Как R поможет вам уйти от радаров увольнения?
ВСТУПЛЕНИЕ
Наука о данных в наши дни в моде. От технологических гигантов до стартапов нет ни одной современной компании, которая хотела бы упустить большие данные. Страх упустить - это большое дело, и если эти организации не хотят упускать большие данные, то для вас вполне понятно, что вы чувствуете то же самое. Не волнуйся! Поскольку я здесь, чтобы спасти положение. Лучшее, что вы можете сделать, чтобы шагнуть в мир науки о данных, - это обладать одним из самых распространенных навыков специалиста по данным.
Специалисты по обработке данных во всем мире используют R в качестве основного инструмента для сбора, очистки, организации, анализа и визуализации данных. Хотя существует множество других приложений программирования R, он наиболее популярен как язык, облегчающий анализ данных.
Начиная с R
R - это язык программирования для статистических вычислений и анализа данных. Это промышленный стандарт для инструментов анализа. Он был создан Россом Ихакой и Робертом Джентльманом в 1992 году в Оклендском университете. Это открытый исходный код, и его можно использовать совершенно бесплатно. В сети доступно более 15 000 пакетов, поэтому R мало что может сделать.
Пора поднять планку с помощью R
Манипуляция данными
Различные алгоритмы анализа имеют разные этапы, но основная структура в основном одинакова. Сначала вам нужно собрать данные из различных источников. Затем вам нужно очистить и упорядочить его, чтобы его было легче понять и использовать.
R может очистить данные и организовать их в желаемых форматах. Пакеты R, такие как Tidyr и Reshape2, предоставляют такие функции, как плавление, сбор, разделение и преобразование, которые позволяют пользователю изменять формат данных без потери информации. Он может автоматически заполнять пустые поля или находить неверные или ошибочные данные.
Аналитика данных
После чистки идет анализ. Поскольку R был создан как инструмент статистических вычислений, он обладает превосходными математическими и аналитическими способностями. Все алгоритмы и анализы возможны и просты с R.
Визуализация данных
Следующим шагом будет визуализация результатов, чтобы их было легче понять. R - лучший инструмент для визуализации данных. Он может отображать графики всех видов с использованием данных в любом формате. Все это и многое другое возможно с базовым пакетом R. У него также есть такие пакеты, как Ggplot2 и Plotly, которые могут создавать еще более сложные графики с помощью более простых команд. Вы даже можете оживить графики с помощью настраиваемых цветов, создавая красивую графику производственного качества.
Машинное обучение
В R есть пакеты для всех алгоритмов машинного обучения. Если использование разных пакетов для разных моделей утомительно, то в нем также есть пакет MLR, который упрощает сразу все инструменты и алгоритмы машинного обучения.
Станьте рок-звездой Data Science вместе с R
Пакеты R для науки о данных
У R есть пакет для всего. Разработка программного обеспечения, веб-разработка, машинное обучение, визуализация данных, манипулирование данными. Вот некоторые из самых полезных пакетов R для науки о данных
Тидир
Пакет tidyr - самый популярный пакет R для обработки данных, изменения их формы и организации данных. С пакетом tidyr вы можете легко автоматизировать процесс очистки и организации данных.
Dplyr
dplyr - идеальный пакет для обработки и анализа данных. Его функции упрощают работу с фреймами данных.
Каретка
Пакет каретки предназначен для обучения регрессии и классификации.
Ggplot2
ggplot2 - это пакет R, который занимается визуализацией данных. Это наиболее предпочтительный вариант для подавляющего большинства пользователей R. Он может создавать визуально приятные и привлекательные сюжеты с простыми функциями.
Tidyquant
Tidyquant - это пакет для финансовых расчетов и анализа. Это наиболее полезно для количественного финансового анализа.
Интеграция с другими технологиями
На шоссе R не всегда бывает солнце и радуга. Как и любая другая технология, у R есть свои недостатки. Но! У R есть несколько читов, чтобы преодолеть эти недостатки. Его можно интегрировать со многими другими технологиями. Его можно использовать в паре с Hadoop из-за его возможностей распределенных вычислений. Он может быть интегрирован с другими языками программирования, такими как C, C ++, Java, Python, FORTRAN и т. Д. Пакет R Shiny можно использовать для создания интерактивных веб-приложений с R, а Javascript можно использовать для повышения интерактивности приложений. Большинство компаний используют R вместе с другими технологиями в соответствии со своими потребностями.
Компании, использующие R
Многие компании, большие и малые, используют R для тех или иных целей. Вот несколько примеров использования R в реальном мире:
Facebook использует R. для анализа настроений. Они анализируют сообщения и действия своих пользователей, чтобы понять, как улучшить их взаимодействие с пользователем. Они также используют его для улучшения своих маркетинговых стратегий в Интернете.
Ford Motor Company
Ford использует R вместе с Hadoop для анализа отзывов клиентов, а также для анализа сообщений в социальных сетях для прогнозирования потребностей рынка. Это помогает им поддерживать производительность для максимизации прибыли.
Microsoft
Платформа анализа Microsoft Azure разработана с использованием R в качестве серверной части для статистических вычислений и анализа.
Merck
Фармацевтическая компания Merck использует аналитические возможности R для доклинических испытаний своих лекарств. Они также используют его для поиска и тестирования новых комбинаций химических веществ в своих исследованиях лекарств.
Возможности на будущее и рабочие места для программистов на языке R
В различных отраслях промышленности по всему миру существует большой спрос на программистов R. Программисты R наиболее востребованы на такие должности, как специалисты по обработке данных, аналитики данных, бизнес-аналитики, количественные аналитики, эксперты по визуализации данных и эксперты в области бизнес-аналитики. Хороший программист на R может зарабатывать от 68 465 до 121 585 долларов в год.
Конец примечания
Наука о данных - это растущая область, и R - одна из самых известных технологий, лежащих в основе науки о данных. Это показывает сильное присутствие в технологиях будущего. Если вы готовы настроиться на это, вы можете изучить R и получить работу своей мечты в области науки о данных.
