Den økende populariteten til R-programmeringsspråket
R programmeringsspråk har opplevd en betydelig vekst i popularitet, spesielt innenfor feltene datavitenskap og analyse. Dette skyldes i stor grad språkets evne til å tilby avanserte datavisualiseringsteknikker.
R programmering spiller en sentral rolle i statistikk, og dens betydning vokser stadig.
Det kan likevel være utfordrende å lære seg dette språket hvis man ikke har en klar plan. Mange har nok tidligere opplevd frustrasjon under læringsprosessen, enten det gjelder R eller andre programmeringsspråk.
Det er viktig å huske at du ikke er alene om dette.
Det er ikke nødvendig å skylde på deg selv eller språket; problemet ligger ofte i selve tilnærmingen. Måten du lærer noe på har stor innvirkning på det endelige resultatet.
En tydelig strategi for hvordan og hvorfor du ønsker å lære et bestemt språk øker sjansene for suksess. Manglende samsvar mellom mål og strategi kan føre til at du mister motivasjonen og gir opp halvveis. Dette kan sammenlignes med å lære et nytt talespråk.
Før du begynner å lære R, er det avgjørende å ha et klart motiv, enten det er for å utvide din kunnskap eller for å starte en karriere innen datavitenskap. Utarbeid deretter en strategi som samsvarer med dette målet, og start læringsprosessen.
I denne artikkelen presenteres en rekke gode ressurser for å lære R. Disse ressursene vil hjelpe deg med å utvikle en god tilnærming og gjøre læringsprosessen enklere.
Hva er R programmeringsspråk?
R er et åpen kildekode programmeringsspråk som brukes for grafikk og statistisk databehandling.
Språket ble utviklet i 1993 av Ross Ihaka og Robert Gentleman. Det har likhetstrekk med programmeringsspråket S, og kan betraktes som en implementering av S som kombinerer leksikalsk scoping-semantikk. Programvaren er hovedsakelig skrevet i C, R og Fortran.
R tilbyr et bredt spekter av statistiske og grafiske teknikker, og er svært fleksibelt. Det omfatter klassisk statistisk testing, lineær og ikke-lineær modellering, tidsserieanalyse, gruppering og klassifisering.
En av R språkets fremste styrker er den uanstrengte produksjonen av grafer av høy kvalitet, inkludert matematiske formler og symboler.
R sine evner
R er et omfattende system med programvarefunksjoner for beregning, grafisk representasjon og datahåndtering.
Dette inkluderer:
- Effektiv datahåndtering og lagring.
- En stor samling av verktøy for dataanalyse.
- En rekke operatører for beregning av matriser.
- Et brukervennlig programmeringsspråk med løkker, betingelser og brukerdefinerte variabler.
- Grafiske funksjoner for analyse og visning av data.
- Muligheten til å utvide funksjonaliteten gjennom pakker. Et antall pakker følger med R-distribusjonen, og flere kan legges til gjennom CRAN.
- Interoperabilitet på tvers av ulike plattformer.
- Bruk av en tolk i stedet for en kompilator, noe som forenkler kodeutviklingen.
- God integrasjon med ulike databaser som MS Access, Excel, MySQL, Oracle og SQLite.
- Kraftige verktøy for å dele rapporter i formater som HTML, XML, CSV og PDF, samt interaktive nettsider.
- R-pakker inneholder kode, funksjoner og funksjonalitet for statistisk modellering, dataanalyse, maskinlæring, visualisering, dataimport og manipulering.
Hvordan bidrar R til dataanalyse?
Dataanalyse ved bruk av R involverer flere trinn:
- Programmering eller import: Du kan programmere i R eller importere data fra databaser og filer.
- Transformering: Data organiseres ved å transformere kolonner til variabler og rader til observasjoner. Du kan også lage nye variabler og identifisere viktig observasjonsstatistikk.
- Visualisering: Data presenteres i grafisk form for å identifisere trender, mønstre og avvik.
