La popularité du langage de programmation R augmente, en particulier dans les domaines de la science des données et de l'analyse.
Comme il fournit de meilleures techniques de visualisation des données, Programmation R joue un rôle crucial dans les statistiques.
Cependant, apprendre cette langue peut être frustrant si vous n'avez pas de chemin clair pour l'aborder. Dans le passé, vous avez peut-être eu beaucoup de mal à apprendre le R ou toute autre langue.
Croyez-moi; tu n'es pas seul!
Ne le blâmez pas entièrement ni sur la langue; le problème était peut-être dans votre approche. La façon dont vous apprenez quelque chose joue un rôle important dans la livraison du résultat final.
Si vous avez une stratégie claire de comment et pourquoi vous devriez apprendre une langue particulière, les chances de maîtriser cette langue s'amplifient. De même, si votre objectif et votre stratégie ne correspondent pas, vous pourriez vous ennuyer avec la langue et finir par la quitter à mi-chemin.
C'est analogue à l'apprentissage d'une langue parlée.
Ainsi, lorsque vous êtes prêt à apprendre R, commencez par clarifier votre motivation, qu'il s'agisse d'élargir vos connaissances ou de trouver une carrière dans science des données. Ensuite, préparez une stratégie et alignez-la sur votre objectif.
… Et commencez à apprendre.
Dans cet article, je parlerai de quelques bonnes ressources pour apprendre le langage de programmation R qui vous donnera la bonne approche pour faciliter les choses.
Mais les premières choses d'abord,
Qu'est-ce que le langage de programmation R?
R est un langage de programmation open source pour les graphiques et le calcul statistique.
Il a été développé en 1993 par Ross Ihaka & Robert Gentleman. Il est similaire au langage de programmation - S. On pourrait dire que le langage de programmation R est une implémentation de S, combinant une sémantique de portée lexicale. Le logiciel est principalement écrit en C, R et Fortran.
R offre une grande variété de techniques statistiques et graphiques en plus d'être hautement extensible. Il comprend les tests statistiques classiques, la modélisation linéaire et non linéaire, l'analyse de séries chronologiques, le regroupement et la classification.
L'une des principales forces du langage R est de produire sans effort un tracé de qualité publication bien conçu, comprenant des formules mathématiques et des symboles.
Les capacités de R
R est une sorte de suite intégrée composée d'installations logicielles que vous pouvez utiliser pour le calcul, la représentation graphique et la manipulation de données.
Il comprend:
- Installation efficace de stockage et de traitement des données
- Une collection intégrée, cohérente et large d'outils d'analyse de données
- Une combinaison de divers opérateurs utiles dans le calcul de tableaux dans des matrices spécifiques
- Langage de programmation simple, efficace et bien développé avec des boucles, des conditions et des variables définies par l'utilisateur
- Installations graphiques pour analyser les données et les afficher sur papier ou à l'écran
- R est capable d'extension via des packages. En fait, environ 8 packages sont fournis à l'aide de la distribution R, tandis que d'autres peuvent être ajoutés avec la famille de sites CRAN.
- Interopérabilité multiplateforme
- Au lieu d'utiliser un compilateur, R utilise un interpréteur, ce qui facilite le développement de code.
- Il s'associe bien avec différentes bases de données et apporte des informations provenant de MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
- Il intègre des outils puissants pour communiquer des rapports sous diverses formes telles que HTML, XML, CSV, PDF et des sites interactifs avec des packages R.
- Les packages R sont livrés avec divers codes, fonctionnalités et fonctions conçus pour la modélisation statistique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, la visualisation, l'importation de données et la manipulation.
Comment R aide-t-il à l'analyse des données?
L'analyse des données à l'aide de R se déroule en une série d'étapes différentes:
- Programmer ou importer: Programmation avec R ou vous pouvez importer des données de bases de données et de fichiers dans l'environnement logiciel R
- Transformer: l'organisation des données se produit en transformant une colonne en variable lors d'une ligne en observation. Observez vos centres d'intérêt, créez une nouvelle variable en fonction des variables actuelles et découvrez des statistiques d'observation.
- Visualisation: représentations de données sous forme graphique pour reconnaître facilement les tendances, les modèles et les exceptions de données.
- Modèles: il s'agit d'outils de visualisation complémentaires tels que des outils informatiques ou mathématiques pour répondre à des questions d'observation.
