Как изучить R: руководство для начинающих

Интересует ли вас возможность анализировать большие наборы данных? Если это так, то изучить R — полезный навык.

R — популярный язык программирования, используемый для широкого круга задач в области науки о данных и анализа. Язык программирования R предоставляет ряд статистических и графических инструментов для аналитиков данных.

Язык программирования R имеет широкий спектр вариантов использования. R используется для анализа небольших наборов данных о ценах на акции. Он используется для крупномасштабного анализа данных, собранных в социальных сетях.

Но как начать изучать программирование на R? Это вопрос, на который ответит это руководство. Мы дадим несколько основных советов, которые помогут вам начать свой путь к изучению R бесплатно и на хорошей основе.

Что такое R?

R — это язык программирования и среда для математических и статистических вычислений. Язык был разработан в Bell Laboratories Джоном Чемберсом и его командой. R часто считают новой реализацией другого языка науки о данных, S.

Язык программирования R позволяет выполнять статистический анализ наборов данных, например, с помощью линейного моделирования, анализа временных рядов, классификации и т.д. Язык R был написан с учётом дизайна. Это означает, что функции, необходимые для анализа набора данных, должны быть простыми для доступа и использования.

Почему вы должны изучать R?

В отличие от других языков, таких как Python и Java, R известен крутой кривой обучения. Но пусть это не мешает вам научиться программировать на R. Есть ещё множество причин, по которым изучение R — это отличное вложение.

R создан для науки о данных

Язык программирования R, в отличие от Python, был создан специально для поддержки математических вычислений и анализа данных.

R широко используется специалистами по обработке данных во всём мире и не без оснований. Практически все функции, необходимые специалистам по обработке данных, доступны в R. Согласно опросу, проведённому O’Reilly Media в 2014 году , R является самым популярным языком программирования, используемым профессионалами в области анализа данных.

Язык программирования R позволяет выполнять вычисления в области науки о данных без компилятора, что делает разработку кода более эффективной. Кроме того, R — это статистический язык, поэтому статистические модели легко преобразовать в код с помощью R.

R имеет поддерживающее сообщество разработчиков

Поскольку данные становятся всё более важной частью технологической индустрии, соразмерно выросла и область науки о данных. Согласно StackOverflow , R является одним из самых быстрорастущих языков программирования в мире, что показывает, насколько широко распространена эта технология.

Поскольку R настолько популярен, легко найти других разработчиков, которые помогут с проблемами, с которыми вы столкнулись. Язык R также хорошо документирован. На таких сайтах, как StackOverflow, уже есть тысячи вопросов о R. Это означает, что у вас не должно возникнуть проблем с поиском решения проблемы.

R используется в промышленности

R — это не просто язык, используемый любителями для анализа данных, это инструмент, который крупные игроки используют в промышленности. Он используется для машинного обучения, обучения людей, глубокого обучения, статистического программирования и бизнес-аналитики.

Например, Facebook использует R для анализа поведения, связанного с обновлениями статуса. Google использует R для измерения эффективности своих рекламных кампаний.

Microsoft приобрела компанию Revolution R и также использовала R. Bing, Merck, TechCrunch и Mozilla — это лишь некоторые из множества компаний, в которых используется R.

Для чего используется R?

R — это язык программирования, используемый для статистического программирования и графики. Он обычно используется в науке о данных для обработки больших объёмов данных, выявления тенденций и визуализации этих данных. R используется в самых разных сферах, от здравоохранения до технологий.

Помимо упрощения статистических расчётов, R предоставляет ряд инструментов для обмена данными. Данные из R легко экспортировать в графические формы, объясняющие набор данных.

В промышленности невозможно избежать влияния R. Согласно StackOverflow, Academia использует R чаще, чем любые другие настройки . За этим внимательно следят в отрасли здравоохранения. Помимо здравоохранения, правительство, консалтинговые компании и страховые компании активно используют R.

Сколько времени нужно, чтобы изучить R?

На изучение основ R уходит около месяца, если вы тратите час в день на учёбу. Если вы хотите использовать R в профессиональной среде, вы можете рассчитывать потратить не менее шести месяцев на изучение необходимых вам знаний.