- Modellering: Beregnings- eller matematiske verktøy brukes for å svare på observasjonsspørsmål.
- Kommunikasjon: Resultater fra visualisering og modellering deles gjennom produksjonsklare grafer.
Hvem bruker R og hvorfor?
R er ikke bare populært blant akademikere, men også i store selskaper som Google, Facebook, Airbnb og Uber. Det brukes innen helsevesen, konsulentvirksomhet, myndigheter, forsikring, energi, finans og media, for å nevne noen. R brukes til statistisk analyse, maskinlæring og dataanalyse.
Etterspørselen etter R er stor i mange sektorer, og dataanalyse er viktig for moderne virksomheter. Mens det finnes mange andre verktøy, skiller R seg ut. For eksempel:
- Excel og PowerBI mangler evnen til modellering.
- Python er utmerket for AI og ML, men mangler kommunikasjonsfunksjoner.
- SAS er bra for statistisk analyse, men er ikke gratis.
- Tableau er flott for visuell representasjon, men trenger forbedringer innen beslutningstaking og statistikk.
R fyller dette tomrommet og tilbyr en god læringskurve med en balansert tilnærming til datahåndtering og analyse.
Det er derfor fornuftig å lære R for datamanipulering, analyse og for å jobbe som dataforsker.
Dataforskere bruker R til å forstå data, utføre manipulering, anvende passende metoder og kommunisere med andre gjennom rapporter, dashboards og webapplikasjoner. Dette gjør at man kan utføre alt arbeidet på en enkelt plattform.
Nå som du vet hvordan R fungerer og hvorfor det kan være nyttig, er spørsmålet: Hvor skal du lære R?
Er det vanskelig å lære?
For noen år siden ville svaret vært ja, på grunn av språkets komplekse struktur. Men med introduksjonen av pakker har datamanipulering blitt enklere og mer intuitivt, og det er nå enkelt å lage grafer.
Pakker som TensorFlow og Keras gir deg mulighet til å utvikle avanserte maskinlæringsteknikker. Du kan også bruke Python, C++ og Java i R, og koble til Hadoop eller Spark. R har også utviklet seg med hensyn til beregningshastighet.
Så, er du klar til å lære R?
La oss se på noen gode ressurser for å komme i gang.
Dataforsker med R
Bygg dine ferdigheter i R for å starte en karriere som dataforsker med Datacamp. Du trenger ingen forkunnskaper for å starte dette kurset.
Du vil lære det allsidige R-språket og hvordan du bruker det til å importere, manipulere, visualisere og rense data. Dette er grunnleggende ferdigheter du trenger. Gjennom interaktive øvelser får du praktisk erfaring med populære R-pakker som ggplot2, samt Tidyverse-pakker som readr og dplyr.
Kurset introduserer også virkelige datasett som hjelper deg med å lære maskinlæring og statistiske teknikker. Du vil også lære å skrive funksjoner og utføre klyngeanalyse på egen hånd.
Med over 75 timer med læringsressurser vil du introduseres til språket, mestre grunnleggende dataanalyse og lære om datastrukturer som matriser, vektorer og datarammer.
R Programmering A-Å
Udemy tilbyr kurset R Programmering A-Å, som gir praktiske øvelser som hjelper deg med å bli dataforsker. Kurset er delt inn i 8 seksjoner med 82 forelesninger og tar omtrent 11 timer å fullføre.
Du vil lære R steg-for-steg, og tilegne deg verdifulle konsepter som kan anvendes umiddelbart etter hver forelesning. Kurset bruker levende eksempler for å forklare konsepter og inneholder analytiske utfordringer fra den virkelige verden som du vil løse under forelesningene og lekseøvelsene.
Kurset er åpent for alle med grunnleggende ferdigheter, og du lærer kjernekonsepter som å lage variabler, vektorer, løkker og funksjoner.
