Die Popularität der Programmiersprache R nimmt zu, insbesondere in den Bereichen Data Science und Analytics.
Da es bessere Datenvisualisierungstechniken bietet, R-Programmierung spielt in der Statistik eine entscheidende Rolle.
Das Erlernen dieser Sprache kann jedoch frustrierend sein, wenn Sie keinen klaren Weg haben, sich ihr zu nähern. In der Vergangenheit hatten Sie vielleicht große Probleme beim Erlernen von R oder einer anderen Sprache.
Vertrau mir; du bist nicht alleine!
Geben Sie nicht sich selbst oder der Sprache die Schuld; Das Problem könnte in Ihrer Herangehensweise gelegen haben. Die Art und Weise, wie Sie etwas lernen, hat einen großen Einfluss auf das Endergebnis.
Wenn Sie eine klare Strategie haben, wie und warum Sie eine bestimmte Sprache lernen sollten, erhöht sich die Chance, dass Sie diese beherrschen. Wenn Ihr Ziel und Ihre Strategie nicht übereinstimmen, könnten Sie sich in ähnlicher Weise mit der Sprache langweilen und am Ende damit aufhören.
Es ist vergleichbar mit dem Erlernen einer gesprochenen Sprache.
Wenn Sie also bereit sind, R zu lernen, machen Sie sich zunächst Ihr Motiv klar, sei es die Erweiterung Ihres Wissens oder die Suche nach einer Karriere in der Datenwissenschaft. Bereiten Sie als Nächstes eine Strategie vor und richten Sie sie an Ihrem Ziel aus.
…und fang an zu lernen.
In diesem Artikel werde ich über einige gute Ressourcen zum Erlernen der Programmiersprache R sprechen, die Ihnen den richtigen Ansatz zur Vereinfachung der Dinge bieten.
Aber das Wichtigste zuerst,
Inhaltsverzeichnis
Was ist die Programmiersprache R?
R ist eine Open-Source-Programmiersprache für Grafiken und statistische Berechnungen.
Es wurde 1993 von Ross Ihaka & Robert Gentleman entwickelt. Sie ähnelt der Programmiersprache – S. Man könnte sagen, dass die Programmiersprache R eine Implementierung von S ist, die lexikalische Scoping-Semantik kombiniert. Die Software ist hauptsächlich in C, R und Fortran geschrieben.
R bietet eine breite Palette statistischer und grafischer Techniken und ist darüber hinaus äußerst erweiterbar. Es umfasst klassisches statistisches Testen, lineare und nichtlineare Modellierung, Zeitreihenanalyse, Clustering und Klassifizierung.
Eine der größten Stärken von R liegt in der mühelosen Erstellung eines gut gestalteten Diagramms in Veröffentlichungsqualität, einschließlich mathematischer Formeln und Symbole.
Die Fähigkeiten von R
R ist eine Art integrierte Suite, die aus Softwareeinrichtungen besteht, die Sie zur Berechnung, grafischen Darstellung und Datenbearbeitung verwenden können.
Es enthält:
- Effektive Speicher- und Datenverarbeitungseinrichtung
- Eine integrierte, kohärente und große Sammlung von Datenanalyse-Tools
- Eine Reihe verschiedener Operatoren, die beim Berechnen von Arrays in bestimmten Matrizen nützlich sind
- Einfache, effektive und gut entwickelte Programmiersprache mit Schleifen, Bedingungen und benutzerdefinierten Variablen
- Grafische Einrichtungen zum Analysieren von Daten und Anzeigen auf Papier oder auf dem Bildschirm
- R kann durch Pakete erweitert werden. Tatsächlich werden über die R-Distribution etwa 8 Pakete bereitgestellt, während mit der CRAN-Site-Familie weitere hinzugefügt werden können.
- Plattformübergreifende Interoperabilität
- Anstelle eines Compilers verwendet R einen Interpreter, der die Codeentwicklung vereinfacht.
- Es lässt sich gut mit verschiedenen Datenbanken verbinden und bringt Informationen aus MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite usw.
- Es integriert leistungsstarke Tools zur Übermittlung von Berichten in verschiedenen Formen wie HTML, XML, CSV, PDF und interaktive Websites mit R-Paketen.
