R 用于数据科学：为什么要选择 R 用于数据科学？

作为数据科学和统计计算领域的强大语言，R 在学生中越来越受欢迎。 在1990 年代初开发之后，人们为改进编程语言的用户界面做出了无穷无尽的努力。

在从初级文本编辑器到成为交互式 R Studio 再到 Jupyter Notebooks 的过程中，R 一直保持着世界数据科学社区的参与度。

但是，如果没有以正确的方式学习 R，它可能会令人沮丧。 您可能熟悉记录与语言斗争的学生评论。 会有一些人中途放弃，还有一些人感到被困，并拼命寻找一种更有条理的方法来接近它。

无论您属于这些类别还是新人，知道该语言确实存在一些固有问题，您都可能会松一口气。 所以，如果你觉得困难，就不要对自己苛刻。 通常，你的动机来源和你正在学习的东西之间存在明显的不匹配。

没有人愿意参与枯燥的练习题和编码语法，因为他们喜欢这些相当无聊的活动。 绝对不！ 人们想要忍受这个掌握语法的漫长而艰巨的过程，因为这将使他们能够毕业获得好东西。 但是，您必须涵盖大量复杂而冗长的主题才能对其进行处理，这可能会很痛苦。

如果您来到这里是为了了解是否有更自然的方式来实现您的目标，那么您就是应该去的地方。

有一种更结构化的方式来学习 R，相信我值得学习！ 对于任何有兴趣的人来说，学习 R 相对于其他编程语言有一些明显的优势。 最重要的是，数据科学中的日常任务可以通过 R 的 tidyverse 生态系统直接执行。R 编程语言中的数据可视化既简单又强大。 它还拥有最友好和最具包容性的在线社区之一，您会发现它非常有帮助。

如果你想学习 R，你需要非常清楚你在处理什么，并且对全局有一个全面的了解。 这正是我们将在这里做的。 对于初学者，您应该对 R 有很多疑问，从它的基本含义和为什么要学习 R？ 它适用于更复杂的数据分析、数据操作和机器学习领域。 让我们一一解决这些方面，引导您走向学习 R 的正确方法。

什么是R？

R 基金会将 r 描述为“一种用于统计计算和图形的语言和环境”。 简而言之，因为 R 显然远不止于此。

以下是 R 作为编程语言的决定性特征列表：

• 数据分析软件：对于任何想要理解数据的人，R 可用于数据可视化、统计分析和预测建模。
• 一种编程语言：R 是一种面向对象的语言，它提供运算符、函数和对象，使探索、可视化和建模数据成为可能。
• 一个开源软件项目：虽然免费，但 R 中的数值精度和质量标准非常高。 该语言的开放接口允许其与其他系统和应用程序轻松集成。
• 统计分析环境：R 是在预测建模和统计中进行一些最前沿研究的地方。 这就是为什么 R 通常是第一个提供新开发技术的平台。 即使对于标准统计方法，在 R 中实现也非常容易。
• 一个社区：拥有一个大型在线社区，R 拥有大约 200 万用户！ R 项目的领导者包括领先的计算机科学家和统计学家，这不足为奇。

阅读： R 初学者教程

为什么要学习 R？

人们普遍认为，学习数据科学需要你学习 Python 或 R。大多数人选择 R 的原因是因为它比其他编程语言具有一些明显的优势。

资源

• R 有一种简单的编码风格。
• 由于它是开源的，您不必担心支付任何订阅费或额外费用。
• 它为不同的计算任务提供了对 7800 多个定制包的即时访问。
• 如果您需要任何帮助，这里有压倒性的社区支持和众多论坛。
• 它承诺提供只有少数其他平台才能提供的高性能计算体验。
• 世界各地的大多数数据科学公司和分析公司都将 R 视为员工的一项宝贵技能。

你学习 R 的动机是什么？

在你开始使用 R 之前，至少要清楚自己为什么要这样做是很重要的。 找出你的动机是什么以及你对这段旅程有什么期望会很有趣。 信不信由你，当事情变得艰难时，这个练习可能会成为你必要的锚点，在这种情况下，甚至是无聊的。 找出您想要使用的数据类型以及您想要构建的项目类型。

你想分析语言吗？ 计算机视觉？ 预测股市？ 处理体育数据？ 数据科学的未来范围是什么样的？ 正如您可能已经注意到的那样，这些方面需要您深入研究，而不仅仅是“成为一名数据科学家”。 成为一名数据科学家，而不是你想成为一名数据科学家。

定义你的最终目标对于铺设你的道路至关重要。 当你已经知道你想用这些知识做什么时，因为你不需要的任何事情而分心的机会是暗淡的。 您将能够专注于对您的目标和过程至关重要的方面，并自行过滤掉必要的和不必要的。

学习 R 的基础知识

没有学习 R 跳过这个。 您的首要任务是熟悉编码环境。

R Studio 界面

第一个区域是 R 控制台，它显示正在运行的代码的输出。 接下来是 R 脚本。 这是必须输入代码的空间。 接下来是R环境。 它显示了额外的外部元素集。 它包括数据集、函数、向量、变量等。 最后是图形输出。 这些图表是探索性数据分析的结果。

基本计算

最好从一些简单的计算开始。 您还可以将 R 控制台用作交互式计算器。 您可以使用不同计算的组合执行实验并匹配它们的结果。 随着您前进，您还可以访问以前的计算。

单击 R 控制台后按向上和向下箭头将通过激活先前执行的命令将您带到先前的计算。 但是，如果涉及的计算太多，您可以简单地创建变量。 请记住，这些变量必须是字母数字或只是字母但不能是数字。