Du vil også lære om normalfordelingen og arbeide med økonomiske data, statistiske data og sportsdata. I tillegg vil du lære å bruke R Studio og tilpasse det til dine preferanser.
Ved kursets slutt vil du kunne installere R-pakker og forstå datatyper som tall, heltall, double og tegn. Kurset inneholder også avansert visualisering ved bruk av GGPlot2, løsninger på lekser og ekstra opplæringsmateriell.
Statistikk med R
Coursera tilbyr kurset «Statistikk med R», som spesialiserer seg på å hjelpe deg med å mestre R for dataanalyse, inkludert modellering, inferens og Bayesianske teknikker. Kurset tilbys av Duke University og er helt GRATIS.
Dette kurset vil gi deg ferdigheter innen statistisk inferens, lineær regresjon, RStudio, R-programmering, utforskende dataanalyse, statistisk hypotesetesting, Bayesiansk statistikk, Bayesiansk lineær regresjon, Bayesiansk inferens, regresjonsanalyse og modellvalg.
Spesialiseringen vil lære deg hvordan du visualiserer og analyserer data i R og lager reproduserbare rapporter. Du vil lære å anvende statistisk inferens og utføre modellering for å ta datadrevne beslutninger.
Kurset vil også hjelpe deg med å kommunisere resultater, organisere og visualisere data ved hjelp av R-pakker og kritisere beslutninger og påstander. Du vil kunne bygge din portefølje med prosjekter innen dataanalyse for å demonstrere dine kunnskaper og ferdigheter, slik at du blir attraktiv for potensielle arbeidsgivere.
Dette nybegynnerkurset tar omtrent 7 måneder å fullføre, har en fleksibel timeplan, er helt online og gir et sertifikat ved fullføring.
Komme i gang med R
Et annet kurs fra Coursera er Komme i gang med R.
Dette nybegynnerkurset tar omtrent 2 timer å fullføre og er tilgjengelig på datamaskinen din uten behov for nedlasting. Det vil lære deg grunnleggende R-programmering og er et godt første skritt mot dataanalyse. 
Du vil lære å bruke R Studio eller R GUI, samt datastrukturer og datatyper. Du vil også lære hvordan du installerer R-pakker og importerer datasett til R Studio.
Det kreves ingen forhåndskunnskaper for å gjennomføre dette kurset, kun grunnleggende datakunnskap. Du vil arbeide i et skrivebord i skyen som du kan få tilgang til fra nettleseren. Instruktøren vil veilede deg gjennom en delt skjerm via en video for å gi deg en grundig forståelse av materialet.
Utacity
Lær R-programmering for å bli dataforsker med Utacity. Kurset tar ca. 3 måneder med 10 timers innsats hver uke og krever ingen spesielle forkunnskaper.
Pensum inkluderer R-koding, kommandolinje, SQL og Git, slik at du kan løse datarelaterte problemer. Du vil lære grunnleggende SQL som JOINs, underspørringer og aggregeringer, og bruke dem til å svare på forretningsspørsmål.
Du vil lære om datastrukturer, løkker, funksjoner og variabler. I tillegg vil du lære hvordan du visualiserer data ved hjelp av GGPlot2.
Programmet inkluderer virkelige prosjekter med engasjerende innhold utviklet av eksperter, mentorstøtte og karrieretjenester som CV- og porteføljegjennomgang. Du kan studere i ditt eget tempo og få personlig tilbakemelding, praktiske tips og forslag til flere ressurser.
ML Scientist med R
Bli en sikker maskinlæringsforsker med R-ferdigheter gjennom Datacamp. De tilbyr 15 kurs med over 60 timers opplæring. Du vil forbedre dine R-ferdigheter og utføre både overvåket og ikke-overvåket læring.
Du vil lære å behandle data for modelloppretting, trene og visualisere modellene, og teste ytelsen deres. Du vil også lære å justere parametere for å oppnå bedre resultater.