- R-Pakete enthalten verschiedene Codes, Features und Funktionen, die auf statistische Modellierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung, Datenimport und -manipulation zugeschnitten sind.
Wie unterstützt R bei der Datenanalyse?
Die Datenanalyse mit R erfolgt in einer Reihe verschiedener Schritte:
- Programmieren oder importieren: Programmieren mit R oder Sie können Daten aus Datenbanken und Dateien in die R-Softwareumgebung importieren
- Transformieren: Die Datenorganisation erfolgt durch Transformieren einer Spalte in eine Variable, während eine Zeile in eine Beobachtung umgewandelt wird. Beobachten Sie Ihre Interessen, erstellen Sie eine neue Variable als Funktion aktueller Variablen und entdecken Sie Beobachtungsstatistiken.
- Visualisierung: Datendarstellungen in grafischer Form, um Trends, Muster und Datenausnahmen leicht zu erkennen.
- Modelle: Dies sind ergänzende Visualisierungswerkzeuge wie Computer- oder mathematische Werkzeuge zur Beantwortung von Beobachtungsfragen.
- Kommunikation: Kommunizieren Sie Ergebnisse mit anderen, von der Visualisierung bis zur Modellierung, mit Hilfe von einfach zu erstellenden Plots in Druckqualität, die Sie mit jedem auf der Welt teilen können.
Wer verwendet R und warum?
R genießt nicht nur das Vertrauen von Wissenschaftlern, sondern auch von großen Unternehmen, darunter Google, Facebook, Airbnb, Uber und mehr. Es wird fast überall in den Bereichen Gesundheitswesen, Beratung, Behörden, Versicherungen, Energie, Finanzen, Medien eingesetzt. Sie verwenden es für statistische Rückschlüsse, maschinelle Lernalgorithmen und Datenanalysen.
Sie sehen, die Nachfrage nach R besteht in verschiedenen Branchen. Darüber hinaus prägt die Datenanalyse zweifellos die heutigen Unternehmen. Obwohl es viele Tools gibt, sticht R heraus. Das liegt daran, dass Sie möglicherweise Folgendes haben:
- Excel und PowerBI, aber ihnen fehlt die Modellierungsfähigkeit;
- Python eignet sich hervorragend für KI und ML, verfügt jedoch nicht über Kommunikationsfunktionen.
- SAS ist gut für statistische Analysen, aber nicht kostenlos
- Tableau eignet sich hervorragend für grafische Darstellungen, muss jedoch bei der Entscheidungsfindung und Statistik besser abschneiden.
R füllt jedoch die Lücke, indem es eine hervorragende Lernkurve mit einer guten Balance zwischen Datenimplementierung und -analyse bietet.
Daher ist es sinnvoll, R für Datenmanipulation und -analyse zu lernen und sogar Data Scientist zu werden.
Aus diesem Grund verwenden Data Scientists R, um Daten zu verstehen, zu manipulieren, den besten Ansatz zu finden und mit anderen über Berichte, Dashboards oder Web-Apps zu kommunizieren. Auf diese Weise erledigt eine einzige Plattform die gesamte Arbeit.
Jetzt wissen Sie, wie R funktioniert und warum Sie sich dafür entscheiden sollten, aber wo können Sie R lernen?
Ist das so schwer zu lernen?
Wenn Sie mir diese Fragen vor ein paar Jahren gestellt hätten, hätte ich gesagt, ja, es ist aufgrund seiner komplexen Struktur etwas schwierig. Aber jetzt werden Pakete eingeführt, um dieses Problem zu lösen, was die Datenmanipulation einfacher und intuitiver gemacht hat, und die Erstellung von Diagrammen ist ziemlich einfach.
Mit Paketen wie TensorFlow und Keras können Sie High-End-ML-Techniken erstellen; Sie können Python, C++ und Java in R aufrufen und sich mit Hadoop oder Spark verbinden. Und R hat sich auch in Bezug auf die Rechengeschwindigkeit weiterentwickelt.
Willst du also R lernen?
Ich gehe von einem JA aus!
Lassen Sie uns einige gute Ressourcen finden, um R zu lernen.
