereken ulaşmaktır.

Çözüm

Genellikle R'de, yeni bir proje üzerinde çalışmayı öğrenmek, genellikle yeni bir paket kullanmayı öğrendiğiniz anlamına gelir çünkü çoğunlukla, özellikle yaptığınız iş türüne yönelik paketler olacaktır. Bu, deneyimle edindiğiniz bilgidir ve sonunda sizi bir uzman yapar. Çalışmak istediğiniz projeleri, en başından karar vermenizi istediğimiz tercihlerinize göre seçebilirsiniz.

İlerledikçe zorluk seviyesini yükseltin çünkü bir programlama dilinde başarının sırrı öğrenmeyi asla bırakmamaktır. Tıpkı konuşulan bir dil gibi, akıcı ve rahat olduğunuz bir yere ulaşabilirsiniz, ancak yine de öğrenecek çok şey olacak.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.