Populariteten för programmeringsspråket R växer stadigt, särskilt inom områden som datavetenskap och dataanalys.
Tack vare dess avancerade tekniker för datavisualisering, spelar R-programmering en central roll inom statistisk bearbetning och analys.
Att bemästra detta programmeringsspråk kan emellertid upplevas som utmanande om man saknar en tydlig inlärningsstrategi. Kanske har du tidigare stött på svårigheter när du försökt lära dig R, eller något annat programmeringsspråk.
Du är inte ensam om det!
Det är inte nödvändigtvis ditt fel, eller språket i sig, som är orsaken till svårigheterna; det kan lika gärna vara sättet du har närmat dig inlärningen. Inlärningsmetoden har en stor inverkan på det slutliga resultatet.
Om du har en väl definierad strategi för *hur* och *varför* du ska lära dig ett visst språk, ökar sannolikheten att du lyckas bemästra det. Omvänt, om dina mål och strategier inte samspelar, kan du tappa intresset och avbryta inlärningen i förtid.
Det är likt att lära sig ett talat språk.
Innan du börjar lära dig R, se till att ha en klar bild av ditt motiv; är det för att bredda dina kunskaper eller för att utforska karriärmöjligheter inom datavetenskap? Utforma sedan en strategi som är anpassad till ditt mål.
…Och sedan är det bara att börja!
I den här artikeln kommer jag att lyfta fram några värdefulla resurser som kan underlätta inlärningen av R genom att erbjuda ett strukturerat tillvägagångssätt.
Men först och främst,
Vad är programmeringsspråket R?
R är ett programmeringsspråk med öppen källkod, som främst används för grafiska representationer och statistiska beräkningar.
Det utvecklades 1993 av Ross Ihaka och Robert Gentleman, och har likheter med programmeringsspråket S. Man kan säga att R är en implementering av S, med tillägget av lexikal scoping-semantik. Programvaran är huvudsakligen skriven i C, R och Fortran.
R erbjuder ett brett spektrum av statistiska och grafiska tekniker, och är dessutom mycket anpassningsbart. Det omfattar bland annat klassiska statistiska tester, linjär och icke-linjär modellering, tidsserieanalys, klustring och klassificering.
En av R-språkets främsta styrkor är förmågan att producera snygga och professionella diagram av publikationskvalitet, inklusive matematiska formler och symboler.
R:s kapaciteter
R är en integrerad svit av programverktyg som kan användas för beräkningar, grafisk visualisering och datahantering.
Det inkluderar:
- Effektiv datalagring och hantering.
- En samlad och omfattande uppsättning verktyg för dataanalys.
- Ett brett utbud av operatorer för beräkningar med matriser.
- Ett lättanvänt och kraftfullt programmeringsspråk med loopar, villkor och användardefinierade variabler.
- Avancerade funktioner för att visualisera data på skärm eller i tryck.
- R kan utökas med hjälp av paket. Ett antal paket medföljer R-distributionen, och många fler kan laddas ner från CRAN.
- Interoperabilitet över olika plattformar.
- R använder en tolk istället för en kompilator, vilket förenklar kodutvecklingen.
- R kan integreras med olika databaser, som MS Access, Excel, MySQL, Oracle och SQLite.
- Kraftfulla verktyg för att skapa rapporter i olika format som HTML, XML, CSV, PDF och interaktiva webbsidor med R-paket.
- R-paket innehåller anpassad kod, funktioner och algoritmer för statistisk modellering, dataanalys, maskininlärning, visualisering och datahantering.
Hur underlättar R dataanalys?
Dataanalys med R sker i flera steg:
- Programmering eller import: Skriv kod i R eller importera data från databaser och filer.
- Transformering: Strukturera datan genom att omvandla kolumner till variabler och rader till observationer. Upptäck relevanta trender, skapa nya variabler och analysera statistiken.
- Visualisering: Presentera data i grafisk form för att enkelt identifiera trender, mönster och avvikelser.
- Modeller: Använd beräknings- eller matematiska verktyg för att svara på forskningsfrågor.
- Kommunikation: Dela dina resultat, från visualisering till modellering, med hjälp av diagram och rapporter.
Vem använder R och varför?
R används inte bara av akademiker, utan också av stora företag som Google, Facebook, Airbnb och Uber. Det tillämpas inom sjukvård, konsultverksamhet, myndigheter, försäkring, energi, finans och media, bland många andra sektorer. De använder R för statistisk analys, maskininlärningsalgoritmer och dataanalys.
Efterfrågan på R finns inom många olika områden. Dataanalys är en central del av dagens verksamheter, och R sticker ut bland alla tillgängliga verktyg. Anledningarna är många:
- Excel och PowerBI saknar djupgående modelleringsförmåga.
- Python är bra för AI och ML, men brister i kommunikationsfunktioner.
- SAS är bra för statistisk analys men är inte gratis.
- Tableau är utmärkt för visualisering, men inte lika bra på beslutsfattande och statistisk analys.