Datenwissenschaftler mit R
Erwerben Sie die R-Fähigkeiten, die Ihnen beim Aufbau Ihrer Karriere als Data Scientist helfen können Datacamp. Um den Kurs zu beginnen, benötigen Sie keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen in diesem Bereich.
Sie werden Ihnen die vielseitige Sprache R beibringen und wie Sie damit Daten importieren, manipulieren, visualisieren und bereinigen können, was die grundlegenden integralen Fähigkeiten sind, die Sie benötigen. Sammeln Sie mit interaktiven Übungen praktische Erfahrungen mit berühmten R-Paketen wie ggplot2 zusammen mit Tidyverse-Paketen wie readr und dplyr.
Der Kurs führt Sie auch in einige Datensätze aus der realen Welt ein, die Ihnen dabei helfen, maschinelles Lernen und statistische Techniken zu erlernen, die zum Schreiben von Funktionen und zum eigenständigen Durchführen von Clusteranalysen erforderlich sind.
Alles, was Sie tun müssen, ist, diesen Kurs zu beginnen, R-Fähigkeiten zu erweitern und Ihren Weg zum erfolgreichen Data Scientist fortzusetzen. Sie bieten mehr als 75 Stunden Lernressourcen. Es beinhaltet die Einführung in die Sprache, um die Grundlagen der Datenanalyse mit typischen Datenstrukturen wie Matrizen, Vektoren, Datenrahmen usw.
R Programmierung AZ
Udemy enthält R Programming AZ mit praktischen Übungen, die Ihnen dabei helfen, ein Data Scientist zu werden. Der Kurs ist in 8 Abschnitte, 82 Vorlesungen unterteilt und dauert ungefähr 11 Stunden.
Sie bringen Ihnen R Schritt für Schritt bei und Sie lernen wertvolle Konzepte kennen, die nach jeder Vorlesung sofort anwendbar sind. Eine weitere großartige Sache ist, dass sie Ihnen Konzepte anhand von Live-Beispielen beibringen. Das gesamte Training ist voll von analytischen Herausforderungen aus der Praxis, die Sie während Ihrer Vorlesung und Ihrer Hausaufgabe lösen werden.
Jeder mit beliebigen Fähigkeiten kann diesen Kurs lernen, aber Sie müssen die Sprache R lernen und sich spannenden Herausforderungen stellen. Das Kursmaterial vermittelt Ihnen die Grundprinzipien und das Erstellen von Variablen, Vektoren, Schleifen und Funktionen.
Sie lernen auch die Normalverteilung kennen und üben mit Finanzdaten, statistischen Daten und Sportdaten. Außerdem lernen Sie, wie Sie R Studio verwenden und es nach Ihren Wünschen anpassen.
Am Ende dieses Kurses würden Sie R-Pakete installieren und Große Zahlen, Ganzzahlen, Double, Zeichen und mehr verstehen. Der Kurs beinhaltet auch fortgeschrittene Visualisierung mit GGPlot2 zusammen mit Hausaufgabenlösungen und Bonus-Tutorials.
Statistik mit R
Coursera bietet diesen Kurs an – Statistik mit R-Spezialisierung, um Ihnen dabei zu helfen, R für die Datenanalyse zu beherrschen, einschließlich Modellierung, Inferenz und Bayes-Techniken. Dieser Kurs ist völlig KOSTENLOS und wird von der Duke University angeboten.
Dieser Kurs vermittelt Fähigkeiten wie statistische Inferenz, lineare Regression und Statistik, RStudio, R-Programmierung, explorative Datenanalyse, statistische Hypothesentests, Bayes’sche Statistik, Bayes’sche lineare Regression, Bayes’sche Inferenz, Regressionsanalyse und Modellauswahl.
Die Spezialisierung vermittelt Ihnen, wie Sie Daten in der Programmiersprache R visualisieren, analysieren und anschließend reproduzierbare Reports erstellen. Sie lernen, statistische Inferenz in ihrer einheitlichen Natur darzustellen und Modellierung und andere Techniken durchzuführen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Der Kurs hilft Ihnen auch dabei, Ergebnisse richtig zu kommunizieren, Daten mit R-Paketen zu organisieren und zu visualisieren und Entscheidungen und Behauptungen zu kritisieren. Es wird Ihnen helfen, Ihr Portfolio mit verschiedenen Projekten in der Datenanalyse aufzubauen, um Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen und zusätzlich einen hochbezahlten Job zu bekommen.
