Veri Biliminde Şimdi Kullanmanız Gereken En İyi 7 R Kitaplığı

Data Science için kütüphane ve paket seçimi denilince akla ilk gelen isim Python oluyor. Ancak, Veri Bilimi topluluğu için favori bir temel haline gelen başka bir dil daha var: R programlama dili. Python ve R'nin veri bilimi topluluğu için ne kadar önemli olduğunu öğrenin.

R, 2020'de öğrenilecek en çok rağbet gören dillerden biri olan bir programlama dilidir. İstatistiksel hesaplamaya odaklanılarak tasarlandığından, arayüzü ve yapısı istatistiksel ve bilimsel hesaplama görevleri için son derece uygundur. R'nin artan popülaritesinin nedeni, anlaşılması kolay bir sözdizimine sahip olması ve harika RStudio aracı ve çok sayıda R paketi ile donatılmış olmasıdır. Veri Bilimi için bu R paketleri, veri işleme, veri görselleştirme, model oluşturma ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli Veri Bilimi (ML) görevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Lafı fazla uzatmadan, Veri Bilimi için en iyi R paketlerinden bazılarına göz atalım!

Veri Bilimi için En İyi R Kitaplıkları

1. Çift kat

Dplyr, veri işleme için en uygun olan bir R kütüphanesidir. En yaygın veri işleme zorluklarından bazılarını çözmenize izin veren beş işlevi içerir. Bu beş işlev şunlardır:

• mutate() – Var olan değişkenlerin işlevleri olan yeni değişkenler eklemek için kullanılır
• select() – Değişkenleri isimlerine göre seçmek için kullanılır.
• filter()- Vakaları değerlerine göre seçmek için kullanılır.
• summarise() – Birden çok değeri tek bir özete indirgemek için kullanılır.
• aranjman() – Satırların sırasını/sırasını değiştirmek için kullanılır

Bu beş işlev, bir yığın veri işleme görevini gerçekleştirmek için ihtiyacınız olan tek şey. Dplyr ile yerel veri çerçeveleri ve ayrıca uzak veritabanı tablolarıyla çalışmak için aynı R kodunu kullanabilirsiniz.

2. ggplot2

ggplot2, The Grammar of Graphics standartlarını uygulayarak grafikler oluşturmak için özel olarak tasarlanmış bir R aracıdır. ggplot2 ile, veri öznitelikleri ve bunların grafik gösterimi arasındaki ilişkileri ifade ederek yüksek kaliteli grafik görselleştirmeler üretebilirsiniz.

Yapmanız gereken tek şey, verileri ggplot2 sistemine beslemek ve değişkenlerin estetik olarak nasıl oluşturulacağını ve hangi grafik ilkellerin kullanılacağını komuta etmektir - ggplot2 geri kalan her şeyi halledecektir.

Araç bir dizi sezgisel işlevle yüklü olarak gelir ve kullanımı nispeten kolaydır, ancak herhangi bir ggplot2 sorunu ve sorunu için yardım aramak için her zaman RStudio topluluğuna ve Stack Overflow'a başvurabilirsiniz. R Programlama dilinde veri görselleştirme hakkında daha fazla bilgi edinin.

3. Esquisse

Esquisse, R'deki bir başka mükemmel veri görselleştirme aracıdır. Muhtemelen Tableau'nun en iyi özelliklerinden birini, ünlü sürükle ve bırak özelliğini R'ye getiren en basit ve anlaşılır görselleştirme aracıdır!

Esquisse, ggplot2 sisteminin üzerine inşa edilmiştir. Böylece, ggplot2 grafikleri oluşturarak Esquisse ortamındaki verileri kolayca keşfedebilirsiniz. Ayrıca, RStudio menüsü aracılığıyla Esquisse eklenti işlevini başlatabilirsiniz. ggplot2 ile ayrıntılı kod yazmanız gerekmediğinden grafik oluşturmak çok daha kolaydır. Çubuk grafikler ve eğrilerden dağılım grafiklerine ve histogramlara kadar herhangi bir görselleştirme deseni oluşturabilir ve ayrıca grafiği dışa aktarabilir veya grafiği oluşturan kodu alabilirsiniz.

4. MLR

Makine Öğrenimi görevleri için bir R aracı arıyorsanız, MLR tam da ihtiyacınız olan araçtır. Bu R paketi, açıkça Makine Öğrenimi için oluşturulmuştur. Bu nedenle, çok çeşitli ML görevlerini gerçekleştirmek için ihtiyaç duyduğunuz neredeyse tüm temel makine öğrenimi algoritmalarını içerir.

