Phần mềm R là gì?
R là một ngôn ngữ lập trình và phần mềm miễn phí được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào năm 1993. R sở hữu một danh mục phong phú các phương pháp thống kê và đồ họa. Nó bao gồm các thuật toán học máy, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian, suy luận thống kê để đặt tên cho một số. Hầu hết các thư viện R được viết bằng R, nhưng đối với các tác vụ tính toán nặng, mã C, C ++ và Fortran được ưu tiên hơn.
R không chỉ được giao phó bởi giới học thuật mà nhiều công ty lớn cũng sử dụng ngôn ngữ lập trình R, bao gồm Uber, Google, Airbnb, Facebook, v.v.
Phân tích dữ liệu với R được thực hiện trong một loạt các bước; lập trình, chuyển đổi, khám phá, mô hình hóa và truyền đạt kết quả
- Chương trình : R là một công cụ lập trình rõ ràng và dễ tiếp cận
- Transform : R được tạo thành từ một bộ sưu tập các thư viện được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu
- Khám phá : Điều tra dữ liệu, tinh chỉnh giả thuyết của bạn và phân tích chúng
- Mô hình : R cung cấp một loạt các công cụ để nắm bắt mô hình phù hợp cho dữ liệu của bạn
- Giao tiếp : Tích hợp mã, đồ thị và kết quả đầu ra vào một báo cáo với R Markdown hoặc xây dựng các ứng dụng Shiny để chia sẻ với mọi người
Trong hướng dẫn giới thiệu này, bạn sẽ học R
- R được dùng để làm gì?
- R theo ngành
- Gói R
- Giao tiếp với R
- Tại sao sử dụng R?
- Bạn có nên chọn R?
- R có khó không?
R được dùng để làm gì?
- Suy luận thống kê
- Phân tích dữ liệu
- Thuật toán học máy
R theo ngành
Nếu chúng ta chia nhỏ việc sử dụng R theo ngành, chúng ta thấy rằng giới học thuật được ưu tiên hàng đầu. R là một ngôn ngữ để làm thống kê. R là lựa chọn hàng đầu trong ngành chăm sóc sức khỏe, tiếp theo là chính phủ và tư vấn.
Gói R
Các công dụng chính của R là và sẽ luôn là thống kê, trực quan hóa và học máy. Hình dưới đây cho thấy gói R nào có nhiều câu hỏi nhất trong Stack Overflow. Trong top 10, hầu hết chúng đều liên quan đến quy trình làm việc của một nhà khoa học dữ liệu: chuẩn bị dữ liệu và truyền đạt kết quả.
Tất cả các thư viện của R, gần 12k, được lưu trữ trong CRAN. CRAN là một mã nguồn mở và miễn phí. Bạn có thể tải xuống và sử dụng nhiều thư viện để thực hiện Học máy hoặc phân tích chuỗi thời gian.
Giao tiếp với R
R có nhiều cách để trình bày và chia sẻ công việc, thông qua một tài liệu đánh dấu hoặc một ứng dụng sáng bóng. Mọi thứ có thể được lưu trữ trên Rpub, GitHub hoặc trang web của doanh nghiệp.
Dưới đây là ví dụ về bản trình bày được lưu trữ trên Rpub
Rstudio chấp nhận đánh dấu để viết tài liệu. Bạn có thể xuất tài liệu ở các định dạng khác nhau:
- Tài liệu:
- HTML
- PDF / Latex
- Word
- Bài thuyết trình
- HTML
- Trình chiếu PDF
Rstudio có một công cụ tuyệt vời để tạo Ứng dụng một cách dễ dàng. Dưới đây là một ví dụ về ứng dụng có dữ liệu của Ngân hàng Thế giới.
Tại sao sử dụng R?
Khoa học dữ liệu đang định hình cách các công ty điều hành doanh nghiệp của họ. Không nghi ngờ gì nữa, việc tránh xa Trí tuệ nhân tạo và Máy móc sẽ khiến công ty thất bại. Câu hỏi lớn là bạn nên sử dụng công cụ / ngôn ngữ nào?
Họ có rất nhiều công cụ có sẵn trên thị trường để thực hiện phân tích dữ liệu. Học một ngôn ngữ mới đòi hỏi đầu tư thời gian. Hình ảnh dưới đây mô tả đường cong học tập so với khả năng kinh doanh mà một ngôn ngữ mang lại. Mối quan hệ tiêu cực ngụ ý rằng không có bữa trưa miễn phí. Nếu bạn muốn đưa ra cái nhìn sâu sắc nhất từ dữ liệu, thì bạn cần dành thời gian tìm hiểu công cụ thích hợp, đó là R.
Ở trên cùng bên trái của biểu đồ, bạn có thể thấy Excel và PowerBI. Hai công cụ này rất đơn giản để học nhưng không mang lại khả năng kinh doanh vượt trội, đặc biệt là về mặt mô hình hóa. Ở giữa, bạn có thể thấy Python và SAS. SAS là một công cụ chuyên dụng để chạy phân tích thống kê cho doanh nghiệp, nhưng nó không miễn phí. SAS là một phần mềm nhấp và chạy. Tuy nhiên, Python là một ngôn ngữ có đường cong học tập đơn điệu. Python là một công cụ tuyệt vời để triển khai Học máy và AI nhưng thiếu các tính năng giao tiếp. Với một đường cong học tập giống hệt nhau, R là sự cân bằng tốt giữa việc triển khai và phân tích dữ liệu.
