Lerne R und werde ein Data Scientist

Die Popularität der Programmiersprache R nimmt zu, insbesondere in den Bereichen Datenwissenschaft und Analytik.

Da es bessere Datenvisualisierungstechniken bietet, R Programmierung spielt eine entscheidende Rolle in der Statistik.

Das Erlernen dieser Sprache kann jedoch frustrierend sein, wenn Sie keinen klaren Weg haben, sich ihr zu nähern. In der Vergangenheit hatten Sie möglicherweise große Probleme beim Erlernen von R oder einer anderen Sprache.

Vertrau mir; du bist nicht allein!

Beschuldigen Sie sich nicht ganz sich selbst oder der Sprache. Das Problem könnte in Ihrem Ansatz gewesen sein. 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, wird Ihnen die Sprache möglicherweise langweilig und Sie beenden sie auf halbem Weg.

Es ist analog zum Erlernen einer gesprochenen Sprache.

Wenn Sie also bereit sind, R zu lernen, sollten Sie zunächst Ihr Motiv klarstellen, sei es, um Ihr Wissen zu erweitern oder eine Karriere in zu finden 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 bieten.

Aber die ersten Dinge zuerst,

Was ist die Programmiersprache R?

R ist eine Open-Source-Programmiersprache für Grafik und Statistik.

Es wurde 1993 von Ross Ihaka & Robert Gentleman entwickelt. Es 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 von statistischen und grafischen Techniken und ist außerdem in hohem Maße erweiterbar. Es umfasst klassische statistische Tests, lineare und nichtlineare Modellierung, Zeitreihenanalyse, Clustering und Klassifizierung.

Eine der Hauptstärken der R-Sprache besteht darin, mühelos ein gut gestaltetes Diagramm in Publikationsqualität zu erstellen, das mathematische Formeln und Symbole enthält.

Die Fähigkeiten von R.

R ist eine Art integrierte Suite, die aus Softwarefunktionen besteht, die Sie zur Berechnung, grafischen Darstellung und Datenmanipulation verwenden können.

Es umfasst:

• Effektive Speicher- und Datenverarbeitungsfunktion
• Eine integrierte, kohärente und umfangreiche Sammlung von Datenanalysetools
• Eine Klage verschiedener Operatoren, die bei der Berechnung von Arrays in bestimmten Matrizen nützlich sind
• Einfache, effektive und gut entwickelte Programmiersprache mit Schleifen, Bedingungen und benutzerdefinierten Variablen
• Grafische Möglichkeiten zur Analyse und Anzeige von Daten auf Papier oder auf dem Bildschirm
• R kann durch Pakete erweitert werden. Tatsächlich werden ungefähr 8 Pakete unter Verwendung der R-Verteilung geliefert, während mit der CRAN-Site-Familie weitere hinzugefügt werden können.
• Plattformübergreifende Interoperabilität
• Anstelle eines Compilers verwendet R einen Interpreter, der die Codeentwicklung erleichtert.
• Es lässt sich gut mit verschiedenen Datenbanken verknüpfen und liefert Informationen aus MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite usw.
• Es integriert leistungsstarke Tools für die Kommunikation von Berichten in verschiedenen Formen wie HTML, XML, CSV, PDF und interaktiven Websites mit R-Paketen.
• R-Pakete enthalten verschiedene Codes, Merkmale und Funktionen, die auf statistische Modellierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung, Datenimport und -manipulation zugeschnitten sind.

Wie hilft R bei der Datenanalyse?

Die Datenanalyse mit R erfolgt in verschiedenen Schritten:

• Programmieren oder importieren: Programmieren mit R oder Sie können Daten aus Datenbanken und Dateien in die R-Softwareumgebung importieren
• Transformieren: Die Datenorganisation erfolgt durch Umwandlung einer Spalte in eine Variable während einer Zeile in eine Beobachtung. Beobachten Sie Ihre Interessen, erstellen Sie eine neue Variable als Funktion der aktuellen Variablen und ermitteln Sie Beobachtungsstatistiken.
• Visualisierung: Datendarstellungen in grafischer Form, um Trends, Muster und Datenausnahmen leicht zu erkennen.
• Modelle: Dies sind ergänzende Visualisierungswerkzeuge wie rechnerische oder mathematische Werkzeuge zur Beantwortung von Beobachtungsfragen.
• Kommunikation: Kommunikation der Ergebnisse mit anderen, von der Visualisierung bis zur Modellierung, mithilfe von einfach zu erstellenden Plots in Druckqualität, die Sie mit jedem auf der Welt teilen können.

