Học R và trở thành nhà khoa học dữ liệu

Spread the love

Sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình R ngày càng tăng, đặc biệt là trong khoa học dữ liệu và phân tích.

Vì nó cung cấp các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu tốt hơn, Lập trình R đóng một vai trò quan trọng trong thống kê.

Tuy nhiên, việc học ngôn ngữ này có thể khiến bạn nản lòng nếu bạn không có một lộ trình rõ ràng để tiếp cận nó. Trước đây, bạn có thể đã gặp khó khăn rất nhiều khi học R hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào khác.

Tin tôi đi; bạn không cô đơn!

Đừng đổ lỗi hoàn toàn cho bản thân hoặc ngôn ngữ; vấn đề có thể nằm trong cách tiếp cận của bạn. Cách bạn học một thứ gì đó đóng vai trò rất lớn trong việc mang lại kết quả cuối cùng.

Nếu bạn có một chiến lược rõ ràng về cách thức và lý do bạn nên học một ngôn ngữ cụ thể, cơ hội thành thạo của bạn sẽ tăng lên. Tương tự, nếu mục tiêu và chiến lược của bạn không phù hợp, bạn có thể cảm thấy nhàm chán với ngôn ngữ và kết thúc việc bỏ nó giữa chừng.

Nó tương tự như học một ngôn ngữ nói.

Vì vậy, khi bạn đã sẵn sàng học R, hãy xác định rõ động cơ của bạn ngay từ đầu, có thể là mở rộng kiến ​​thức của bạn hoặc tìm kiếm một sự nghiệp trong khoa học dữ liệu. Tiếp theo, chuẩn bị một chiến lược và sắp xếp nó với mục tiêu của bạn.

… Và bắt đầu học.

Trong bài viết này, tôi sẽ nói về một số tài nguyên tốt để học ngôn ngữ lập trình R sẽ cung cấp cho bạn cách tiếp cận phù hợp để làm cho mọi thứ dễ dàng hơn.

Nhưng điều đầu tiên trước tiên,

Ngôn ngữ lập trình R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở dành cho đồ họa và tính toán thống kê.

Nó được phát triển vào năm 1993 bởi Ross Ihaka & Robert Gentleman. Nó tương tự như ngôn ngữ lập trình – S. Bạn có thể nói rằng ngôn ngữ lập trình R là sự triển khai của S, kết hợp ngữ nghĩa phạm vi từ vựng. Phần mềm được viết chủ yếu bằng C, R và Fortran.

R cung cấp một loạt các kỹ thuật thống kê và đồ họa cùng với khả năng mở rộng cao. Nó bao gồm thử nghiệm thống kê cổ điển, mô hình tuyến tính và phi tuyến tính, phân tích chuỗi thời gian, phân cụm và phân loại.

Một trong những điểm mạnh chính của ngôn ngữ R là nỗ lực trong việc tạo ra một cốt truyện có chất lượng xuất bản được thiết kế tốt, bao gồm các công thức và ký hiệu toán học.

Các khả năng của R

R là một loại bộ tích hợp bao gồm các phương tiện phần mềm mà bạn có thể sử dụng để tính toán, biểu diễn đồ họa và thao tác dữ liệu.

Nó bao gồm:

  • Phương tiện lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả
  • Một bộ sưu tập lớn các công cụ phân tích dữ liệu được tích hợp, mạch lạc và có quy mô lớn
  • Một tập hợp các toán tử khác nhau hữu ích trong việc tính toán mảng trong các ma trận cụ thể
  • Ngôn ngữ lập trình đơn giản, hiệu quả và được phát triển tốt với các vòng lặp, điều kiện và các biến do người dùng xác định
  • Cơ sở đồ họa để phân tích dữ liệu và hiển thị nó trên bản cứng hoặc trên màn hình
  • R có khả năng mở rộng thông qua các gói. Trên thực tế, khoảng 8 gói được cung cấp bằng cách sử dụng phân phối R, trong khi nhiều gói hơn có thể được thêm vào với họ trang CRAN.
  • Khả năng tương tác đa nền tảng
  • Thay vì sử dụng trình biên dịch, R sử dụng trình thông dịch, giúp việc phát triển mã dễ dàng hơn.
  • Nó liên kết tốt với các cơ sở dữ liệu khác nhau và mang thông tin từ MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, v.v.
  • Nó tích hợp các công cụ mạnh mẽ để truyền đạt báo cáo dưới nhiều dạng khác nhau như HTML, XML, CSV, PDF và các trang web tương tác với gói R.
  • Các gói R đi kèm với các mã, tính năng và chức năng đa dạng phù hợp với mô hình thống kê, phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa, nhập dữ liệu và thao tác.