- Communication: Communiquer les résultats avec les autres, de la visualisation à la modélisation, à l'aide de tracés faciles à produire et de qualité d'impression à partager avec n'importe qui dans le monde.
Qui utilise R et pourquoi?
R a la confiance non seulement des universitaires, mais également des grandes entreprises, notamment Google, Facebook, Airbnb, Uber, etc. Il est utilisé dans les soins de santé, le conseil, le gouvernement, les assurances, l'énergie, la finance, les médias, presque partout. Ils l'utilisent pour l'inférence statistique, les algorithmes d'apprentissage automatique et l'analyse des données.
Vous voyez, la demande de R se situe dans divers secteurs. En plus de cela, l'analyse des données façonne sans aucun doute les entreprises d'aujourd'hui. Même s'il existe de nombreux outils disponibles, R se démarque. C'est parce que vous pouvez avoir:
- Excel et PowerBI, mais ils manquent de capacités de modélisation;
- Python est idéal pour l'IA et le ML mais ne dispose pas de fonctionnalités de communication;
- SAS est bon pour l'analyse statistique mais pas gratuit
- Tableau est excellent pour les représentations graphiques, mais il doit faire mieux dans la prise de décision et les statistiques.
Cependant, R comble le vide en offrant une excellente courbe d'apprentissage avec un bon équilibre entre l'implémentation et l'analyse des données.
Par conséquent, il est logique d'apprendre R pour la manipulation et l'analyse des données et même devenir data scientist.
Et c'est pourquoi les data scientists utilisent R pour comprendre les données, effectuer des manipulations, adopter la meilleure approche et communiquer avec les autres via des rapports, des tableaux de bord ou des applications Web. De cette façon, une seule plate-forme effectue tout le travail.
Vous savez maintenant comment fonctionne R et pourquoi vous devriez y aller, mais où apprendre R?
Est-ce si difficile à apprendre?
Si vous m'aviez posé ces questions il y a quelques années, j'aurais dit oui, c'est un peu difficile en raison de sa structure complexe. Mais maintenant, des packages sont introduits pour résoudre ce problème, ce qui a rendu la manipulation des données plus facile et intuitive, et la création de graphiques est plutôt facile.
Des packages tels que TensorFlow et Keras vous permettent de créer des techniques de ML haut de gamme; vous pouvez appeler Python, C ++ et Java dans R et vous connecter avec Hadoop ou Spark. Et R a également évolué en termes de vitesse de calcul.
Alors, voulez-vous apprendre R?
Je suppose un OUI!
Trouvons quelques bonnes ressources pour apprendre R.
Data Scientist with R
Acquérez les compétences R qui peuvent vous aider à construire votre carrière en tant que Data Scientist avec Camp de données. Pour commencer le cours, vous n'avez besoin d'aucune connaissance ou expérience préalable dans ce domaine.
Ils vous apprendront le langage R polyvalent et comment vous pouvez l'utiliser pour importer, manipuler, visualiser et nettoyer des données, qui sont les compétences intégrales de base dont vous avez besoin. Avec des exercices interactifs, acquérez une expérience pratique avec les célèbres packages R tels que ggplot2 ainsi que les packages Tidyverse tels que readr et dplyr.
Le cours vous présentera également des ensembles de données du monde réel qui vous aideront à apprendre l'apprentissage automatique et les techniques statistiques nécessaires pour écrire des fonctions et effectuer une analyse de cluster tout seul.
Tout ce que vous avez à faire est de commencer ce cours, de développer vos compétences R et de continuer votre chemin pour devenir un data scientist à succès. Ils offrent plus de 75 heures de ressources d'apprentissage. Il comprend l'introduction du langage pour maîtriser les bases de l'analyse des données avec des structures de données typiques telles que des matrices, des vecteurs, des cadres de données, etc.
R Programming A-Z
Udemy apporte R Programming AZ avec des exercices pratiques pour vous aider à devenir un data scientist. Le cours est divisé en 8 sections, 82 conférences et dure environ 11 heures.
Ils vous enseignent R étape par étape et vous apprendrez des concepts précieux qui sont applicables immédiatement après chaque cours. Et une autre grande chose est qu'ils vous enseignent des concepts à l'aide d'exemples en direct. Toute la formation est pleine de défis analytiques du monde réel que vous résoudrez pendant votre conférence et vos devoirs.