MLR çerçevesi, sınıflandırma, regresyon ve hayatta kalma analizi gibi denetimli yöntemler ile bunlara karşılık gelen değerlendirme ve optimizasyon yöntemlerinin yanı sıra kümeleme gibi denetimsiz yöntemler sunar. Yapısı, hem kendiniz genişletebileceğiniz hem de uygulanan kolaylık yöntemlerinden sapabileceğiniz ve kendi karmaşık deneylerinizi veya algoritmalarınızı oluşturabileceğiniz şekildedir.

5. Parlak

Arzu ettiğiniz şey işbirliğiyse, Shiny sizin için R paketidir. Shiny, R'nin hesaplama gücünü ve modern ağın etkileşimini bir araya getiriyor. En iyi yanı – Shiny uygulamalarının yazılması ve geliştirilmesi kolaydır, çünkü herhangi bir özel web geliştirme becerisine ihtiyaç duymazsınız.

Shiny, daha fazla şeffaflık ve işbirliği için ekibinizle aynı platformda etkileşim kurmanıza ve iletişim kurmanıza olanak tanır. Doğrudan R'den etkileşimli web uygulamaları oluşturmak için mükemmel bir araçtır. Bir web sayfasında bağımsız uygulamalar barındırabilir veya bunları R Markdown belgelerine gömebilirsiniz. Sadece bu değil, Shiny ayrıca etkileşimli panolar oluşturmanıza da olanak tanır. Çok çeşitli yerleşik giriş widget'ları ile doludur. Shiny uygulamalarınız oluşturulduktan sonra, bunları htmlwidget'ları, CSS temaları ve JavaScript eylemlerini kullanarak genişletebilirsiniz.

6. Yağlayın

Lubridate, inanılmaz bir veri karıştırma R kütüphanesidir. Bu özel paketin birincil amacı, tarih-saatler ve zaman aralıklarıyla uğraşmayı hızlı ve kolay hale getirmektir. Tarihlerle çalışmayı süper hızlı ve verimli hale getiren tutarlı ve akılda kalıcı bir sözdizimine sahiptir. Veri aritmetiğiyle ilgili her şeyi Lubridate ile kolayca başarabilirsiniz.

Lubridate, tarih-zamanların kolay ve hızlı ayrıştırılmasına olanak tanır ve yıl(), ay(), gün(), saat(), dakika() ve saniye() gibi bir tarih-zamanın bileşenlerini almak ve ayarlamak için basit işlevler sunar. . Lubridate, üç yeni zaman aralığı sınıfı sunarak, tarih-saat nesneleri ile gerçekleştirebileceğiniz matematiksel işlemlerin türünü de genişletebilir:

• Süreler – İki nokta arasındaki tam süreyi ölçer
• Dönemler – Artık yıllara, artık saniyelere ve gün ışığından yararlanma saatine rağmen saat zamanlarını doğru bir şekilde takip edebilir
• Aralıklar – İki nokta arasındaki zaman bilgisinin çok yönlü bir özetidir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi kursları kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

7. RC tarayıcı

RCrawler, öncelikle alan tabanlı web taraması ve içerik kazıma için kullanılan bir R kitaplığıdır. Sayfaları tarayabilir, ayrıştırabilir, depolayabilir, içerikleri çıkarabilir ve web içeriği madenciliği uygulamaları için doğrudan uygulanabilecek veriler üretebilir. Bu aracı kullanırken akılda tutulması gereken bir şey, bir tarama işlemi işlemi birkaç eşzamanlı işlem veya paralel düğüm tarafından gerçekleştirildiğinden, R'nin 64 bit sürümünü kullanmak daha iyidir.

Rcrawler ile, bir sitenin dahili ve harici köprülerinin (düğümler ve kenarlar) bir ağ temsilini oluşturarak web sitesi yapısını inceleyebilirsiniz.

Çözüm

Bunlar, Veri Bilimi için 7 istisnai R kütüphanesidir. Bununla birlikte, Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl ve DataScienceR dahil olmak üzere diğer Veri Bilimi amaçlarına hizmet eden birçok başka R kütüphanesi vardır.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1'e 1 ile 1'e 1 sunan Veri Biliminde PG Diplomamıza göz atın. endüstri danışmanları, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.