R hỗ trợ như thế nào trong phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu sử dụng R diễn ra theo một loạt các bước khác nhau:

  • Chương trình hoặc nhập: Lập trình với R hoặc bạn có thể nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và tệp vào môi trường phần mềm R.
  • Chuyển đổi: Tổ chức dữ liệu xảy ra bằng cách chuyển một cột thành một biến trong một hàng thành một quan sát. Quan sát sở thích của bạn, tạo một biến mới dưới dạng hàm của các biến hiện tại và khám phá các thống kê quan sát.
  • Trực quan hóa: Biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa để dễ dàng nhận ra xu hướng, mẫu và các ngoại lệ dữ liệu.
  • Mô hình: Đây là các công cụ trực quan bổ sung như công cụ tính toán hoặc toán học để trả lời các câu hỏi quan sát.
  • Giao tiếp: Truyền đạt kết quả với những người khác, ngay từ khi hình dung đến tạo mô hình, với sự trợ giúp của các lô dễ sản xuất, chất lượng in để chia sẻ với bất kỳ ai trên thế giới.
  Bắt đầu Bản tin của bạn và Kiếm tiền với các Giải pháp này

Ai sử dụng R và tại sao?

R không chỉ được tin tưởng trong giới học thuật mà còn được các công ty lớn, bao gồm Google, Facebook, Airbnb, Uber, v.v. tin tưởng. Nó được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe, tư vấn, chính phủ, bảo hiểm, năng lượng, tài chính, truyền thông, hầu như ở khắp mọi nơi. Họ sử dụng nó để suy luận thống kê, thuật toán học máy và phân tích dữ liệu.

Bạn thấy đấy, nhu cầu về R ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngoài ra, phân tích dữ liệu chắc chắn đang định hình các doanh nghiệp ngày nay. Mặc dù có rất nhiều công cụ có sẵn, R vẫn nổi bật. Đó là bởi vì bạn có thể có:

  • Excel và PowerBI, nhưng chúng thiếu khả năng lập mô hình;
  • Python tuyệt vời cho AI và ML nhưng không có các tính năng giao tiếp;
  • SAS tốt cho phân tích thống kê nhưng không miễn phí
  • Tableau là tuyệt vời cho các biểu diễn đồ họa, nhưng nó cần phải làm tốt hơn trong việc ra quyết định và thống kê.

Tuy nhiên, R lấp đầy khoảng trống bằng cách cung cấp một đường cong học tập tuyệt vời với sự cân bằng tốt giữa việc triển khai và phân tích dữ liệu.

Do đó, việc học R để thao tác và phân tích dữ liệu và thậm chí trở thành một nhà khoa học dữ liệu là rất hợp lý.

Và đây là lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R để hiểu dữ liệu, thực hiện thao tác, thực hiện cách tiếp cận tốt nhất và giao tiếp với những người khác thông qua báo cáo, trang tổng quan hoặc ứng dụng web. Bằng cách này, một nền tảng duy nhất thực hiện tất cả công việc.

Bây giờ bạn đã biết R hoạt động như thế nào và tại sao bạn nên sử dụng nó, nhưng học R ở đâu?

Nó có khó học như vậy không?

Nếu bạn hỏi tôi những câu hỏi này vài năm trước, tôi đã trả lời là có, nó hơi khó do cấu trúc phức tạp của nó. Nhưng bây giờ, các gói được giới thiệu để khắc phục vấn đề này, giúp thao tác dữ liệu dễ dàng và trực quan hơn, đồng thời việc tạo biểu đồ cũng khá dễ dàng.

Các gói như TensorFlow và Keras cho phép bạn tạo ra các kỹ thuật ML cao cấp; bạn có thể gọi Python, C ++ và Java trong R và kết nối với Hadoop hoặc Spark. Và R cũng đã phát triển về tốc độ tính toán.

Vậy, bạn có muốn học R không?

Tôi giả định là CÓ!

Chúng ta cùng tìm một số nguồn tài liệu hay để học R nhé.

