Học lập trình R

Học lập trình R

Rate this post

Hướng dẫn này dành cho người mới bắt đầu cũng như các lập trình viên trình độ trung cấp. Nó sẽ cung cấp cho bạn kiến ​​thức cần thiết để trở thành một lập trình viên R lành nghề và nhà khoa học dữ liệu. Thay vì xem qua các tài nguyên và hướng dẫn rải rác, chúng tôi có hướng dẫn duy nhất này để trở thành ninja R. Chúng tôi khuyên bạn nên xem qua bài viết này và điều hướng từ các liên kết và tài nguyên được cung cấp để tìm hiểu các khái niệm R một cách kỹ lưỡng. Bằng cách làm theo hướng dẫn này của websitehcm, bạn sẽ nhanh chóng trở thành một lập trình viên R thành thạo.

Các bài viết liên quan:

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để tính toán và phân tích thống kê. Nó được tạo ra bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman vào năm 1992 tại Đại học Auckland, New Zealand. Mục tiêu chính đằng sau việc tạo ra R là tạo ra một công cụ có giá cả phải chăng, dễ học và có khả năng xử lý các phép tính toán học và thống kê phức tạp.

Ngày nay, R là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu trên thế giới. Nó là một ngôn ngữ lập trình với một trong những cơ sở người dùng lớn nhất. Điều thú vị hơn nữa là nó hoàn toàn miễn phí vì R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở. Khả năng của R không chỉ dừng lại ở việc phân tích hoặc thống kê dữ liệu. Nó hữu ích cho nhiều môn đồ như khoa học dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, v.v.

Đặc điểm của R

Học lập trình R

Môi trường lập trình R có rất nhiều tính năng thú vị. Hãy cùng tìm hiểu một số tính năng sau:

  • Mã nguồn mở: R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở. Nó hoàn toàn miễn phí cho mọi người sử dụng.
  • Các gói đa dạng: Có hơn 15.000 gói cho R trên các kho lưu trữ trực tuyến như CRAN, Bioconductor và GitHub.
  • Đồ họa mạnh mẽ: Khả năng đồ họa của R thật đáng kinh ngạc. Nó có thể tạo ra bất kỳ loại đồ thị và đồ thị chất lượng xuất bản nào với gói cơ sở của nó. Với các gói được bổ sung như ggplot2 và theo cốt truyện thì khả năng là vô tận.
  • Không cần trình biên dịch: Ngôn ngữ R được thông dịch. Nó không cần trình biên dịch để chuyển đổi mã thành chương trình.
  • Hỗ trợ đa nền tảng: R là hỗ trợ đa nền tảng có nghĩa là nó có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành nào và trong bất kỳ môi trường phần mềm nào mà không gặp bất kỳ rắc rối nào.

Tại sao Học R?

Học lập trình R

R là một ngôn ngữ lập trình và công cụ phân tích rất phổ biến. Nó được sử dụng bởi hơn 2 triệu người trên toàn cầu. Tất cả họ đều có lý do riêng để học và sử dụng R:

  • Hữu ích như một công cụ phân tích cho dữ liệu lớn.
  • Phổ biến nhất cho nghiên cứu học thuật.
  • Có thể hình dung kết quả phân tích dữ liệu.
  • Hữu ích cho việc xây dựng mô hình học máy.
  • Nó có rất nhiều tính năng khiến nó trở thành công cụ được ưa thích hơn nhiều công cụ khác dành cho các chuyên gia cũng như những người yêu thích.
  • Mã nguồn mở và do đó, mọi người đều có thể đóng góp vào nó theo cách riêng của họ.
  • Nó có hơn 15.000 gói mở rộng quyền hạn của mình.
  • R có thể hữu ích cho việc phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phát triển phần mềm, phát triển web, tạo báo cáo phân tích hấp dẫn và hơn thế nữa.

Ứng dụng R

Học lập trình R

R là một ngôn ngữ lập trình rất linh hoạt với rất nhiều ứng dụng đa dạng. Nó hữu ích theo một cách nào đó hoặc theo hình thức nào đó trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp.

