R 用於數據科學：為什麼要選擇 R 用於數據科學？

作為數據科學和統計計算領域的強大語言，R 在學生中越來越受歡迎。 在1990 年代初開發之後，人們為改進編程語言的用戶界面做出了無窮無盡的努力。

在從初級文本編輯器到成為交互式 R Studio 再到 Jupyter Notebooks 的過程中，R 一直保持著世界數據科學社區的參與度。

但是，如果沒有以正確的方式學習 R，它可能會令人沮喪。 您可能熟悉記錄與語言鬥爭的學生評論。 會有一些人中途放棄，還有一些人感到被困，並拼命尋找一種更有條理的方法來接近它。

無論您屬於這些類別還是新人，知道該語言確實存在一些固有問題，您都可能會鬆一口氣。 所以，如果你覺得困難，就不要對自己苛刻。 通常，你的動機來源和你正在學習的東西之間存在明顯的不匹配。

沒有人願意參與枯燥的練習題和編碼語法，因為他們喜歡這些相當無聊的活動。 絕對不！ 人們想要忍受這個掌握語法的漫長而艱鉅的過程，因為這將使他們能夠畢業獲得好東西。 但是，您必須涵蓋大量複雜而冗長的主題才能對其進行處理，這可能會很痛苦。

如果您來到這裡是為了了解是否有更自然的方式來實現您的目標，那麼您就是應該去的地方。

有一種更結構化的方式來學習 R，相信我值得學習！ 對於任何有興趣的人來說，學習 R 相對於其他編程語言有一些明顯的優勢。 最重要的是，數據科學中的日常任務可以通過 R 的 tidyverse 生態系統直接執行。R 編程語言中的數據可視化既簡單又強大。 它還擁有最友好和最具包容性的在線社區之一，您會發現它非常有幫助。

如果你想學習 R，你需要非常清楚你在處理什麼，並且對全局有一個全面的了解。 這正是我們將在這裡做的。 對於初學者，您應該對 R 有很多疑問，從它的基本含義和為什麼要學習 R？ 它適用於更複雜的數據分析、數據操作和機器學習領域。 讓我們一一解決這些方面，引導您走向學習 R 的正確方法。

什麼是R？

R 基金會將 r 描述為“一種用於統計計算和圖形的語言和環境”。 簡而言之，因為 R 顯然遠不止於此。

以下是 R 作為編程語言的決定性特徵列表：

• 數據分析軟件：對於任何想要理解數據的人，R 可用於數據可視化、統計分析和預測建模。
• 一種編程語言：R 是一種面向對象的語言，它提供運算符、函數和對象，使探索、可視化和建模數據成為可能。
• 一個開源軟件項目：雖然免費，但 R 中的數值精度和質量標準非常高。 該語言的開放接口允許其與其他系統和應用程序輕鬆集成。
• 統計分析環境：R 是在預測建模和統計中進行一些最前沿研究的地方。 這就是為什麼 R 通常是第一個提供新開發技術的平台。 即使對於標準統計方法，在 R 中實現也非常容易。
• 一個社區：擁有一個大型在線社區，R 擁有大約 200 萬用戶！ R 項目的領導者包括領先的計算機科學家和統計學家，這不足為奇。

閱讀： R 初學者教程

為什麼要學習 R？

人們普遍認為，學習數據科學需要你學習 Python 或 R。大多數人選擇 R 的原因是因為它比其他編程語言具有一些明顯的優勢。

資源

• R 有一種簡單的編碼風格。
• 由於它是開源的，您不必擔心支付任何訂閱費或額外費用。
• 它為不同的計算任務提供了對 7800 多個定制包的即時訪問。
• 如果您需要任何幫助，這裡有壓倒性的社區支持和眾多論壇。
• 它承諾提供只有少數其他平台才能提供的高性能計算體驗。
• 世界各地的大多數數據科學公司和分析公司都將 R 視為員工的一項寶貴技能。

你學習 R 的動機是什麼？

在你開始使用 R 之前，至少要清楚自己為什麼要這樣做是很重要的。 找出你的動機是什麼以及你對這段旅程有什麼期望會很有趣。 信不信由你，當事情變得艱難時，這個練習可能會成為你必要的錨點，在這種情況下，甚至是無聊的。 找出您想要使用的數據類型以及您想要構建的項目類型。

你想分析語言嗎？ 計算機視覺？ 預測股市？ 處理體育數據？ 數據科學的未來範圍是什麼樣的？ 正如您可能已經註意到的那樣，這些方面需要您深入研究，而不僅僅是“成為一名數據科學家”。 成為一名數據科學家，而不是你想成為一名數據科學家。

定義你的最終目標對於鋪設你的道路至關重要。 當你已經知道你想用這些知識做什麼時，因為你不需要的任何事情而分心的機會是暗淡的。 您將能夠專注於對您的目標和過程至關重要的方面，並自行過濾掉必要的和不必要的。

學習 R 的基礎知識

沒有學習 R 跳過這個。 您的首要任務是熟悉編碼環境。

R Studio 界面

第一個區域是 R 控制台，它顯示正在運行的代碼的輸出。 接下來是 R 腳本。 這是必須輸入代碼的空間。 接下來是R環境。 它顯示了額外的外部元素集。 它包括數據集、函數、向量、變量等。 最後是圖形輸出。 這些圖表是探索性數據分析的結果。

