Изучите программирование на R за 5 простых шагов
ВСТУПЛЕНИЕ
Data Science покорила мир за последние несколько лет. Раньше ее использовали только крупнейшие коммерческие корпорации и конгломераты, но теперь эта технология доступна и малому бизнесу.
Более широкое использование технологий означает больший спрос на людей, которые могут использовать эту технологию. Таким образом, глобальная потребность в квалифицированных специалистах по анализу данных также значительно выросла.
Что касается науки о данных, R - один из самых известных и популярных языков программирования для нее. Изучение R - верный способ добиться успеха в качестве специалиста по данным. Не только это! R также используется различными ИТ-компаниями и компаниями в социальных сетях для машинного обучения, анализа настроений и анализа поведения. Это один из самых распространенных языков программирования.
Ваш спутник в путешествии по R
Зачем вам изучать R?
Есть много причин, по которым R лучше, чем многие другие языки, которые можно использовать для науки о данных и машинного обучения. Вот некоторые из этих причин:
Карьерные возможности
R существует с 1992 года и до сих пор остается одним из самых популярных языков для науки о данных и академических исследований. Во всем мире более 2 миллионов пользователей, и кажется, что их число только увеличивается.
- Средний годовой доход специалиста по анализу данных составляет около 600 000 долларов.
- По данным IBM, к 2020 году спрос на специалистов по анализу данных вырастет на 28%.
Большое сообщество
R имеет более 2 миллионов пользователей по всему миру. Сообщество R обширно и в то же время очень полезно. В течение года по всему миру организуется множество конференций и мероприятий, чтобы пользователи могли собраться вместе и обсудить новые идеи, а также помочь новым пользователям.
Открытый исходный код
R имеет открытый исходный код. Его можно использовать, вносить и развивать бесплатно.
Мощная графика
Благодаря статической графике в базовых графических пакетах R и добавленным пакетам, таким как ggplot2, и графическому обеспечению динамической и анимированной графики, процесс визуализации данных R не имеет себе равных.
Простые статистические вычисления
Сложные статистические вычисления и операции могут быть выполнены с помощью нескольких простых команд в R.
Море пакетов
В Интернете есть несколько репозиториев, в которых хранятся тысячи пакетов, расширяющих и улучшающих среду R. Репозиторий CRAN (Comprehensive R Archive Network) содержит более 15 000 пакетов R.
« Потому что ты хотел быть звездой, ты можешь стать одним целым с R
Как выучить R?
Выучить что-либо просто, если усердно работать, целеустремленно и немного воображения. Изучение R ничем не отличается.
Вот пошаговое руководство по изучению R:
ШАГ-1: Встреча с R
(Введение в среду R и установку)
Изучение среды R должно быть вашим первым шагом. Это будет включать изучение изменений и обновлений в текущей версии R, различных доступных IDE, онлайн-репозиториев для подходящих пакетов и т. Д.
После этого вы должны установить базовые пакеты R и подходящую среду IDE (я бы порекомендовал RGUI или RStudio).
ШАГ 2: «Потому что все начинается с основ»
(основы, синтаксис и команды)
Давайте начнем с основ R. Следующие темы необходимы для создания прочной основы программирования на R.
- Типы данных
- Структуры данных
- Основные операции
- Пользовательские функции
- Структуры принятия решений (утверждения if-else)
- Циклические структуры (while, for и т. Д.)
- импорт / экспорт ресурсов
Изучая это, вы также должны сосредоточиться на синтаксисе различных функций, команд и структур управления. R имеет очень гибкий синтаксис, который позволяет легко учиться, а также легко допускать ошибки. Вы должны следовать передовым методам программирования, чтобы иметь возможность писать последовательный и чистый код.
ШАГ 3. «Цифры Coz не лгут»
(Базовая статистика)
Когда вы хорошо разбираетесь в основах и синтаксисе R, вам следует освежить в памяти основы статистики и математики. Хотя в R есть команды, которые могут легко выполнять сложные наборы операций, всегда полезно знать, что команды делают с данными за кулисами. Такие концепции, как линейная и нелинейная регрессия, анализ временных рядов, главный компонент и факторный анализ, очень полезны и широко используются в науке о данных, и очень полезно знать, как их выполнять с помощью R.
ШАГ 4: Игра с данными
(Обработка и визуализация данных)
Обработка данных - это самый первый шаг любого анализа данных. Это процесс изменения и приведения данных в соответствие с требуемым форматом для дальнейшего анализа. В R есть множество полезных и удобных функций для работы с данными. Он также имеет различные библиотеки для обработки, очистки и изменения формы данных. Правильная очистка и изменение формы данных делают процесс анализа намного проще и точнее.
ШАГ 5: Самый важный аспект проекта
(Опробование проектов в реальном времени)
Самые крутые проекты в области науки о данных с исходным кодом
Лучший способ научиться работать с R и добиться прогресса - это создавать собственные проекты и практиковаться. Практический опыт - лучший учитель всему. Начните с простого, как калькулятор, и увеличивайте сложность оттуда. В кратчайшие сроки вы будете анализировать большие наборы данных реальных данных или выполнять сложные алгоритмы Data Science.
В конце концов
Наука о данных похожа на огонь, и вам пора начать готовить на нем еду. По мере того, как разрыв между высоким спросом и низким предложением качественных специалистов по анализу данных сокращается, вы следует как можно скорее начать работу с Data Science. И изучение программирования на языке R, вероятно, является самым простым способом добиться того же.
Изучить R легко. Это также станет отличным решением для вашей карьеры и будущего.
Выполнив описанные выше шаги и немного поработав, вы быстро станете мастером программирования на R.