Khi nói đến trực quan hóa dữ liệu (DataViz), bạn có thể đã nghe nói về Tableau. Không nghi ngờ gì nữa, Tableau là một công cụ tuyệt vời để khám phá các mẫu thông qua đồ thị và biểu đồ. Bên cạnh đó, việc học Tableau không tốn nhiều thời gian. Một vấn đề lớn với trực quan hóa dữ liệu là bạn có thể không bao giờ tìm thấy một mẫu hoặc chỉ tạo ra nhiều biểu đồ vô dụng. Tableau là một công cụ tốt để hình dung nhanh dữ liệu hoặc Business Intelligence. Khi nói đến thống kê và công cụ ra quyết định, R thích hợp hơn.
Stack Overflow là một cộng đồng lớn dành cho các ngôn ngữ lập trình. Nếu bạn gặp vấn đề về mã hóa hoặc cần hiểu một mô hình, Stack Overflow luôn sẵn sàng trợ giúp. Trong năm qua, phần trăm lượt xem câu hỏi đối với R đã tăng mạnh so với các ngôn ngữ khác. Xu hướng này tất nhiên có mối tương quan cao với thời đại bùng nổ của khoa học dữ liệu, nhưng nó phản ánh nhu cầu của ngôn ngữ R đối với khoa học dữ liệu.
Trong khoa học dữ liệu, có hai công cụ cạnh tranh với nhau. R và Python có lẽ là ngôn ngữ lập trình định nghĩa khoa học dữ liệu.
Bạn có nên chọn R?
Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng hai công cụ tuyệt vời: R và Python. Bạn có thể không có thời gian để học cả hai, đặc biệt nếu bạn bắt đầu tìm hiểu khoa học dữ liệu. Học mô hình thống kê và thuật toánquan trọng hơn nhiều so với việc học một ngôn ngữ lập trình. Ngôn ngữ lập trình là một công cụ để tính toán và truyền đạt khám phá của bạn. Nhiệm vụ quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu là cách bạn xử lý dữ liệu: nhập, làm sạch, chuẩn bị, kỹ thuật tính năng, lựa chọn tính năng. Đây nên là trọng tâm chính của bạn. Nếu bạn đang cố gắng học R và Python cùng một lúc mà không có kiến thức nền tảng vững chắc về thống kê thì điều đó thật ngu ngốc. Nhà khoa học dữ liệu không phải là lập trình viên. Công việc của họ là hiểu dữ liệu, thao tác và đưa ra cách tiếp cận tốt nhất. Nếu bạn đang suy nghĩ về việc học ngôn ngữ nào, hãy xem ngôn ngữ nào là thích hợp nhất cho bạn.
Đối tượng chính của khoa học dữ liệu là các chuyên gia kinh doanh. Trong kinh doanh, một hàm ý lớn là giao tiếp. Có nhiều cách để giao tiếp: báo cáo, ứng dụng web, trang tổng quan. Bạn cần một công cụ thực hiện tất cả những điều này cùng nhau.
R có khó không?
Nhiều năm trước, R là một ngôn ngữ khó thành thạo. Ngôn ngữ khó hiểu và không có cấu trúc như các công cụ lập trình khác. Để khắc phục vấn đề lớn này, Hadley Wickham đã phát triển một bộ sưu tập các gói được gọi là ngăn nắp. Quy tắc của trò chơi đã thay đổi để tốt nhất. Thao tác dữ liệu trở nên tầm thường và trực quan. Tạo một biểu đồ không còn quá khó khăn nữa.
Các thuật toán tốt nhất cho học máy có thể được thực hiện với R. Các gói như Keras và TensorFlow cho phép tạo ra kỹ thuật học máy cao cấp. R cũng có một gói để thực hiện Xgboost, một trong những thuật toán tốt nhất cho cuộc thi Kaggle.
R có thể giao tiếp với ngôn ngữ khác. Có thể gọi Python, Java, C ++ bằng R. Thế giới dữ liệu lớn cũng có thể truy cập được R. Bạn có thể kết nối R với các cơ sở dữ liệu khác nhau như Spark hoặc Hadoop.
Cuối cùng, R đã phát triển và cho phép hoạt động song song để tăng tốc độ tính toán. Trên thực tế, R bị chỉ trích vì chỉ sử dụng một CPU tại một thời điểm. Gói song song cho phép bạn thực hiện các tác vụ trong các lõi khác nhau của máy.
Tóm lược
Tóm lại, R là một công cụ tuyệt vời để khám phá và điều tra dữ liệu. Phân tích phức tạp như phân cụm, tương quan và giảm dữ liệu được thực hiện với R. Đây là phần quan trọng nhất, nếu không có kỹ thuật và mô hình tính năng tốt, việc triển khai học máy sẽ không cho kết quả có ý nghĩa.