Dieser Anfängerkurs dauert ungefähr 7 Monate und bietet einen flexiblen Zeitplan, vollständige Online-Vorlesungen und ein teilbares Zertifikat nach Abschluss.
Erste Schritte mit R
Ein weiterer Kurs von Coursera in dieser Liste ist – Erste Schritte mit R.
Dies ist ein Anfängerkurs, der etwa 2 Stunden in Anspruch nimmt, und Sie können nur auf Ihrem Desktop darauf zugreifen, ohne dass ein Download erforderlich ist. Dieses geführte Projekt vermittelt Ihnen die Grundlagen der R-Programmierung, um Ihren ersten Schritt in Richtung Datenanalyse zu machen. 
Hier lernen Sie, wie Sie R Studio oder die R-GUI und die verschiedenen Datenstrukturen und -typen verwenden, die in dieser Sprache verwendet werden. Schließlich zeigen sie Ihnen, wie Sie die R-Pakete installieren und Ihre Datensätze in den Arbeitsbereich von R Studio importieren.
Es gibt keine notwendigen Voraussetzungen, um dieses Projekt abzuschließen; nur grundlegende Computerkenntnisse sind ausreichend. Im geführten Projekt wäre Ihr Arbeitsbereich ein Cloud-Desktop, auf den Sie über Ihren Browser zugreifen können. Ihr Ausbilder führt Sie in einem geteilten Bildschirm über ein Video, damit Sie die Dinge Schritt für Schritt verstehen.
Udacity
Lernen Sie die R-Programmierung, um ein Datenwissenschaftler zu werden Udacity. Die ungefähre Dauer dieses Kurses beträgt 3 Monate mit 10 Stunden Aufwand pro Woche, und es sind keine harten Voraussetzungen erforderlich.
Der Lehrplan umfasst das Programmieren in R, Befehlszeile, SQL und Git, damit Sie datenbezogene Probleme lösen können. Sie lernen SQL-Grundlagen wie JOINs, Unterabfragen und Aggregationen kennen und verwenden sie, um Geschäftsprobleme zu lösen.
Lernen Sie Grundlagen, einschließlich Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen und Variablen. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie Daten mit GGPlot2 visualisieren.
Das Programm umfasst reale Projekte mit immersiven Inhalten, die von Experten entwickelt wurden, Mentorenunterstützung und Karrieredienste wie Lebenslauf- und Portfolioüberprüfungen. Lernen Sie nach Ihrem eigenen Zeitplan und erhalten Sie personalisiertes Feedback, praktische Tipps und zusätzliche Vorschläge für weitere Ressourcen.
ML-Wissenschaftler mit R
Beherrschen Sie die Sprache R, um ein selbstbewusster Wissenschaftler für maschinelles Lernen zu werden Datacamp. Sie bieten insgesamt 15 Kurse mit mehr als 60 Stunden Aufwand beim Erlernen von R an. Hier; Sie erweitern Ihre R-Fähigkeiten mit einer Toolbox und führen unüberwachtes und überwachtes Lernen durch.
Sie werden Ihnen beibringen, wie Sie Daten für die Modellerstellung verarbeiten, die Modelle trainieren und visualisieren und ihre Leistung testen. Darüber hinaus helfen Sie bei der Optimierung ihrer Parameter, um eine bessere Leistung zu erzielen.
In der Zwischenzeit lernen Sie auch Bayessche Statistik, Spark und Natural Language Processing (NLP) kennen. Sie werden Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens für die Klassifizierung beibringen, wie Sie zukünftige Ereignisse durch lineare Regression, Zufall, Wälder, xgboost und additive Modelle vorhersehen können.
Sie lernen auch Dimensionalität, Clustering, ML in Tidyverse, logistische Regression, Clusteranalyse, ML mit einem Caret, baumbasierte Modelle, Support-Vektor-Maschinen, Themenmodellierung, Hyperparameter-Tuning und mehr.