R fyller dessa luckor genom att erbjuda en bra balans mellan datahantering och analys, med en rimlig inlärningskurva.
Därför är det fördelaktigt att lära sig R för datahantering och analys, och även för att utvecklas till dataforskare.
Dataforskare använder R för att förstå data, utföra datamanipulation, välja rätt metod och kommunicera med andra genom rapporter och webbapplikationer. Med andra ord, en enda plattform för allt arbete.
Nu när du förstår hur R fungerar och varför det är värdefullt, återstår frågan: var ska man lära sig R?
Är det verkligen så svårt att lära sig?
Hade du frågat mig det för några år sedan hade jag sagt ja, men tack vare nya paket är datamanipulering enklare och mer intuitiv, och att skapa grafer är betydligt lättare.
Paket som TensorFlow och Keras gör det möjligt att utveckla avancerade maskininlärningstekniker, samt integrera kod från Python, C++ och Java. R har också utvecklats när det gäller beräkningshastighet.
Så, är du intresserad av att lära dig R?
Jag antar att svaret är JA!
Låt oss utforska några resurser för att lära oss R.
Bli dataforskare med R
Utveckla dina R-färdigheter och bygg din karriär som dataforskare med hjälp av Datacamp. Kursen kräver inga förkunskaper.
Du kommer att lära dig hur du importerar, manipulerar, visualiserar och rensar data, vilket är grundläggande färdigheter. Praktisk erfarenhet genom interaktiva övningar ges i kända R-paket som ggplot2, samt Tidyverse-paketen readr och dplyr.
Kursen ger även insikter i verkliga datauppsättningar, som hjälper dig att lära dig maskininlärning och statistiska tekniker som krävs för att skriva funktioner och utföra klusteranalyser.
Med över 75 timmars läromedel får du lära dig allt från grunderna till avancerad dataanalys med datastrukturer som matriser, vektorer och dataramar.
R-programmering A-Ö
Udemy erbjuder R-programmering A-Ö med praktiska övningar som hjälper dig att bli en dataforskare. Kursen är uppdelad i 8 sektioner, 82 lektioner och tar cirka 11 timmar att slutföra.
Du kommer att lära dig R steg för steg, och tillämpbara koncept introduceras efter varje lektion, med hjälp av levande exempel. Utbildningen fokuserar på verklighetsbaserade analytiska utmaningar, som du kommer att lösa genom övningar.
Kursen passar alla, oavsett tidigare erfarenhet. Materialet täcker grundläggande principer, som att skapa variabler, vektorer, loopar och funktioner.
Du kommer också att lära dig om normalfördelning, samt praktisk tillämpning med finansiella, statistiska och sportrelaterade data. Dessutom får du lära dig att använda R Studio och anpassa det efter dina behov.
Vid kursens slut kommer du att ha installerat R-paket och förstått begrepp som stora tal, heltal, dubbel, tecken med mera. Kursen innehåller också avancerad visualisering med GGPlot2 samt läxlösningar och bonushandledningar.
Statistik med R
Coursera erbjuder specialiseringskursen ”Statistik med R” som hjälper dig att bemästra R för dataanalys, inklusive modellering, statistisk slutledning och Bayesianska tekniker. Kursen erbjuds av Duke University och är helt gratis.
Kursen fokuserar på att utveckla färdigheter inom statistisk inferens, linjär regression och statistik, RStudio, R-programmering, explorativ dataanalys, statistisk hypotestestning, Bayesiansk statistik, Bayesiansk linjär regression, Bayesiansk inferens, regressionsanalys och modellval.
Du kommer att lära dig hur du visualiserar och analyserar data i R, samt skapar reproducerbara rapporter. Du får även kunskaper i att tolka statistisk slutledning och utföra modellering för att ta datadrivna beslut.
Kursen hjälper dig att kommunicera resultat på ett korrekt sätt, organisera och visualisera data med R-paket samt granska beslut och påståenden. Du får också möjlighet att bygga en portfölj med olika dataanalysprojekt, för att visa upp dina kunskaper för potentiella arbetsgivare.
Denna nybörjarkurs tar cirka 7 månader att slutföra, med ett flexibelt schema, fullständiga onlineföreläsningar och ett delbart certifikat efter avslutad kurs.
Kom igång med R
Ytterligare en kurs från Coursera i listan är Kom igång med R.
Detta är en nybörjarkurs som tar cirka 2 timmar att slutföra och är tillgänglig direkt i webbläsaren. Detta guidade projekt lär dig grunderna i R-programmering som ett första steg mot dataanalys.
Här får du lära dig att använda R Studio eller R GUI, samt de olika datastrukturer och typer som används i språket. Du kommer även att lära dig hur du installerar R-paket och importerar datamängder till R Studios arbetsyta.
Inga förkunskaper krävs, endast grundläggande datorkunskaper. Din arbetsyta kommer att vara ett molnbaserat skrivbord som du kan komma åt via webbläsaren. En instruktör guidar dig via video i en delad skärm för att säkerställa att du förstår varje steg.