基本計算

最好從一些簡單的計算開始。 您還可以將 R 控制台用作交互式計算器。 您可以使用不同計算的組合執行實驗並匹配它們的結果。 隨著您前進，您還可以訪問以前的計算。

單擊 R 控制台後按向上和向下箭頭將通過激活先前執行的命令將您帶到先前的計算。 但是，如果涉及的計算太多，您可以簡單地創建變量。 請記住，這些變量必須是字母數字或只是字母但不能是數字。

編程要點

考慮到編程語言的構建塊，你在這方面做得越好，你在調試時遇到的麻煩就越少。 R 中的五個原子或基本對像類別是字符、整數或整數、數字或實數、複數和邏輯（真或假）。 這些對象可以具有不同的屬性，例如名稱或維度、維度、長度和類的名稱。

另請閱讀： R 面試問答

數據類型

R 中的各種數據類型包括向量（整數、數字等）、數據框、列表和矩陣。 Vector是這種編程語言中最基本的對象。 為了創建一個空向量，你必須使用vector()。 Vector 將由同一類的對象組成。 也可以通過混合不同類的對象來創建向量。

它導致不同類型的對像被轉換為一個類。 列表是用於特殊類型向量的術語。 該列表包括各種數據類型的元素。 矩陣是具有維度屬性的向量的名稱，即以行和列引入。 在數據類型家族中； 但是，數據框是最常用的。 這是因為它存儲表格數據。

控制結構

控制結構用於監視功能內所需的命令或代碼流。 函數是為自動執行重複性編碼任務而創建的命令集。 學生經常發現這部分很難理解。 幸運的是，R 中有許多包可以補充這些控制結構所執行的任務。

有用的包

在大約7800 個或更多的包中，肯定有一些包比其他包需要更多。 當您了解它們時，數據科學的生活會容易得多。 在許多可用於導入數據readr 的包中，jsonlite、data.table、sqldf和RMySQL更有用。 在數據可視化方面， ggplot2最適合高級圖形。

R 確實擁有大量出色的數據處理包，其中一些非常出色的是plyr、stringr、lubridate、dplyr和tidyr。 現在，創建機器學習模型所需的一切都可以由caret 提供。 但您也可以通過gbm、rpart、randomForest等算法安裝包。

熟悉數據探索和數據操作

這是您深入了解預測建模不同階段的部分。 深潛需要您注意非常好地理解本節。 學習構建既出色又準確的實用模型的唯一方法是從頭到尾探索數據。

正是這個階段構成了數據處理的基礎，數據處理之後是數據探索。 數據操作是更高級的數據探索。 在本節中，您將熟悉特徵工程、標籤編碼和一種熱編碼。

還可以了解：用於數據科學的 Python 與 R

學習預測建模和機器學習

對於初學者來說，機器學習定義了數據科學。 這是您處理該主題的地方，它包括 R 中的決策樹、回歸和隨機森林。 這部分將要求您非常深入地處理回歸，因此請確保您清楚基礎知識。

您將遇到線性或多元回歸、邏輯回歸和相關概念。 決策樹是以樹狀方式排列的決策和後果模型的術語。 它是一種決策支持工具，包括實用程序、事件結果和資源成本。 隨機森林也稱為隨機決策森林，它們是由多個決策樹創建的。

轉向結構化項目

一旦您掌握了這些廣泛類別所涵蓋的必要知識，您將能夠繼續進行結構化項目。 這可能是掌握一門藝術的唯一途徑。 當您應用您的知識時，您的經驗會隨著您在旅途中遇到實際問題和設備解決方案而擴大。 這也將幫助您建立一個投資組合，您可以向未來的雇主展示您在該領域的實踐經驗。

請記住，當您面臨一個又一個障礙時，在這個階段感到沮喪並不少見。 這是您一直在為自己準備的部分，如果這看起來比您迄今為止所做的一切更具挑戰性，請不要感到驚訝。 這通常是因為候選人無法控制自己接受挑戰的興奮，並經常潛入獨特的項目。 老實說，在這個階段，你可能還沒有為這樣的事情做好準備，最好堅持你熟悉的更有條理的項目。

構建項目並繼續學習

在處理了一些熟悉區域內的結構化項目之後，您現在可以冒險進入未知領域。 專業知識只會伴隨著練習而來，這個想法是，一旦你練習了你熟悉的元素，就該超越舒適區了。 在這裡你可以測試你學到了多少。 這種經歷不僅會告訴你你已經走了多遠，還會揭示你的長處和短處。

當您從事有趣的數據科學項目時，您將了解您仍在努力並需要關注的領域。 參考資源尋求指導並尋求導師和領域專家的幫助只會增加您對新方法、方法和技術的了解。 這是您從 upGrad 中受益的地方，因為我們會見證您從獲得實踐和理論知識到成為熟練的數據科學家的整個過程。

因此，如果您遇到困難，您所要做的就是伸出援手。 當您從事獨特的數據科學項目時，您將了解您仍在努力和需要關注的領域。 參考資源尋求指導並尋求導師和領域專家的幫助只會增加您對新方法、方法和技術的了解。

這是您從 upGrad 中受益的地方，因為我們會見證您從獲得實踐和理論知識到成為熟練的數據科學家的整個過程。 因此，如果您遇到困難，您所要做的就是伸出援手。

結論

通常在 R 中，學習處理新項目通常意味著您正在學習使用新包，因為大多數情況下會有專門用於您正在從事的工作的包。 這是您通過經驗獲得的知識，最終使您成為專家。 您可以根據我們一開始就要求您解決的偏好來選擇您想要從事的項目。

隨著您的進步，難度會逐漸增加，因為編程語言成功的秘訣是永遠不要停止學習。 就像口語一樣，你可以到達一個你流利和舒適的地方，但仍然需要學習很多東西。

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