Wer benutzt R und warum?

R wird nicht nur von Wissenschaftlern, sondern auch von großen Unternehmen wie Google, Facebook, Airbnb, Uber und anderen als vertrauenswürdig eingestuft. Es wird fast überall in den Bereichen Gesundheitswesen, Beratung, Regierung, Versicherungen, Energie, Finanzen und Medien eingesetzt. Sie verwenden es für statistische Inferenz, Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse.

Sie sehen, die Nachfrage nach R ist in verschiedenen Sektoren. Darüber hinaus prägt die Datenanalyse zweifellos das heutige Geschäft. Obwohl es viele Werkzeuge gibt, fällt R auf. Es ist, weil Sie haben können:

• Excel und PowerBI, aber es fehlen Modellierungsfunktionen.
• 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 aber bei der Entscheidungsfindung und Statistik besser abschneiden.

R füllt jedoch die Lücke, indem es eine hervorragende Lernkurve mit einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Datenimplementierung und -analyse bietet.

Daher ist es sinnvoll, R für die Datenmanipulation und -analyse und sogar zu lernen Datenwissenschaftler werden.

Aus diesem Grund verwenden Datenwissenschaftler R, um Daten zu verstehen, Manipulationen durchzuführen, den besten Ansatz zu wählen und über Berichte, Dashboards oder Web-Apps mit anderen zu kommunizieren. Auf diese Weise erledigt eine einzige Plattform die gesamte Arbeit.

Jetzt wissen Sie, wie R funktioniert und warum Sie es versuchen sollten, aber wo Sie R lernen können?

Ist es so schwer zu lernen?

Wenn Sie mir diese Fragen vor einigen Jahren gestellt hätten, hätte ich ja gesagt, es ist aufgrund seiner komplexen Struktur etwas schwierig. Jetzt werden jedoch Pakete eingeführt, um dieses Problem zu lösen, das 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 eine Verbindung mit herstellen Hadoop oder Funke. Und R hat sich auch in Bezug auf die Rechengeschwindigkeit weiterentwickelt.

Also, willst du R lernen?

Ich gehe von einem JA aus!

Lassen Sie uns einige gute Ressourcen finden, um R zu lernen.

Data Scientist with R

Erwerben Sie die R-Fähigkeiten, mit denen Sie Ihre Karriere als Data Scientist aufbauen können Datencamp. Um den Kurs zu beginnen, benötigen Sie keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen in diesem Bereich.

Sie zeigen Ihnen die vielseitige R-Sprache und wie Sie sie zum Importieren, Bearbeiten, Visualisieren und Bereinigen von Daten verwenden können. Dies sind die grundlegenden integralen Fähigkeiten, die Sie benötigen. Mit interaktiven Übungen können Sie praktische Erfahrungen mit berühmten R-Paketen wie ggplot2 und Tidyverse-Paketen wie readr und dplyr sammeln.

Der Kurs führt Sie auch in einige reale Datensätze ein, mit denen Sie maschinelles Lernen und statistische Techniken erlernen können, die zum Schreiben von Funktionen und zur Durchführung von Clusteranalysen erforderlich sind.

Alles, was Sie tun müssen, ist, diesen Kurs zu beginnen, Ihre R-Kenntnisse zu erweitern und Ihren Weg fortzusetzen, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden. Sie bieten mehr als 75 Stunden Lernressourcen. Es umfasst die Einführung der Sprache zur Beherrschung der Grundlagen der Datenanalyse mit typischen Datenstrukturen wie Matrizen, Vektoren, Datenrahmen usw.

R Programming A-Z

Udemy bringt R Programming AZ mit praktischen Übungen, um Ihnen zu helfen, Datenwissenschaftler zu werden. Der Kurs ist in 8 Abschnitte und 82 Vorlesungen unterteilt und dauert ungefähr 11 Stunden.

Sie bringen Ihnen Schritt für Schritt R bei und Sie lernen wertvolle Konzepte, die sofort nach jeder Vorlesung anwendbar sind. Und eine weitere großartige Sache ist, dass sie Ihnen Konzepte anhand von Live-Beispielen beibringen. Das gesamte Training ist voll von realen analytischen Herausforderungen, die Sie während Ihrer Vorlesung und Ihrer Hausaufgabenübung lösen werden.

Jeder mit irgendwelchen Fähigkeiten kann diesen Kurs lernen, aber Sie müssen die R-Sprache lernen und spannende Herausforderungen annehmen. Das Kursmaterial vermittelt Ihnen die Grundprinzipien und das Erstellen von Variablen, Vektoren, Schleifen und Funktionen.