Nhà khoa học dữ liệu với R

Có được các kỹ năng R có thể giúp bạn xây dựng sự nghiệp của mình với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu với Datacamp. Để bắt đầu khóa học, bạn không cần có kiến ​​thức hoặc kinh nghiệm trong lĩnh vực này.

Họ sẽ dạy cho bạn ngôn ngữ R linh hoạt và cách bạn có thể sử dụng nó để nhập, thao tác, trực quan hóa và làm sạch dữ liệu, đây là những kỹ năng cơ bản không thể thiếu mà bạn yêu cầu. Với các bài tập tương tác, hãy trải nghiệm thực tế với các gói R nổi tiếng như ggplot2 cùng với các gói Tidyverse như readr và dplyr.

Khóa học cũng sẽ giới thiệu cho bạn một số bộ dữ liệu trong thế giới thực giúp bạn học máy học và các kỹ thuật thống kê cần thiết để tự viết các hàm và tiến hành phân tích cụm.

Tất cả những gì bạn cần làm là bắt đầu khóa học này, phát triển các kỹ năng R và tiếp tục con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu thành công. Họ cung cấp hơn 75 giờ tài nguyên học tập. Nó bao gồm giới thiệu ngôn ngữ để nắm vững kiến ​​thức cơ bản về phân tích dữ liệu với các cấu trúc dữ liệu điển hình như ma trận, vectơ, khung dữ liệu, v.v.

R Lập trình AZ

Udemy mang đến Lập trình R AZ với các bài tập thực hành để giúp bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Khóa học được chia thành 8 phần, 82 bài giảng và mất khoảng 11 giờ để hoàn thành.

Họ dạy bạn R từng bước, và bạn sẽ học được những khái niệm có giá trị có thể áp dụng ngay sau mỗi bài giảng. Và một điều tuyệt vời nữa là họ dạy bạn các khái niệm với sự trợ giúp của các ví dụ trực tiếp. Toàn bộ khóa đào tạo chứa đầy những thách thức phân tích trong thế giới thực mà bạn sẽ giải quyết trong bài giảng và bài tập về nhà của mình.

Bất kỳ ai với bất kỳ bộ kỹ năng nào đều có thể học khóa học này, nhưng bạn cần phải học ngôn ngữ R và đón nhận những thử thách thú vị. Tài liệu khóa học dạy cho bạn các nguyên tắc cốt lõi của nó và cách tạo biến, vectơ, vòng lặp và hàm.

  Cách đặt hẹn giờ trên máy ảnh iPhone

Bạn cũng sẽ tìm hiểu về phân phối chuẩn và thực hành với dữ liệu tài chính, dữ liệu thống kê và dữ liệu thể thao. Bên cạnh đó, bạn sẽ học cách sử dụng R Studio và tùy chỉnh nó dựa trên sở thích của bạn.

Vào cuối khóa học này, bạn sẽ cài đặt các gói R và hiểu Số lớn, số nguyên, nhân đôi, ký tự và hơn thế nữa. Khóa học cũng bao gồm trực quan hóa nâng cao bằng GGPlot2 cùng với các giải pháp bài tập về nhà và hướng dẫn bổ sung.

Thống kê với R

Coursera cung cấp khóa học này – Thống kê với Chuyên môn R để giúp bạn nắm vững R để phân tích dữ liệu, bao gồm cả mô hình hóa, suy luận và các kỹ thuật Bayes. Khóa học này hoàn toàn MIỄN PHÍ và được cung cấp bởi Đại học Duke.

Khóa học này sẽ đạt được các kỹ năng như suy luận thống kê, hồi quy tuyến tính và thống kê, lập trình RStudio, R, phân tích dữ liệu khám phá, kiểm tra giả thuyết thống kê, thống kê Bayes, hồi quy tuyến tính Bayes, suy luận Bayes, phân tích hồi quy và lựa chọn mô hình.

