Эта статья была впервые опубликована на: https://www.crampete.com/blogs/why-choose-programming-with-r-for-your-data-science-project/
Наука о данных — это захватывающая смесь многих областей науки, математики, статистики, компьютерных наук, бизнес-аналитики. В последние дни этот постоянно растущий список расширился за счет добавления машинного обучения и искусственного интеллекта. Важной частью этого является R, язык статистического программирования.
//Цитата «Язык, который не влияет на то, как вы думаете о программировании, не стоит знать».
R — это определенно тот язык, который повлияет на ваше мышление. В этом блоге мы увидим, почему многие специалисты по данным выбирают R. Мы также коснемся инструментов обработки данных в R, которые помогут вам работать лучше.
Подробнее: Учебник по науке о данных: полное руководство для начинающих.
R — прекрасный язык, созданный двумя людьми из Оклендского университета в Новой Зеландии в качестве платформы для обработки статистики. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое развивалось более десяти лет. Благодаря вкладу многих он превратился в один из наиболее широко используемых языков для науки о данных.
В последнее время им постоянно задают вопрос: следует ли мне изучать Python или R для обработки данных?
У каждого языка есть свой набор плюсов и минусов, и никогда не бывает легко указать, что один лучше другого. Есть случаи, когда специалисты по данным любят Python, а есть случаи, когда R предпочтительнее.
//quote «Думай дважды, кодируй один раз».
Сторонники Python утверждают, что он более популярен и доступен, чем R. Сторонники R заявляют, что это язык, специально предназначенный для работы такого типа, и поэтому он предпочтительнее.
Что касается того, какой язык использовать, есть много факторов, которые вступают в игру. Наряду с вопросом опыта и удобства, от ученого данных также требуется выбор R или Python.
Мы предлагаем онлайн-курс по Python, и вы можете зарегистрироваться, если хотите его изучить.
Давайте поговорим о R. В первые дни его продвигали как статистическую платформу. Так что же изменилось? Что мы можем сказать, R сегодня? R стал многогранным, и давайте посмотрим на некоторые из них.
Язык программирования. Он объектно-ориентированный по своей природе и имеет объекты, операторы, функции и т. д. Вы можете кодировать для изучения и моделирования данных.
Среда статистического анализа. Он был впервые представлен для этой цели и играет ключевую роль. в большинстве исследований и прогнозного моделирования.
Программное обеспечение для анализа данных — это инструмент, который предпочтительнее для операций, основанных на статистике, и поэтому используется для анализа данных. прогнозное моделирование и визуализация данных.
R имеет очень сильное сообщество, и они предлагают широкий спектр пакетов в качестве дополнений. Некоторые из популярных пакетов включают в себя пакеты для запуска SQL в R, использования контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в R, драйверы базы данных для доступа к базам данных и множество дополнительных функций.
R, изначально разработанный двумя академиками, нашел поддержку академических кругов, и группа лидеров расширилась за счет всемирно известных ученых и академиков, которые вносят свой вклад в ее развитие. Он также имеет активную группу переполнения стека.
Легко ли выучить R?
Это опять же зависит от вас. Одна вещь, которую вы не должны забывать о R, это то, что он никогда не задумывался как язык общего назначения и предназначался для статистических вычислений и графики.
Следующее, что имеет значение, — это опыт. Если вы новичок в мире программирования, вам определенно будет трудно учиться, и вы будете предполагать, что у него крутая кривая обучения. Но если вы опытный кодер, то вам не составит труда с этим бороться. Вам будет легко учиться.
В любом случае, в Интернете есть множество ресурсов, и есть онлайн-курсы, которые вы можете пройти, чтобы выучить этот язык.
Если вы ищете онлайн-курс по науке о данных или, может быть, офлайн-курс по науке о данных, они также доступны, и вместо изучения только одного языка вы можете получить сертификат специалиста по данным в Crampete.
Почему стоит выбрать R для вашего проекта по науке о данных?
Мы знаем, что язык программирования выбирается исходя из требований проекта. Вот список причин, по которым R может стать отличным выбором для вашего проекта по науке о данных!
Доступность
R является языком с открытым исходным кодом, что означает, что он доступен бесплатно. Это, в свою очередь, подчеркивает, что R — отличное экономичное решение для проектов по науке о данных в любом масштабе — маленьком или большом. Сообщество разработчиков для R огромно, и разработка происходит очень быстрыми темпами.
Участники также создают пакеты, которые являются дополнительными для R и могут использоваться для различных целей, включая машинное обучение. Это также приводит к выводу, что доступно много R-разработчиков и их легче нанять.
R в целом популярен и все еще подвергается регулярным обновлениям и развитию. Вы можете использовать R для реализации ряда методов, как статистических, так и графических.
Его легко освоить, и он является предпочтительным выбором там, где присутствует сильная зависимость от статистики. Это делает R очень подходящим и хорошим выбором языка программирования для любых проектов по науке о данных.