Sie lernen auch die Normalverteilung und -praxis mit Finanzdaten, statistischen Daten und Sportdaten kennen. Außerdem lernen Sie, wie Sie das R Studio verwenden und es an Ihre Vorlieben anpassen.

Am Ende dieses Kurses würden Sie R-Pakete installieren und große Zahlen, ganze Zahlen, Doppel, Zeichen und mehr verstehen. Der Kurs beinhaltet auch fortgeschrittene Visualisierung mit GGPlot2 sowie Hausaufgabenlösungen und Bonus-Tutorials.

Statistics with R

Coursera bietet diesen Kurs an - Statistik mit R-Spezialisierung, um Ihnen zu helfen, R für die Datenanalyse zu beherrschen, einschließlich Modellierung, Inferenz und Bayes'sche 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, Bayessche Statistik, Bayessche lineare Regression, Bayessche Inferenz, Regressionsanalyse und Modellauswahl.

In der Spezialisierung lernen Sie, wie Sie Daten in der Programmiersprache R visualisieren und analysieren und anschließend reproduzierbare Berichte erstellen. Sie lernen, statistische Inferenzen in ihrer Einheitlichkeit darzustellen und Modellierungs- und andere Techniken durchzuführen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Der Kurs hilft Ihnen auch dabei, Ergebnisse korrekt zu kommunizieren, Daten mithilfe von R-Paketen zu organisieren und zu visualisieren sowie Entscheidungen und Ansprüche 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 einen hochbezahlten Job zu bekommen.

Dieser Kurs für Anfänger dauert ungefähr 7 Monate und bietet einen flexiblen Zeitplan, vollständige Online-Vorlesungen und ein gemeinsam nutzbares Zertifikat nach Abschluss.

Getting Started with R

Ein weiterer Kurs von Coursera in dieser Liste ist – Erste Schritte mit R..

Dies ist ein Anfängerkurs, der ungefähr 2 Stunden dauert und auf den Sie nur auf Ihrem Desktop zugreifen können, ohne dass ein Download erforderlich ist. In diesem geführten Projekt lernen Sie die Grundlagen der R-Programmierung kennen, um Ihren ersten Schritt in Richtung Datenanalyse zu machen.

Hier erfahren Sie, wie Sie R Studio oder die R-GUI sowie die verschiedenen in dieser Sprache verwendeten Datenstrukturen und -typen verwenden. Schließlich lernen Sie, wie Sie die R-Pakete installieren und Ihre Datensätze in den Arbeitsbereich von R Studio importieren.

Es sind keine Voraussetzungen erforderlich, um dieses Projekt abzuschließen. Nur grundlegende Computerkenntnisse sind ausreichend. In dem geführten Projekt wäre Ihr Arbeitsbereich ein Cloud-Desktop, auf den Sie über Ihren Browser zugreifen können. Ihr Lehrer wird Sie in einem geteilten Bildschirm über ein Video führen, damit Sie die Dinge Schritt für Schritt verstehen.

Udacity

Lernen Sie R-Programmierung als Datenwissenschaftler Udacity. Die ungefähre Dauer dieses Kurses beträgt 3 Monate mit 10 Stunden Aufwand pro Woche, und es sind keine harten Voraussetzungen erforderlich.

Der Lehrplan enthält Anweisungen zum Codieren 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 zur Beantwortung von Geschäftsproblemen.

Lernen Sie die Grundlagen, einschließlich Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen und Variablen. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie Daten über GGPlot2 visualisieren.

Das Programm umfasst reale Projekte mit umfassenden Inhalten, die von Experten entwickelt wurden, Mentorenunterstützung und Karrieredienstleistungen wie Lebenslauf- und Portfolioüberprüfungen. Lernen Sie nach Ihrem eigenen Zeitplan und erhalten Sie persönliches Feedback, praktische Tipps und zusätzliche Vorschläge für weitere Ressourcen.

ML Scientist with R

Beherrsche die R-Sprache, um ein selbstbewusster Wissenschaftler für maschinelles Lernen zu werden Datencamp. Sie bieten insgesamt 15 Kurse mit mehr als 60 Stunden Aufwand beim Erlernen von R. Hier; Sie erweitern Ihre R-Fähigkeiten mit einer Toolbox und führen unbeaufsichtigtes und überwachtes Lernen durch.

Sie lernen, wie Sie Daten für die Modellerstellung verarbeiten, trainieren und visualisieren die Modelle und testen ihre Leistung. Darüber hinaus helfen Sie bei der Optimierung ihrer Parameter, um eine bessere Leistung zu erzielen.