Chuyên môn sẽ dạy bạn cách trực quan hóa và phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình R và sau đó tạo các báo cáo có thể tái tạo. Bạn sẽ học cách hiển thị suy luận thống kê trong bản chất thống nhất của nó và thực hiện mô hình hóa và các kỹ thuật khác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Khóa học cũng sẽ giúp bạn truyền đạt kết quả một cách chính xác, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các gói R, đồng thời phê bình các quyết định và tuyên bố. Nó sẽ giúp bạn xây dựng danh mục đầu tư của mình với các dự án khác nhau trong phân tích dữ liệu để chứng minh kiến ​​thức và kỹ năng của bạn ngoài việc đạt được một công việc được trả lương cao.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu này mất khoảng 7 tháng để hoàn thành, có lịch trình linh hoạt, các bài giảng trực tuyến đầy đủ và chứng chỉ có thể chia sẻ khi hoàn thành.

Bắt đầu với R

Một khóa học khác của Coursera trong danh sách này là – Bắt đầu với R.

Đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu, mất khoảng 2 giờ để hoàn thành và bạn chỉ có thể truy cập nó trên máy tính để bàn của mình mà không cần tải xuống. Dự án có hướng dẫn này dạy bạn những kiến ​​thức cơ bản về lập trình R để thực hiện bước đầu tiên của bạn đối với phân tích dữ liệu.

Tại đây, bạn sẽ học cách sử dụng R Studio hoặc R GUI cũng như các cấu trúc và kiểu dữ liệu khác nhau được sử dụng trong ngôn ngữ này. Cuối cùng, họ sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt các gói R và nhập các tập dữ liệu của bạn vào không gian làm việc của R Studio.

Không có điều kiện tiên quyết cần thiết để hoàn thành dự án này; chỉ cần kiến ​​thức máy tính cơ bản là đủ. Trong dự án được hướng dẫn, không gian làm việc của bạn sẽ là một màn hình nền đám mây mà bạn có thể truy cập từ trình duyệt của mình. Người hướng dẫn của bạn sẽ hướng dẫn bạn trong một màn hình chia nhỏ qua video để giúp bạn hiểu mọi thứ theo từng bước.

Udacity

Học lập trình R để trở thành nhà khoa học dữ liệu với Udacity. Thời gian ước tính của khóa học này là 3 tháng với 10 giờ nỗ lực mỗi tuần và nó không cần điều kiện tiên quyết khó khăn.

Giáo trình bao gồm dạy bạn cách viết mã trong R, dòng lệnh, SQL và Git để bạn có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Bạn sẽ học các khái niệm cơ bản về SQL như JOIN, truy vấn phụ, tổng hợp và sử dụng chúng để giải đáp các vấn đề kinh doanh.

Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản, bao gồm cấu trúc dữ liệu, vòng lặp, hàm và biến. Ngoài ra, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu thông qua GGPlot2.

Chương trình bao gồm các dự án thực tế với nội dung phong phú được phát triển bởi các chuyên gia, hỗ trợ cố vấn và các dịch vụ nghề nghiệp như sơ yếu lý lịch và đánh giá danh mục đầu tư. Học theo lịch trình của riêng bạn và nhận phản hồi được cá nhân hóa, mẹo thực tế và đề xuất bổ sung để có thêm tài nguyên.

Nhà khoa học ML với R

Nắm vững ngôn ngữ R để trở thành một nhà khoa học máy học tự tin với Datacamp. Họ cung cấp tổng cộng 15 khóa học với hơn 60 giờ nỗ lực học R. Tại đây; bạn sẽ nâng cao bộ kỹ năng R của mình bằng một hộp công cụ và thực hiện việc học tập không có giám sát và giám sát.

Họ sẽ dạy bạn cách xử lý dữ liệu để tạo mô hình, đào tạo và trực quan hóa các mô hình cũng như kiểm tra hiệu suất của chúng. Ngoài ra, bạn sẽ giúp điều chỉnh các tham số của chúng để thực thi hiệu suất tốt hơn.

  “GLHF” có nghĩa là gì, và bạn sử dụng nó như thế nào?

Trong khi đó, bạn cũng sẽ học thống kê Bayesian, Spark và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Họ sẽ dạy bạn những kiến ​​thức cơ bản về máy học để phân loại, cách bạn có thể thấy trước các sự kiện trong tương lai thông qua hồi quy tuyến tính, ngẫu nhiên, rừng, xgboost và mô hình cộng.

Bạn cũng sẽ học về chiều, phân cụm, ML trong Tidyverse, hồi quy logistic, phân tích cụm, ML với dấu mũ, mô hình dựa trên cây, máy vectơ hỗ trợ, mô hình hóa chủ đề, điều chỉnh siêu tham số và hơn thế nữa.