Du vil også lære om Bayesiansk statistikk, Spark og naturlig språkbehandling (NLP). De vil lære deg grunnleggende maskinlæring for klassifisering, hvordan du forutsier fremtidige hendelser gjennom lineær regresjon, samt bruk av random forests, xgboost og additive modeller.
Du vil også lære om dimensjonalitet, klyngeanalyse, ML i Tidyverse, logistisk regresjon, ML med caret, trebaserte modeller, støttevektormaskiner, emnemodellering og hyperparameterinnstilling.
Dataanalyse med R
Edureka tilbyr treningsprogrammet Dataanalyse med R. Dette kurset vil hjelpe deg å tilegne deg kompetanse innen datamanipulering, visualisering, utforskende dataanalyse, datautvinning, sentimentanalyse og regresjon.
Opplæringen vil også lære deg å bruke R Studio gjennom casestudier av sosiale medier og detaljhandel. Kurset er utformet for å gi deg ferdigheter og kunnskaper som trengs for å bli en dataanalytiker. Det dekker grunnleggende R-konsepter samt mer avanserte emner som beslutningstreeteknikker, samarbeidsfiltrering med mer.
Modulene vil lede deg gjennom viktige begreper som business intelligence, data og informasjon, forretningsanalyse. Du lærer om dataimport, utforskende dataanalyse, klyngeanalyse, lineær og logistisk regresjon, overvåket maskinlæringsteknikk, ANOVA, R-pakker og mer. I tillegg vil du jobbe med prosjekter.
For å delta på kurset trenger du grunnleggende kunnskaper i statistikk. Det inkluderer 30 timer med onlineundervisning, praktiske oppgaver etter hver klasse og livslang tilgang til kursmateriell som presentasjoner, klasseropptak og tester. Du vil motta et sertifikat når du fullfører kurset.
YouTube
Lær R på YouTube med Barton Poulson, som underviser i det grunnleggende om R og statistisk databehandling.
Opplæringen dekker emner som hvordan du installerer R, ting om R Studio, plottefunksjonen, pakker, histogrammer, søylediagrammer, spredningsplott, sammendragsfunksjonen, overleggsplott og beskrivelsesfunksjonen.
Han forklarer også hvordan man velger tilfeller, faktorer, dataformat, hvordan man legger inn data, importerer data og konseptene hierarkisk klyngeanalyse, regresjon, hovedkomponenter med mer.
Kodeakademiet
Kodeakademiet gir deg en introduksjon til de grunnleggende konseptene i programmeringsspråket R. Det er ingen spesielle forhåndskunnskaper eller erfaring med koding som trengs.
Du vil lære å organisere, endre og rense datarammene. Du lærer også å bygge datavisualiseringer og fremheve viktig innsikt. I tillegg vil du lære hypotesetesting og statistikk for å bli god innen dataanalyse.
Kurset dekker også det grunnleggende om samling og sammenføyning av tabeller med dplyr, beregning av modus, gjennomsnitt og median, samt statistikk som kvartiler og kvantiler.
Du kan teste kunnskapen din gjennom quiz for å forbedre din syntaks og huske materialet. Kurset tar omtrent 20 timer å fullføre, og med Pro-abonnementet kan du få et sertifikat.
Datamentor
Datamentor tilbyr et kurs med ubegrenset tilgang til over 45 videoer, interaktive oppgaver, en R Essentials e-bok og et prosjekt.
Kurset gir deg en innføring i det grunnleggende innen datavitenskap, dens prosesser og de ulike trinnene som må tas for å gjennomføre en datavitenskapelig oppgave. Dette inkluderer å hente data, utforske, modellere og formidle rapporten.
Konklusjon
Med de mange ressursene som finnes i dag, er det ikke lenger vanskelig å lære programmeringsspråket R. Alt du trenger er lidenskap for læring og et sterkt ønske om å jobbe innen datavitenskap.
Så, er du en ambisiøs ekspert innen datavitenskap? 💡
Begynn å lære R med de fantastiske kursene som er nevnt ovenfor.