N'importe qui avec n'importe quel ensemble de compétences peut apprendre ce cours, mais vous devez apprendre le langage R et relever des défis passionnants. Le matériel de cours vous enseigne ses principes de base et comment créer des variables, des vecteurs, des boucles et des fonctions.
Vous apprendrez également la distribution normale et la pratique avec des données financières, des données statistiques et des données sportives. En outre, vous apprendrez à utiliser le R Studio et à le personnaliser en fonction de vos préférences.
À la fin de ce cours, vous installeriez des packages R et comprendrez les grands nombres, les entiers, les doubles, les caractères, etc. Le cours comprend également une visualisation avancée à l'aide de GGPlot2 ainsi que des solutions de devoirs et des tutoriels bonus.
Statistics with R
Coursera propose ce cours - Spécialisation Statistiques avec R pour vous aider à maîtriser R pour l'analyse des données, y compris la modélisation, l'inférence et les techniques bayésiennes. Ce cours est entièrement GRATUIT et offert par l'Université Duke.
Ce cours permettra d'acquérir des compétences telles que l'inférence statistique, la régression linéaire et les statistiques, RStudio, la programmation R, l'analyse exploratoire des données, tests d'hypothèses statistiques, statistiques bayésiennes, régression linéaire bayésienne, inférence bayésienne, analyse de régression et sélection de modèles.
La spécialisation vous apprendra à visualiser et analyser les données dans le langage de programmation R, puis à créer des rapports reproductibles. Vous apprendrez à afficher l'inférence statistique dans sa nature unifiée et à effectuer une modélisation et d'autres techniques pour prendre des décisions basées sur les données.
Le cours vous aidera également à communiquer correctement les résultats, à organiser et à visualiser les données à l'aide de packages R et à critiquer les décisions et les revendications. Il vous aidera à construire votre portefeuille avec divers projets d'analyse de données pour démontrer vos connaissances et vos compétences en plus de décrocher un emploi bien rémunéré.
Ce cours de niveau débutant dure environ 7 mois, comprend un horaire flexible, des conférences en ligne complètes et un certificat à partager à la fin.
Getting Started with R
Un autre cours par Coursera dans cette liste est - Premiers pas avec R.
Il s'agit d'un cours de niveau débutant qui dure environ 2 heures et vous ne pouvez y accéder que sur votre bureau sans aucun téléchargement nécessaire. Ce projet guidé vous apprend les bases de la programmation R pour faire votre premier pas vers l'analyse des données. 
Ici, vous apprendrez à utiliser R Studio ou l'interface graphique R et les différentes structures et types de données utilisés dans ce langage. Enfin, ils vous apprendront à installer les packages R et à importer vos ensembles de données dans l'espace de travail de R Studio.
Il n'y a aucune condition préalable nécessaire pour mener à bien ce projet; des connaissances informatiques de base suffisent. Dans le projet guidé, votre espace de travail serait un bureau cloud auquel vous pouvez accéder depuis votre navigateur. Votre instructeur vous guidera dans un écran partagé via une vidéo pour vous faire comprendre les choses pas à pas.
Udacity
Apprenez la programmation R pour devenir un data scientist avec Udacity. La durée approximative de ce cours est de 3 mois avec 10 heures d'effort par semaine, et il ne nécessite aucun prérequis difficile.
Le syllabus vous apprendra à coder en R, en ligne de commande, SQL et Git afin que vous puissiez résoudre les problèmes liés aux données. Vous apprendrez les bases de SQL comme les JOIN, les sous-requêtes et les agrégations et les utiliserez pour répondre à des problèmes commerciaux.
Apprenez les principes de base, y compris les structures de données, les boucles, les fonctions et les variables. En plus de cela, vous apprendrez à visualiser des données via GGPlot2.
Le programme comprend des projets réels avec un contenu immersif développé par des experts, un soutien de mentor et des services de carrière tels que des revues de CV et de portfolio. Étudiez à votre rythme et obtenez des commentaires personnalisés, des conseils pratiques et des suggestions supplémentaires pour plus de ressources.
ML Scientist with R
Maîtrisez le langage R pour devenir un scientifique confiant en apprentissage automatique avec Camp de données. Ils offrent 15 cours au total avec plus de 60 heures d'effort dans l'apprentissage R. Ici; vous améliorerez vos compétences R avec une boîte à outils et effectuerez un apprentissage non supervisé et supervisé.