Phân tích dữ liệu với R

Edureka cung cấp chương trình đào tạo– Phân tích dữ liệu với R để giúp bạn có được kiến ​​thức chuyên môn về thao tác dữ liệu, trực quan hóa, phân tích dữ liệu khám phá, khai thác, phân tích tình cảm và hồi quy.

Khóa đào tạo cũng có thể giúp bạn học R Studio cho các nghiên cứu điển hình trên mạng xã hội và bán lẻ. Họ đã thiết kế khóa học này để cung cấp các kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu. Nó bao gồm các khái niệm R cơ bản đến các chủ đề nâng cao như tập hợp cây quyết định, lọc cộng tác và hơn thế nữa.

Các mô-đun hướng dẫn bạn qua các thuật ngữ quan trọng như kinh doanh thông minh, dữ liệu và thông tin, phân tích kinh doanh, v.v. Bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp nhập dữ liệu, phân tích dữ liệu khám phá, phân cụm, hồi quy tuyến tính & logistic, kỹ thuật ML được giám sát, ANOVA, gói R, tạo các lô và hơn thế nữa, cùng với công việc của dự án.

Để tham gia khóa học này, bạn cần có kiến ​​thức cơ bản về thống kê. Nó bao gồm 30 giờ các lớp học trực tuyến, nơi bạn sẽ nhận được các bài tập thực tế để hoàn thành sau mỗi lớp học, cùng với quyền truy cập suốt đời vào khóa học với các bài thuyết trình, ghi âm lớp học, hướng dẫn cài đặt và câu đố. Nhận chứng chỉ khi hoàn thành khóa học.

YouTube

Học R trên YouTube với Barton Poulson, người dạy những điều cơ bản về ngôn ngữ R và tính toán thống kê.

Hướng dẫn bao gồm các chủ đề như cách cài đặt R, những điều về R Studio, hàm âm mưu, các gói, biểu đồ, biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán, chức năng tóm tắt, biểu đồ lớp phủ và chức năng mô tả.

Ông cũng dạy cách chọn các trường hợp, các yếu tố, định dạng dữ liệu, cách nhập dữ liệu, nhập dữ liệu, các khái niệm về phân cụm phân cấp, hồi quy, các thành phần chính và hơn thế nữa.

Codecademy

Codecademy giới thiệu cho bạn các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ lập trình R. Không có điều kiện tiên quyết cụ thể để học khóa học này hoặc bất kỳ kiến ​​thức mã hóa nào cần thiết.

Tại đây, bạn sẽ học cách tổ chức dữ liệu, sửa đổi nó và làm sạch các khung dữ liệu. Họ cũng sẽ dạy bạn xây dựng trực quan hóa dữ liệu và hiển thị thông tin chi tiết. Ngoài ra, bạn sẽ học kiểm tra giả thuyết và thống kê để vượt trội trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Giáo trình của khóa học cũng bao gồm các nguyên tắc cơ bản về tổng hợp và nối các bảng với dplyr; tính toán chế độ, trung bình và trung vị; và các số liệu thống kê như phần tư, phạm vi liên phần tư và số lượng tử.

Bạn cũng có thể kiểm tra kiến ​​thức của mình thông qua các câu đố để trau dồi cú pháp và trí nhớ. Mất khoảng 20 giờ để hoàn thành khóa học và với gói Pro, bạn có thể kiếm được chứng chỉ.

Datamentor

Datamentor khóa học bao gồm quyền truy cập không giới hạn vào hơn 45 video, bài tập tương tác, sách điện tử R Essentials và một dự án.

Nó giúp bạn làm quen với các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, các quy trình của nó và các bước khác nhau mà bạn phải thực hiện để hoàn thành một nhiệm vụ khoa học dữ liệu như lấy dữ liệu, khám phá, lập mô hình và truyền đạt báo cáo.

Sự kết luận

Với rất nhiều tài nguyên có sẵn, việc học ngôn ngữ lập trình R không còn là một nhiệm vụ khó khăn. Tất cả những gì bạn cần là có niềm đam mê học hỏi và mong muốn mạnh mẽ để dấn thân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Vì vậy, bạn có phải là một chuyên gia khoa học dữ liệu đầy tham vọng? 💡

Học R với sự trợ giúp của các khóa học tuyệt vời nêu trên.

x