编程要点

考虑到编程语言的构建块，你在这方面做得越好，你在调试时遇到的麻烦就越少。 R 中的五个原子或基本对象类别是字符、整数或整数、数字或实数、复数和逻辑（真或假）。 这些对象可以具有不同的属性，例如名称或维度、维度、长度和类的名称。

另请阅读： R 面试问答

数据类型

R 中的各种数据类型包括向量（整数、数字等）、数据框、列表和矩阵。 Vector是这种编程语言中最基本的对象。 为了创建一个空向量，你必须使用vector()。 Vector 将由同一类的对象组成。 也可以通过混合不同类的对象来创建向量。

它导致不同类型的对象被转换为一个类。 列表是用于特殊类型向量的术语。 该列表包括各种数据类型的元素。 矩阵是具有维度属性的向量的名称，即以行和列引入。 在数据类型家族中； 但是，数据框是最常用的。 这是因为它存储表格数据。

控制结构

控制结构用于监视功能内所需的命令或代码流。 函数是为自动执行重复性编码任务而创建的命令集。 学生经常发现这部分很难理解。 幸运的是，R 中有许多包可以补充这些控制结构所执行的任务。

有用的包

在大约7800 个或更多的包中，肯定有一些包比其他包需要更多。 当您了解它们时，数据科学的生活会容易得多。 在许多可用于导入数据readr 的包中，jsonlite、data.table、sqldf和RMySQL更有用。 在数据可视化方面， ggplot2最适合高级图形。

R 确实拥有大量出色的数据处理包，其中一些非常出色的是plyr、stringr、lubridate、dplyr和tidyr。 现在，创建机器学习模型所需的一切都可以由caret 提供。 但您也可以通过gbm、rpart、randomForest等算法安装包。

熟悉数据探索和数据操作

这是您深入了解预测建模不同阶段的部分。 深潜需要您注意非常好地理解本节。 学习构建既出色又准确的实用模型的唯一方法是从头到尾探索数据。

正是这个阶段构成了数据处理的基础，数据处理之后是数据探索。 数据操作是更高级的数据探索。 在本节中，您将熟悉特征工程、标签编码和一种热编码。

还可以了解：用于数据科学的 Python 与 R

学习预测建模和机器学习

对于初学者来说，机器学习定义了数据科学。 这是您处理该主题的地方，它包括 R 中的决策树、回归和随机森林。 这部分将要求您非常深入地处理回归，因此请确保您清楚基础知识。

您将遇到线性或多元回归、逻辑回归和相关概念。 决策树是以树状方式排列的决策和后果模型的术语。 它是一种决策支持工具，包括实用程序、事件结果和资源成本。 随机森林也称为随机决策森林，它们是由多个决策树创建的。

转向结构化项目

一旦您掌握了这些广泛类别所涵盖的必要知识，您将能够继续进行结构化项目。 这可能是掌握一门艺术的唯一途径。 当您应用您的知识时，您的经验会随着您在旅途中遇到实际问题和设备解决方案而扩大。 这也将帮助您建立一个投资组合，您可以向未来的雇主展示您在该领域的实践经验。

请记住，当您面临一个又一个障碍时，在这个阶段感到沮丧并不少见。 这是您一直在为自己准备的部分，如果这看起来比您迄今为止所做的一切更具挑战性，请不要感到惊讶。 这通常是因为候选人无法控制自己接受挑战的兴奋，并经常潜入独特的项目。 老实说，在这个阶段，你可能还没有为这样的事情做好准备，最好坚持你熟悉的更有条理的项目。

构建项目并继续学习

在处理了一些熟悉区域内的结构化项目之后，您现在可以冒险进入未知领域。 专业知识只会伴随着练习而来，这个想法是，一旦你练习了你熟悉的元素，就该超越舒适区了。 在这里你可以测试你学到了多少。 这种经历不仅会告诉你你已经走了多远，还会揭示你的长处和短处。

当您从事有趣的数据科学项目时，您将了解您仍在努力并需要关注的领域。 参考资源寻求指导并寻求导师和领域专家的帮助只会增加您对新方法、方法和技术的了解。 这是您从 upGrad 中受益的地方，因为我们会见证您从获得实践和理论知识到成为熟练的数据科学家的整个过程。

因此，如果您遇到困难，您所要做的就是伸出援手。 当您从事独特的数据科学项目时，您将了解您仍在努力和需要关注的领域。 参考资源寻求指导并寻求导师和领域专家的帮助只会增加您对新方法、方法和技术的了解。

这是您从 upGrad 中受益的地方，因为我们会见证您从获得实践和理论知识到成为熟练的数据科学家的整个过程。 因此，如果您遇到困难，您所要做的就是伸出援手。

结论

通常在 R 中，学习处理新项目通常意味着您正在学习使用新包，因为大多数情况下会有专门用于您正在从事的工作的包。 这是您通过经验获得的知识，最终使您成为专家。 您可以根据我们一开始就要求您解决的偏好来选择您想要从事的项目。

随着您的进步，难度会逐渐增加，因为编程语言成功的秘诀是永远不要停止学习。 就像口语一样，你可以到达一个你流利和舒适的地方，但仍然需要学习很多东西。

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