По повседневной работе я являюсь аналитиком данных в небольшом местном органе власти. У нас есть много длительных и часто выполняемых вручную процессов для манипулирования данными, и я стремлюсь предоставить более разумные способы работы с меньшими затратами.
Поскольку я большой поклонник открытого правительства и открытых данных, в Интернете есть множество замечательных ресурсов, которые я мог бы использовать для обогащения данных наших систем и разработки некоторых идей для личных проектов.
В общем, это не должно быть для меня жестким коммерческим предложением, чтобы научиться новому умению загружать и преобразовывать открытые данные.
Так почему выбирают R? Я видел очень хороший пример того, что он может делать с открытыми данными, - TraffordDataLab Совета Траффорда. Не только это, они также публикуют учебные пособия на Medium, а их код воспроизводится на Github.
Я также - с помощью коллег по ИТ - загрузил R and R Studio на свой рабочий ноутбук и получил демонстрацию от Совета Саутенд-он-си, чтобы разрешить процесс «подъем-сдвиг» в нашем отделе, и они любезно пожертвовали скрипт, который остается неиспользованным.
По сути, если я застряну в пути, я знаю, что есть места, где я могу обратиться за помощью!
Но, несмотря на множество веских причин для этого, если вы хоть немного похожи на меня, вам может быть сложно освоить новые навыки. Может быть, мне нужно научиться учиться, прежде чем изучать R? Меня ждет ухабистая поездка!
Первая ошибка, которую я совершил, произошла почти сразу, загрузив R и R Studio и поспешно открыв приложения, не сделав домашней работы. Он не похож ни на один другой инструмент для написания отчетов, с которым у меня есть опыт (разработчик PL SQL, SSRS, Crystal, PBI).
Так что на этом этапе я собираюсь сделать большой шаг назад, признав при этом небольшую победу в загрузке правильного программного обеспечения без повреждения нашего семейного компьютера.
Вернемся к книгам и этому удивительному онлайн-ресурсу R for Data Science. Я всегда был книжным червем, так что все должно быть хорошо ...
