Was ist die Programmiersprache R? Einführung und Grundlagen von R

Was ist R-Software?

R ist eine Programmiersprache und kostenlose Software, die 1993 von Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelt wurde. R verfügt über einen umfangreichen Katalog statistischer und grafischer Methoden. Dazu gehören Algorithmen für maschinelles Lernen, lineare Regression, Zeitreihen und statistische Inferenz, um nur einige zu nennen. Die meisten R-Bibliotheken sind in R geschrieben, aber für rechenintensive Aufgaben wird C verwendet. C++ und Fortran-Codes werden bevorzugt.

R wird nicht nur von Akademikern anvertraut, sondern auch viele große Unternehmen nutzen die Programmiersprache R, darunter Uber, Google, Airbnb, Facebook und so weiter.

Die Datenanalyse mit R erfolgt in einer Reihe von Schritten; Programmieren, Transformieren, Entdecken, Modellieren und Kommunizieren der Ergebnisse

• Programm:R ist ein übersichtliches und zugängliches Programmiertool
• Transformieren:R besteht aus einer Sammlung von Bibliotheken, die speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurden
• Entdecken: Untersuchen Sie die Daten, verfeinern Sie Ihre Hypothese und analysieren Sie sie
• Modell:R bietet eine breite Palette von Tools, um das richtige Modell für Ihre Daten zu erfassen
• Kommunizieren: Integrieren Sie Codes, Diagramme und Ausgaben in einen Bericht mit R Markdown oder erstellen Sie Shiny-Apps, um sie mit der Welt zu teilen

Wofür wird R verwendet?

• Statistische Inferenz
• Datenanalyse
• Algorithmus für maschinelles Lernen

R nach Branche

Wenn wir die Nutzung von R nach Branchen aufschlüsseln, sehen wir, dass die Akademiker an erster Stelle stehen. R ist eine Sprache zur Erstellung von Statistiken. R ist die erste Wahl in der Gesundheitsbranche, gefolgt von Regierung und Beratung.

R-Paket

Die Hauptanwendungen von R sind und bleiben Statistik, Visualisierung und maschinelles Lernen. Das Bild unten zeigt, welches R-Paket in Stack Overflow die meisten Fragen gestellt hat. In den Top 10 beziehen sich die meisten davon auf den Arbeitsablauf eines Datenwissenschaftlers: Datenaufbereitung und Kommunikation der Ergebnisse.

Alle Bibliotheken von R, fast 12 KB, sind in CRAN gespeichert. CRAN ist eine kostenlose und offene Quelle. Sie können die zahlreichen Bibliotheken herunterladen und für die Aufführung verwenden Maschinelles lernen oder Zeitreihenanalyse.

Kommunizieren Sie mit R

R bietet mehrere Möglichkeiten, Arbeit zu präsentieren und zu teilen, entweder über ein Markdown-Dokument oder eine glänzende App. Alles kann in Rpub, GitHub oder der Website des Unternehmens gehostet werden.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Präsentation, die auf gehostet wird Rpub

Rstudio akzeptiert Abschläge zum Schreiben eines Dokuments. Sie können die Dokumente in verschiedenen Formaten exportieren:

• Dokumentieren :
  • HTML
  • PDF/Latex
  • Word
• Präsentation
  • HTML
  • PDF-Beamer

Rstudio verfügt über ein großartiges Tool zum einfachen Erstellen einer App. Unten finden Sie ein Beispiel einer App mit den Daten der Weltbank.

Warum R verwenden?

Die Datenwissenschaft prägt die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen. Ohne Zweifel wird der Verzicht auf künstliche Intelligenz und Maschinen zum Scheitern des Unternehmens führen. Die große Frage ist, welches Tool/welche Sprache Sie verwenden sollten.

Es gibt zahlreiche auf dem Markt verfügbare Tools zur Durchführung von Datenanalysen. Das Erlernen einer neuen Sprache erfordert einen gewissen Zeitaufwand. Das Bild unten zeigt die Lernkurve im Vergleich zu den Geschäftsfähigkeiten, die eine Sprache bietet. Der negative Zusammenhang impliziert, dass es kein kostenloses Mittagessen gibt. Wenn Sie die besten Erkenntnisse aus den Daten gewinnen möchten, müssen Sie sich etwas Zeit nehmen, um das entsprechende Tool, nämlich R, zu erlernen.

Oben links im Diagramm sehen Sie Excel und PowerBI. Diese beiden Tools sind einfach zu erlernen, bieten jedoch keine herausragenden Geschäftsfähigkeiten, insbesondere im Hinblick auf die Modellierung. In der Mitte ist zu sehen Python und SAS. SAS ist ein spezielles Tool zum Ausführen statistischer Analysen für Unternehmen, das jedoch nicht kostenlos ist. SAS ist eine Click-and-Run-Software. Pythonist jedoch eine Sprache mit einer monotonen Lernkurve. Python ist ein fantastisches Tool zum Einsatz von maschinellem Lernen und KI, verfügt jedoch nicht über Kommunikationsfunktionen. Bei identischer Lernkurve ist R ein guter Kompromiss zwischen Implementierung und Datenanalyse.