Как и любой другой язык программирования, трудно оценить, сколько времени вам понадобится, чтобы выучить его. R сильно отличается от многих языков программирования. Хотя технический опыт поможет вам, даже начинающие концепции будут незнакомы многим программистам.

Более того, существуют тысячи пакетов, расширяющих R. Эти пакеты написаны для применения R в различных конкретных контекстах.

Трудно ли научиться R?

R известен тем, что его сложно выучить. Во многом это связано с тем, что R сильно отличается от многих языков программирования. Синтаксис R, в отличие от таких языков, как Python, очень трудно читать.

Более того, базовые операции, такие как выбор, присвоение имён и переименование переменных в R, более запутаны, чем в других языках.

Если вы уже знакомы с основными принципами науки о данных, вы, вероятно, столкнётесь с небольшими трениями, когда начнёте изучать R.

Со временем вы ближе познакомитесь с правилами языка. Это касается всех навыков программирования. Сначала вам предстоит долгий путь. Освоив основы, у вас появятся знания и образ мышления, необходимые для изучения более сложных концепций.

Лучшие способы быстро изучить R

У вас может возникнуть вопрос: как быстро изучить R? Чтобы ответить на этот вопрос, мы собираемся разделить наш вопрос на две части. Мы обсудим основные навыки, необходимые для освоения R, и ресурсы, которые вы можете использовать для развития этих навыков.

Определите свою мотивацию

Прежде чем вы даже начнёте изучать R, вы должны спросить себя: какова ваша мотивация? Может быть полезно иметь чёткое представление о том, почему вы хотите изучать R. Это затруднит отказ, когда вы столкнётесь с проблемой.

Вы хотите проанализировать личные данные? Или вы хотите стать специалистом по данным? Или вам просто нравится работать с наборами данных, и вы хотите испытать себя? Какой бы ни была ваша мотивация, постарайтесь сделать ее ясной и конкретной. Если вы хотите стать специалистом по данным, спросите себя, что вы хотите анализировать. Вы хотите анализировать данные фондового рынка, данные здравоохранения или спортивные данные?

После того, как вы определитесь с мотивацией, вы будете готовы продолжить свой путь к изучению программирования на R.

Изучение основ

Вы решили изучить R. Ваше основное внимание должно быть сосредоточено на усвоении основ. Это даст вам прочную основу, на которой вы сможете развить свои навыки. Чтобы помочь вам начать работу, мы составим список основных навыков, которые вам следует изучить.

Синтаксис и переменные

Невозможно избежать изучения синтаксиса R — правил, управляющих языком, — хотя он, как известно, сложен для изучения. Однако хорошая новость заключается в том, что как только вы изучите синтаксис R, вам больше не придётся его изучать!

Изучив базовый синтаксис R, вы можете перейти к изучению переменных и типов данных. Вот основные синтаксические темы, которые вам следует осветить:

• Как проводить математические вычисления?
• Комментарии?
• Типы данных.
• Переменные и векторы.
• Сравнение и логические операторы.
• Условные.
• Импорт функций.

Фреймы данных

Фреймы данных — это объекты, которые хранят данные в табличной структуре со строками и столбцами. Подумайте о фрейме данных как об электронной таблице, но такой, которую можно настроить более точно.

Основные темы, связанные с фреймами данных, которые вам следует изучить:

• Что такое фрейм данных?
• Как работать с CSV в R?
• Как сохранить данные в CSV?
• Каким образом проверить фрейм данных?
• Как выбрать и исключить столбцы и строки?
• Как расположить ряды?

Очистка и визуализация данных

Очистка данных относится к процессу подготовки набора данных для анализа. Чтобы очистить набор данных, вам необходимо удалить все данные, которые не подходят для вашего целевого варианта использования.

Визуализация — это метод, используемый для превращения необработанных данных, с которыми вы работаете, в диаграммы. Эти диаграммы визуально демонстрируют ваши данные. Вот основные темы, которые вам следует осветить в этих двух областях:

• Как привести в порядок / очистить данные?
• Изменение формы данных и удаление повторяющихся значений.
• Разделение набора данных по индексу и символу.
• Разбор строк.
• Как использовать ggplot2 для создания визуализаций?
• Эстетика для визуализации данных.
• Добавление меток в визуализацию данных.