Популярность в научных кругах
R — это язык академиков, предназначенный для студентов и других академиков. Так что неудивительно, что академики привязались к этому языку, как рыба к воде.
Фактически, его популярность в ратифицированном академическом кругу настолько огромна, что его лидерство выросло с 2 до многих других. В число этих лидеров и участников также входят многие выдающиеся ученые.
Кроме того, во многих популярных книгах по науке о данных описывается язык R. Это язык, который выбирают исследователи и ученые, экспериментирующие с наукой о данных. Есть много книг, которые можно найти в качестве учебных материалов для изучения этого языка.
Его популярность увеличивается с его особенностью и легкостью. Это еще одна причина, по которой вашему проекту по науке о данных может понадобиться R в качестве предпочтительного языка.
Машинное обучение
Существует заблуждение, что вы не можете использовать ML с R. Это абсолютно не так. В R предлагаются пакеты, которые предназначены для использования концепций машинного обучения в R. Знайте различия между машинным обучением и наукой о данных.
Это ОБЯЗАТЕЛЬНО, потому что на любом этапе в каждом продукте необходимо автоматизация. Может возникнуть необходимость в обучении алгоритма конкретным функциям и прогнозному моделированию.
R делает машинное обучение доступным и в этом контексте является отличным выбором для любого проекта по науке о данных.
Подробнее:Наука о данных против искусственного интеллекта: развейте сомнения
Обработка данных
Очень важным процессом, который утомляет и отнимает много времени в науке о данных, является обработка данных. Это означает очистку беспорядочных данных. Данные должны храниться в удобном формате, чтобы к ним можно было легко получить доступ, когда их нужно проанализировать.
R имеет довольно много впечатляющих пакетов, таких как данные. Table или пакеты dplyr, которые позволяют нам манипулировать базой данных для обработки данных. Эти функции очень полезны при работе с огромными объемами сложных данных.
Статистическая среда
Как уже упоминалось, R — это язык программирования, специально разработанный для статистических вычислений и конфигурации данных. Доступно множество библиотек, созданных пользователями.
Это делает анализ данных сравнительно простым процессом. Он также имеет обширную документацию. У R очень сильное сообщество, имеющее опыт работы со статистикой, и это дает R преимущество перед другими языками, когда речь идет о проектах по науке о данных.
Визуализация данных
Помимо статистических вычислений, R также предназначался для графики. Вот что такое визуализация данных.
Вам нужно представить информацию в графической форме, чтобы любой неспециалист, который сталкивается с информацией, мог понять результат и его влияние.
Визуализация также обеспечивает другой взгляд на анализируемые данные. В R есть много надежных инструментов, помогающих в анализе и представлении информации. Это делает его привлекательным выбором в качестве языка для вашего проекта по науке о данных.
Каковы популярные инструменты R для обработки данных?
Доступно множество инструментов для обработки данных. Здесь, в этом разделе, мы собираемся изучить несколько инструментов и библиотек R, которые популярны и помогут вам с широким спектром функций с R.
Обратите внимание, что существует порядок, и эти инструменты являются предпочтениями и предложениями. .
Dplyr — в первую очередь предназначен для манипулирования данными и работает с пятью функциями, необходимыми для манипулирования данными. Его можно использовать как в локальных, так и в удаленных базах данных.
RStudio — это интегрированная среда разработки для R. Она также поддерживает прямое выполнение и предоставляет инструменты для построения графиков,
Rattle — программа с открытым исходным кодом и популярный инструмент интеллектуального анализа данных для R. Он основан на графическом интерфейсе и представляет статистические и визуальные данные. Помогает в моделировании. Для ваших действий генерируется код, который затем можно использовать независимо от среды.
Mlr – пакет для машинного обучения. Он имеет большинство алгоритмов для задач машинного обучения. Он имеет множество функций и может выполнять параллельные операции.
Esquisse — пакет графического интерфейса для R. Эффективно используйте для визуализации данных. Используйте для рисования графиков, графиков, экспорта графика или написанного кода.
DT — оболочка для таблиц данных. Используется для отображения матриц и создания интерактивных дисплеев с помощью HTML. Он предлагает множество различных функций, таких как фильтрация, сортировка и многое другое.
RMarkdown – пакет для ведения записей со встроенным в него кодом на языке R. Он позволяет создавать документы и вести учет результатов анализа. Его можно использовать в сочетании с другими пакетами, чтобы легко создавать веб-отчеты.
В заключение можно сказать, что R — хороший выбор для изучения, учитывая потребность в использовании и доступность материалов. С сильным сообществом и обновлениями,
R держится в тонусе, и очень убедительным аргументом в пользу R является то, что это язык, предназначенный для науки о данных, а не для общего назначения, и операции по обработке данных проще на R. Таким образом, R — хороший инструмент для вашего проекта по науке о данных. .
Если вам интересно узнать больше о науке о данных, посетите наш раздел блогов.