Wenn es um Datenvisualisierung geht (DataViz), haben Sie wahrscheinlich schon von Tableau gehört. Tableau ist ohne Zweifel ein großartiges Werkzeug, um Muster anhand von Grafiken und Diagrammen zu entdecken. Außerdem ist das Erlernen von Tableau nicht zeitaufwändig. Ein großes Problem bei der Datenvisualisierung besteht darin, dass Sie möglicherweise nie ein Muster finden oder einfach nur viele nutzlose Diagramme erstellen. Tableau ist ein gutes Tool zur schnellen Visualisierung der Daten oder Business Intelligence. Wenn es um Statistiken und Entscheidungshilfen geht, ist R besser geeignet.

Stack Overflow ist eine große Community für Programmiersprachen. Wenn Sie ein Codierungsproblem haben oder ein Modell verstehen müssen, hilft Ihnen Stack Overflow weiter. Im Laufe des Jahres ist der Prozentsatz der Frageaufrufe für R im Vergleich zu anderen Sprachen stark gestiegen. Dieser Trend korreliert natürlich stark mit dem boomenden Zeitalter der Datenwissenschaft, spiegelt aber die Nachfrage nach der Sprache R für die Datenwissenschaft wider.

In der Datenwissenschaft konkurrieren zwei Tools miteinander: R und Python sind wahrscheinlich die Programmiersprache, die Data Science definiert.

Sollten Sie R wählen?

Datenwissenschaftler können zwei hervorragende Tools nutzen: R und Python. Möglicherweise haben Sie nicht die Zeit, beides zu lernen, insbesondere wenn Sie gerade erst mit dem Erwerb von Data Science beginnen. Erlernen statistischer Modellierung und Algorithmen ist weitaus wichtiger als das Erlernen einer Programmiersprache. A Programmiersprache ist ein Tool zum Berechnen und Kommunizieren Ihrer Entdeckung. Die wichtigste Aufgabe in der Datenwissenschaft ist der Umgang mit den Daten: Importieren, Bereinigen, Vorbereiten, Feature-Engineering, Feature-Auswahl. Dies sollte Ihr Hauptaugenmerk sein. Wenn Sie R lernen möchten und Python Gleichzeitig ist es ohne solide statistische Kenntnisse einfach nur dumm. Datenwissenschaftler sind keine Programmierer. Ihre Aufgabe ist es, die Daten zu verstehen, sie zu manipulieren und den besten Ansatz zu finden. Wenn Sie darüber nachdenken, welche Sprache Sie lernen sollen, schauen wir mal, welche Sprache für Sie am besten geeignet ist.

Die Hauptzielgruppe für Data Science sind Geschäftsleute. Eine wichtige Auswirkung im Unternehmen ist die Kommunikation. Es gibt viele Möglichkeiten zu kommunizieren: Bericht, Web-App, Dashboard. Sie benötigen ein Tool, das all dies zusammen erledigt.

Ist R schwierig?

Vor Jahren war R eine schwer zu beherrschende Sprache. Die Sprache war verwirrend und nicht so strukturiert wie die anderen Programmiertools. Um dieses große Problem zu lösen, hat Hadley Wickham eine Paketsammlung namens Tidyverse entwickelt. Die Spielregeln änderten sich zum Besseren. Die Datenmanipulation wird trivial und intuitiv. Das Erstellen eines Diagramms war nicht mehr so ​​schwierig.

Die besten Algorithmen für maschinelles Lernen können mit R implementiert werden. Pakete wie Keras und TensorFlow ermöglichen die Entwicklung hochentwickelter Techniken für maschinelles Lernen. R verfügt außerdem über ein Paket zur Ausführung von Xgboost, einem der besten Algorithmen für den Kaggle-Wettbewerb.

R kann mit der anderen Sprache kommunizieren. Es ist möglich, anzurufen Python, Java, C++ in R. Die Welt der großen Datenmengen ist auch für R zugänglich. Sie können R mit verschiedenen Datenbanken verbinden wie Spark oder Hadoop.

Schließlich hat sich R weiterentwickelt und ermöglicht nun die Parallelisierung von Operationen zur Beschleunigung der Berechnung. Tatsächlich wurde R dafür kritisiert, dass es immer nur eine CPU gleichzeitig nutzt. Mit dem Parallelpaket können Sie Aufgaben in verschiedenen Kernen der Maschine ausführen.

Zusammenfassung

Kurz gesagt ist R ein großartiges Tool zum Erkunden und Untersuchen von Daten. Mit R werden aufwändige Analysen wie Clustering, Korrelation und Datenreduktion durchgeführt. Dies ist der wichtigste Teil, denn ohne eine gute Feature-Entwicklung und ein gutes Modell wird der Einsatz des maschinellen Lernens keine aussagekräftigen Ergebnisse liefern.