Ils vous apprendront comment traiter les données pour la création de modèles, former et visualiser les modèles et tester leurs performances. En plus de cela, vous aiderez à régler leurs paramètres pour exécuter de meilleures performances.
Pendant ce temps, vous apprendrez également les statistiques bayésiennes, Spark et le traitement du langage naturel (PNL). Ils vous apprendront les bases de l'apprentissage automatique pour la classification, comment vous pouvez prévoir les événements futurs grâce à la régression linéaire, au hasard, aux forêts, à xgboost et aux modèles additifs.
Vous apprendrez également la dimensionnalité, le clustering, le ML dans Tidyverse, la régression logistique, l'analyse de cluster, le ML avec un caret, les modèles basés sur des arbres, les machines vectorielles de support, la modélisation de sujets, le réglage d'hyper-paramètres, etc.
Data Analytics with R
Edureka propose le programme de formation - Analyse de données avec R pour vous aider à acquérir une expertise dans la manipulation de données, la visualisation, l'analyse exploratoire des données, l'exploration, l'analyse des sentiments et la régression.
La formation peut également vous aider à apprendre R Studio pour des études de cas sur les médias sociaux et la vente au détail. Ils ont conçu ce cours pour offrir les compétences et les connaissances nécessaires pour devenir un professionnel de l'analyse de données. Il couvre les concepts de base de R aux sujets avancés tels que l'ensemble d'arbres de décision, le filtrage collaboratif, etc.
Les modules vous guident à travers les terminologies importantes telles que l'intelligence d'entreprise, données et informations, analyses commerciales, etc. Vous apprendrez les méthodes d'importation de données, l'analyse exploratoire des données, le regroupement, la régression linéaire et logistique, les techniques de ML supervisées, l'ANOVA, les packages R, la création de tracés, etc., ainsi que le travail de projet.
Pour suivre ce cours, vous avez besoin d'une connaissance de base des statistiques. Il comprend 30 heures de cours en ligne où vous obtiendrez des devoirs pratiques à compléter après chaque cours, ainsi qu'un accès à vie au cours avec des présentations, des enregistrements de cours, des guides d'installation et des quiz. Obtenez un certificat à la fin du cours.
YouTube
Apprendre R sur YouTube avec Barton Poulson, qui enseigne les bases du langage R et du calcul statistique.
Le didacticiel couvre des sujets tels que l'installation de R, des informations sur R Studio, la fonction de tracé, les packages, les histogrammes, les graphiques à barres, les nuages de points, la fonction de résumé, la superposition de tracés et la description de la fonction.
Il enseigne également comment sélectionner des observations, des facteurs, le format des données, comment saisir des données, importer des données, les concepts de clustering hiérarchique, de régression, de composants principaux, etc.
Codecademy
Codecademy vous présente les concepts fondamentaux du langage de programmation R. Il n'y a pas de prérequis spécifique pour apprendre ce cours ou des connaissances en codage nécessaires.
Ici, vous apprendrez à organiser les données, à les modifier et à nettoyer les blocs de données. Ils vous apprendront également à créer des visualisations de données et à afficher des informations. En plus de cela, vous apprendrez les tests d'hypothèses et les statistiques pour exceller dans le domaine de l'analyse de données.
Le programme de cours comprend également les principes fondamentaux des agrégats et des tables de jonction avec dplyr; calculer le mode, la moyenne et la médiane; et des statistiques comme les quartiles, l'intervalle interquartile et les quantiles.
Vous pouvez également tester vos connaissances à travers des quiz pour affiner la syntaxe et la mémoire. Il faut environ 20 heures pour terminer le cours et avec le plan Pro, vous pouvez gagner un certificat.
Datamentor
Datamentor Le cours comprend un accès illimité à plus de 45 vidéos, des devoirs interactifs, un livre électronique R Essentials et un projet.
Il vous familiarise avec les principes fondamentaux de la science des données, ses processus et les différentes étapes à suivre pour effectuer une tâche de science des données comme l'obtention de données, l'exploration, la modélisation et la communication du rapport.
Conclusion
Avec de nombreuses ressources disponibles, l'apprentissage du langage de programmation R n'est plus une tâche difficile. Tout ce dont vous avez besoin est d'avoir une passion pour l'apprentissage et une forte envie de s'aventurer dans le domaine de science des données.
Alors, êtes-vous un aspirant professionnel de la science des données? 💡
Apprenez R à l'aide des cours incroyables mentionnés ci-dessus.