Udacity
Lär dig R-programmering för att bli dataforskare med Udacity. Kursen tar cirka 3 månader med 10 timmars arbete per vecka, och den kräver inga avancerade förkunskaper.
Kursplanen omfattar R-programmering, kommandoraden, SQL och Git, för att lösa datarelaterade problem. Du får också lära dig grunderna i SQL, som JOINs, sub-queries och aggregeringar för att lösa affärsproblem.
Du kommer att lära dig grunderna i R, inklusive datastrukturer, loopar, funktioner och variabler. Dessutom kommer du att lära dig att visualisera data genom GGPlot2.
Programmet inkluderar verkliga projekt med engagerande innehåll, utvecklat av experter, samt mentorskap och karriärtjänster som CV- och portföljgranskning. Du studerar i din egen takt och får personlig feedback, praktiska tips och förslag på ytterligare resurser.
ML-forskare med R
Bemästra R för att bli en skicklig maskininlärningsforskare med Datacamp. Kursen består av 15 delkurser med sammanlagt över 60 timmars läromaterial. Du kommer att förbättra dina R-färdigheter, utföra oövervakad och övervakad maskininlärning.
Du kommer att lära dig hur du bearbetar data för att skapa modeller, tränar och visualiserar modellerna och utvärderar deras prestanda. Du får även lära dig att optimera parametrar för bättre resultat.
Du kommer även att lära dig Bayesiansk statistik, Spark och naturlig språkbehandling (NLP). Maskininlärningsgrunder för klassificering, förutsägelse genom linjär regression, slumpmässiga skogar, xgboost och additiva modeller.
Du kommer också att lära dig om dimensionalitet, klustring, ML i Tidyverse, logistisk regression, klusteranalys, ML med en karet, trädbaserade modeller, stödvektormaskiner, ämnesmodellering, hyperparameterjustering och mer.
Dataanalys med R
Edureka erbjuder utbildningsprogrammet Dataanalys med R som hjälper dig att utveckla expertis inom datahantering, visualisering, explorativ dataanalys, data mining, sentimentanalys och regression.
Utbildningen lär dig också att använda R Studio för fallstudier inom sociala medier och detaljhandel. Kursen är utformad för att erbjuda de kunskaper och färdigheter som krävs för att bli en dataanalysspecialist. Den täcker grundläggande R-koncept och avancerade ämnen som beslutsträdsensemble, kollaborativ filtrering med mera.
Modulerna guidar dig genom viktiga begrepp som business intelligence, data och information, affärsanalys med mera. Du får lära dig metoder för dataimport, explorativ dataanalys, klustring, linjär och logistisk regression, övervakad maskininlärning, ANOVA, R-paket, skapande av diagram och projektarbete.
Grundläggande kunskaper i statistik rekommenderas. Kursen omfattar 30 timmars onlinelektioner med praktiska uppgifter efter varje lektion, samt livslång tillgång till presentationer, inspelningar, installationsguider och frågesporter. Du får ett certifikat efter avslutad kurs.
Youtube
Lär dig R på Youtube med Barton Poulson, som undervisar i grunderna i R-språket och statistiska beräkningar.
Genomgången omfattar hur man installerar R, R Studio, plotfunktioner, paket, histogram, stapeldiagram, spridningsdiagram, sammanfattningsfunktioner, samt beskrivande funktioner.
Han lär också ut att välja fall, faktorer, dataformat, hur man anger och importerar data, samt grunderna i hierarkisk klustring, regression, huvudkomponenter och mycket mer.
Codecademy
Codecademy introducerar dig till de grundläggande begreppen i programmeringsspråket R. Inga förkunskaper krävs.
Här får du lära dig att organisera, modifiera och rensa dataramar, samt bygga datavisualiseringar. Du kommer också att lära dig hypotestestning och statistik för att kunna utmärka dig inom dataanalys.
Kursplanen omfattar även grunderna i att aggregera och sammanfoga tabeller med dplyr, beräkna läge, medelvärde och median samt statistik som kvartiler, interkvartilavstånd och kvantiler.
Du kan testa dina kunskaper genom frågesporter. Kursen tar cirka 20 timmar att slutföra, och med en Pro-plan kan du få ett certifikat.
Datamentor
I kursen hos Datamentor ingår obegränsad tillgång till 45+ videor, interaktiva uppgifter, en R Essentials eBook och ett projekt.
Kursen introducerar dig till grunderna inom datavetenskap, dess processer och olika steg för att genomföra en datavetenskaplig uppgift som att hämta data, utforska, modellera och kommunicera resultaten.
Slutsats
Med de många tillgängliga resurserna är inlärningen av programmeringsspråket R inte längre en svår utmaning. Allt som krävs är intresse, en stark vilja att lära och en ambition att utforska datavetenskapen.
Så, är du en blivande datavetenskapspecialist?💡
Lär dig R med hjälp av de nämnda resurserna.