In der Zwischenzeit lernen Sie auch Bayes'sche Statistik, Spark und Natural Language Processing (NLP). Sie vermitteln Ihnen Grundlagen des maschinellen Lernens für die Klassifizierung, wie Sie zukünftige Ereignisse durch lineare Regression, Zufalls-, Wald-, xgboost- und additive Modelle vorhersehen können.

Sie lernen außerdem Dimensionalität, Clustering, ML in Tidyverse, logistische Regression, Clusteranalyse, ML mit einem Caret, baumbasierte Modelle, Support-Vektor-Maschinen, Themenmodellierung, Hyperparameter-Tuning und vieles mehr.

Data Analytics with R

Edureka bietet das Trainingsprogramm an - Datenanalyse mit R. um Ihnen zu helfen, Fachwissen in Bezug auf Datenmanipulation, Visualisierung, explorative Datenanalyse, Mining, Stimmungsanalyse und Regression zu erwerben.

Die Schulung kann Ihnen auch dabei helfen, R Studio für Fallstudien über soziale Medien und den Einzelhandel zu lernen. Sie haben diesen Kurs so konzipiert, dass er die Fähigkeiten und Kenntnisse bietet, die erforderlich sind, um ein Datenanalyseprofi zu werden. Es behandelt grundlegende R-Konzepte zu fortgeschrittenen Themen wie Entscheidungsbaum-Ensemble, kollaboratives Filtern und mehr.

Die Module führen Sie durch wichtige Terminologien wie z Business Intelligence, Daten & Informationen, Geschäftsanalysen und mehr. Sie lernen Datenimportmethoden, explorative Datenanalyse, Clustering, lineare und logistische Regression, überwachte ML-Techniken, ANOVA, R-Pakete, Erstellung von Plots und mehr sowie Projektarbeit.

Um an diesem Kurs teilnehmen zu können, benötigen Sie Grundkenntnisse in Statistik. Es umfasst 30 Stunden Online-Kurse, in denen Sie nach jedem Kurs praktische Aufgaben erledigen können, sowie lebenslangen Zugriff auf den Kurs mit Präsentationen, Klassenaufzeichnungen, Installationsanleitungen und Quizfragen. Holen Sie sich ein Zertifikat nach Abschluss des Kurses.

YouTube

Lerne R on YouTube mit Barton Poulson, der die Grundlagen der R-Sprache und der statistischen Berechnung lehrt.

Das Tutorial behandelt Themen wie die Installation von R, Dinge über R Studio, Plotfunktion, Pakete, Histogramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Zusammenfassungsfunktion, Überlagerung von Plots und Beschreibungsfunktion.

Er lehrt auch, wie Fälle, Faktoren, Datenformat, Dateneingabe, Datenimport, Konzepte für hierarchisches Clustering, Regression, Hauptkomponenten und mehr ausgewählt werden.

Codecademy

Codecademy führt Sie in die grundlegenden Konzepte der Programmiersprache R ein. Es gibt keine besonderen Voraussetzungen, um diesen Kurs zu erlernen, oder es sind Codierungskenntnisse erforderlich.

Hier erfahren Sie, wie Sie Daten organisieren, ändern und die Datenrahmen bereinigen. Sie lernen auch, Datenvisualisierungen zu erstellen und Erkenntnisse anzuzeigen. Darüber hinaus lernen Sie Hypothesentests und Statistiken, um sich im Bereich der Datenanalyse zu profilieren.

Der Lehrplan enthält auch die Grundlagen von Aggregaten und das Verknüpfen von Tabellen mit dplyr. Berechnen Sie Modus, Mittelwert und Median. und Statistiken wie Quartile, Interquartilbereich und Quantile.

Sie können Ihr Wissen auch durch Tests testen, um Syntax und Speicher zu schärfen. Der Abschluss des Kurses dauert ungefähr 20 Stunden. Mit dem Pro-Plan können Sie ein Zertifikat erwerben.

Datamentor

Datenmentor Der Kurs beinhaltet uneingeschränkten Zugriff auf mehr als 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 ausführen müssen, um eine datenwissenschaftliche Aufgabe wie das Abrufen von Daten, das Erkunden, Modellieren und Kommunizieren des Berichts auszuführen.

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 ein starkes Verlangen, sich auf dem Gebiet von zu wagen Datenwissenschaft.

Sind Sie ein aufstrebender Data Science-Experte? 💡

Lernen Sie R mit Hilfe der oben genannten erstaunlichen Kurse.