Статистика с R

R предлагает широкий спектр функций для выполнения статистического анализа набора данных. Итак, хотите ли вы рассчитать медианное значение диапазона данных или выполнить расчёт стандартного отклонения, R поможет вам. Вот несколько основных статистических концепций, о которых вам следует знать:

• Среднее значение, медиана, мода и диапазон в R.
• Дисперсия и стандартные отклонения.
• Квартили и межквартильные диапазоны.

Проверка гипотезы

Аналитики данных разрабатывают гипотезы — предлагаемые объяснения тенденции — затем используют данные, чтобы выяснить, существует ли их гипотеза или нет. Важная часть работы аналитиком данных — это возможность проверять гипотезы. Вот основные темы, которые вы должны изучить, чтобы овладеть гипотезами проверки:

• Формулировка гипотезы.
• Разработка эксперимента для доказательства гипотезы.
• Уровни значимости с использованием p-значений.
• Т-тесты.
• Предположения, связанные с проверкой гипотез.

Работа над проектами R

Освоив синтаксис, что само по себе является большим подвигом, вы будете готовы приступить к работе над своими проектами.

Проекты позволяют вам развивать свои навыки, работая над важным для вас проектом. Вот так. Когда вы работаете над самостоятельным проектом, вы можете выбирать, над чем вы будете работать и как это получится.

Вы зациклены на идеях? Если это так, спросите себя: какие данные я генерирую каждый день? Затем попробуйте придумать проект, который вы могли бы построить, используя эти данные. Возможно, вы хотите проанализировать данные своего фитнес-трекера. Или, может быть, вы хотите проанализировать свои финансы. Или, может быть, вас интересуют погодные тенденции в вашем районе весной.

Независимо от того, над чем вы в итоге работаете, убедитесь, что это соответствует вашим интересам. Это гарантирует, что даже если вы столкнётесь с проблемой, у вас не возникнет проблем с поиском мотивации, необходимой для продолжения работы.

Идеи проекта R

Вот несколько идей, которые могут вам помочь:

• Анализируйте эффективность фондового рынка.
• Анализ настроений отзывов об Amazon.
• Система рекомендаций фильмов.

Первый проект, над которым вы работаете, должен быть простым, чтобы вы не взяли слишком много слишком рано. Это частая ошибка, которую допускают даже опытные программисты, осваивающие новый навык). Когда вы почувствуете себя более уверенно, вы сможете добавлять новые сложности в свои проекты.

Если вы не можете найти набор данных для работы, вам следует попробовать Kaggle . Kaggle — это сайт, на котором аналитики данных и учёные могут работать вместе и обмениваться проектными идеями. На Kaggle есть тысячи наборов данных с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать в своих проектах бесплатно. Это почти устраняет проблему «Я не могу найти нужные данные!» когда вы работаете над новым проектом.

Исследуйте более сложные темы

После того, как вы создали несколько проектов, вы можете перейти к изучению более сложных проектов. Это особенно важно, когда вы изучаете R, потому что более крутая кривая обучения может облегчить прекращение обучения после определённого момента. Вам нужно продолжать идти и бросать вызов себе, чтобы достичь новых высот.

Вот несколько вопросов, которые вы должны задать себе, чтобы побудить вас задуматься о том, как вы можете улучшить:

• Может ли ваш проект обрабатывать больший набор данных?
• Можете ли вы добавить в свой проект функции прогнозирования?
• Какие предубеждения могут существовать в вашем анализе? Как вы можете бороться с этими предубеждениями?
• Как вы можете улучшить производительность вашего проекта?
• Не могли бы вы создать больше визуализаций из ваших данных?

Эти вопросы помогут вам задуматься о том, как вы можете улучшить, даже если вы изучите основы. Потому что, в конце концов, когда вы учитесь программировать, нет настоящего «конца» — всегда есть что-то новое, чему вы можете научиться.

Присоединяйтесь к сообществу разработчиков R

Научиться программировать сложно. А изучение синтаксиса для R — это отдельная проблема. В результате вы можете столкнуться с ситуациями, когда вам захочется сдаться и заняться чем-то другим.