Datenanalyse mit R
Edureka bietet das Trainingsprogramm an – Datenanalyse mit R um Ihnen dabei zu helfen, Fachwissen in den Bereichen Datenmanipulation, Visualisierung, explorative Datenanalyse, Mining, Stimmungsanalyse und Regression zu erwerben.
Die Schulung kann Ihnen auch beim Erlernen von R Studio für Fallstudien über soziale Medien und den Einzelhandel helfen. Sie haben diesen Kurs entwickelt, um die Fähigkeiten und Kenntnisse zu vermitteln, die erforderlich sind, um ein Datenanalyse-Profi zu werden. Es behandelt grundlegende R-Konzepte bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Entscheidungsbaum-Ensemble, kollaborative Filterung und mehr.
Die Module führen Sie durch wichtige Terminologien wie Business Intelligence, Daten und Informationen, Business Analytics und mehr. Sie lernen Datenimportmethoden, explorative Datenanalyse, Clustering, lineare und logistische Regression, überwachte ML-Techniken, ANOVA, R-Pakete, Erstellung von Diagrammen und mehr sowie Projektarbeit kennen.
Zur Aufnahme dieses Kurses benötigen Sie Grundkenntnisse der Statistik. Es umfasst 30 Stunden Online-Unterricht, in dem Sie nach jedem Unterricht praktische Aufgaben erledigen müssen, sowie lebenslangen Zugang zum Kurs mit Präsentationen, Unterrichtsaufzeichnungen, Installationsanleitungen und Quizfragen. Erhalten Sie ein Zertifikat nach Abschluss des Kurses.
Youtube
Lernen Sie R weiter Youtube mit Barton Poulson, der die Grundlagen der Sprache R und statistische Berechnungen lehrt.
Das Tutorial behandelt Themen wie die Installation von R, Dinge über R Studio, die Plotfunktion, Pakete, Histogramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, die Zusammenfassungsfunktion, überlagernde Diagramme und die Beschreibungsfunktion.
Er lehrt auch, wie man Fälle, Faktoren, Datenformate auswählt, wie man Daten eingibt, Daten importiert, die Konzepte der hierarchischen Clusterbildung, Regression, Hauptkomponenten und mehr.
Codeakademie
Codeakademie führt Sie in die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache R ein. Es gibt keine besonderen Voraussetzungen, um diesen Kurs zu lernen, oder es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Hier erfahren Sie, wie Sie Daten organisieren, ändern und die Datenrahmen bereinigen. Sie werden Ihnen auch beibringen, Datenvisualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse anzuzeigen. Darüber hinaus lernen Sie Hypothesentests und Statistik kennen, um sich im Bereich der Datenanalyse zu profilieren.
Der Lehrplan umfasst auch die Grundlagen von Aggregaten und das Verbinden von Tabellen mit dplyr; Berechnungsmodus, Mittelwert und Median; und Statistiken wie Quartile, Quartilsabstand und Quantile.
Sie können Ihr Wissen auch durch Quiz testen, um Syntax und Gedächtnis zu schärfen. Es dauert ungefähr 20 Stunden, um den Kurs abzuschließen, und mit dem Pro-Plan können Sie ein Zertifikat erwerben.
Datenmentor
Datenmentor Der Kurs beinhaltet unbegrenzten Zugriff auf über 45 Videos, interaktive Aufgaben, R Essentials eBook und ein Projekt.
Es macht Sie mit den Grundlagen der Datenwissenschaft, ihren Prozessen und den verschiedenen Schritten vertraut, die Sie unternehmen müssen, um eine datenwissenschaftliche Aufgabe wie das Abrufen von Daten, das Untersuchen, Modellieren und Übermitteln des Berichts abzuschließen.
Fazit
Mit vielen verfügbaren Ressourcen ist das Erlernen der Programmiersprache R keine schwierige Aufgabe mehr. Alles, was Sie brauchen, ist eine Leidenschaft für das Lernen und den starken Wunsch, sich in den Bereich der Datenwissenschaft zu wagen.
Sind Sie also ein aufstrebender Data-Science-Profi? 💡
Lernen Sie R mit Hilfe der oben genannten erstaunlichen Kurse.