Один из способов справиться с этими ситуациями — присоединиться к сообществу разработчиков. Сообщества разработчиков — это именно то, что вы думаете. Это сообщества программистов, которые собираются для обмена идеями и совместной работы над проектами друг с другом.

Сообщества разработчиков объединяют большое количество разработчиков, от новичков до экспертов, в одну комнату для обсуждения кодирования. В результате эти сообщества часто являются отличным местом для знакомства с новыми программистами и поиска решений проблем, с которыми каждый сталкивается.

Сообщества разработчиков R

Вот несколько отличных сообществ для начинающих разработчиков R:

• Сообщество RStudio: Сообщество RStudio — это группа разработчиков R и пользователей пакета RStudio, которые собираются, чтобы обсудить программирование на R.
• Dev.to: Dev.to — это сообщество разработчиков, помогающих друг другу. На Dev.to можно найти множество отличных тем по науке о данных, хотя их R-сообщество является новым.
• StackOverflow: StackOverflow — это сайт вопросов и ответов для программистов. На протяжении многих лет тысячи людей публиковали вопросы, связанные с R. Если вам нужна помощь в чём-то, вы сможете найти ответ на StackOverflow.
• Список рассылки R-Help: Списки рассылки могут быть старой идеей. Список рассылки R-Help — отличное место для разработчиков R, чтобы быть в курсе последних событий в сообществе R.

Однако, присоединиться к сообществу разработчиков недостаточно. После того, как вы присоединитесь к сообществу, вы должны начать вносить свой вклад как можно скорее. Вызовитесь добровольцем, чтобы помочь другим, если можете, или задавайте другим людям полезные вопросы, чтобы обсуждение продолжалось.

Практикуйте свои навыки R

Практика — лучший способ стать опытным разработчиком R. Как гласит старая пословица, «практика приводит к совершенству».

Обучение программированию — это навык, и, как и любой навык, практика — лучший способ добиться успеха. При использовании R практика особенно важна, потому что многие синтаксические особенности, с которыми вы столкнётесь, поначалу могут быть трудными для понимания. Но по мере того, как вы будете больше практиковаться в работе с R, вы приспособитесь к особенностям языка.

Вы ищете способы попрактиковаться в навыках R? Вот несколько советов, как это сделать:

• Создайте проект, который вас интересует. Работа над проектом требует большой отдачи. Это того стоит, потому что, начав, вы не захотите сдаваться, пока не закончите.
• Участвуйте в задачах кодирования. На таких сайтах, как Coderbyte и Codewars, есть задачи кодирования, специфичные для R, которые вы можете использовать для развития своих навыков.
• Анализируйте наборы данных для развлечения. Если у вас есть несколько свободных часов, не стесняйтесь зайти на Kaggle, перечитать задание и попробовать.

Мы не можем подчеркнуть важность практики. Чем больше вы практикуетесь, тем лучше у вас получается: это так просто.

Заключение

R — это язык программирования, который в последние несколько лет становится всё более популярным среди специалистов по обработке данных и аналитиков. Возможность программирования на R не только может помочь вам открыть карьерные возможности. Знание R также даст вам целый ряд новых навыков, которые вы можете использовать для анализа данных. Вы также сформируете мышление, необходимое для решения проблем в своей жизни, используя данные.

Обойти это невозможно — изучение R — сложная задача, а его синтаксис может сбивать с толку даже существующих программистов. Кроме того, R постоянно меняется, поэтому со временем вы можете обнаружить, что вам нужно вернуться к основным концепциям и снова освоить их. Но это всего лишь часть работы программиста, потому что все лучшие языки программирования со временем развиваются.

Изучение R не только возможно, но и доступно, если вы выполните шаги, описанные в этой статье. Вот что мы рекомендуем:

• Найдите учебные ресурсы.
• Изучите основы.
• Построить проект.
• Ищите способы улучшить свои проекты.
• Присоединяйтесь к сообществу разработчиков.
• Практикуйте свои навыки R.
• Выполнение этих шагов поможет сделать ваш путь к изучению R. Затем, когда вы изучите R, вы сможете начать работать над широким спектром интересных проектов.

Читайте также: Как изучить PHP