  • Học thuật: R là một ngôn ngữ lập trình được tạo ra cho tính toán thống kê. Nó được sử dụng rộng rãi bởi sinh viên, giáo sư và nhà nghiên cứu để phát triển các mô hình thống kê và cũng để phân tích các kết quả lớn từ các nghiên cứu và khảo sát.
  • Chăm sóc sức khỏe: R là công cụ phân tích phổ biến nhất được sử dụng cho các thử nghiệm thuốc tiền lâm sàng. Các loại thuốc và quy trình y tế mới được thử nghiệm bằng cách sử dụng R.
  • Tài chính: Lĩnh vực tài chính liên quan đến rất nhiều số liệu thống kê. R là công nghệ được ưa thích nhất cho mục đích này trong số đó. Họ sử dụng nó để xác định và dự đoán xu hướng thị trường. Họ cũng sử dụng nó để tính toán các số liệu thống kê như lãi hoặc lỗ hàng năm, các mô hình phục hồi, v.v.
  • Ngân hàng: Ngân hàng sử dụng R để lập mô hình rủi ro và tính toán lãi suất thế chấp. Họ cũng sử dụng nó để lập mô hình rủi ro tín dụng.
  • Lĩnh vực CNTT: Các công ty CNTT sử dụng R cho hoạt động kinh doanh thông minh và để phát triển phần mềm máy tính thống kê. Họ cũng sử dụng R để đưa ra chiến lược kinh doanh của mình.
  • Sản xuất: Các công ty sản xuất sử dụng R để dự đoán nhu cầu thị trường. Họ thay đổi sản xuất của họ theo dự đoán nhu cầu. Họ cũng thiết kế sản phẩm của mình theo kết quả phân tích cảm tính từ các đánh giá của khách hàng.
  • Truyền thông xã hội: Các công ty truyền thông xã hội sử dụng R để nghiên cứu máy học và phân tích tình cảm. Họ phân tích các bài đăng và hoạt động của người dùng để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ đó và cố gắng cải thiện trải nghiệm người dùng của họ theo kết quả.

Không phải vậy đâu! Có nhiều ứng dụng khác của R trong các lĩnh vực khác nhau

Các trường hợp sử dụng của R

Bây giờ, trong hướng dẫn lập trình R, chúng ta sẽ tìm hiểu về các trường hợp sử dụng của R trong thế giới thực:

  • Đại học Cornell: Cornell khuyến nghị các nhà nghiên cứu và sinh viên của họ sử dụng R cho tất cả các nghiên cứu của họ liên quan đến tính toán thống kê.
  • Microsoft: Microsoft sử dụng R làm công cụ thống kê trong khuôn khổ Azure ML. Họ cũng sử dụng nó cho dịch vụ mai mối Xbox.
  • Bảo hiểm Bajaj Allianz: Bajaj Allianz sử dụng R để tạo ra các mô hình xu hướng bán thêm và công cụ khuyến nghị của họ. Họ cũng sử dụng nó để khai thác dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết hữu ích để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
  • Amazon: Amazon sử dụng R và phân tích dữ liệu để cải thiện các đề xuất sản phẩm chéo của họ.
  • Facebook: Facebook sử dụng R để cập nhật đồ thị mạng xã hội của mình và để dự đoán các tương tác của đồng nghiệp.
  • Bank of America: Bank of America sử dụng R để báo cáo tài chính và tính toán thiệt hại tài chính.
  • Ford Motor Company: Ford sử dụng R cho các phân tích thống kê nhằm hỗ trợ chiến lược kinh doanh của mình và phân tích tình cảm của khách hàng về sản phẩm của mình, từ đó giúp họ cải thiện thiết kế trong tương lai.
  • Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm: FDA sử dụng R để đánh giá thuốc và thực hiện các thử nghiệm tiền lâm sàng. Nó cũng sử dụng nó để dự đoán các phản ứng có thể xảy ra và các vấn đề y tế do các sản phẩm thực phẩm khác nhau gây ra.

Cơ hội nghề nghiệp trong R

R được sử dụng trong mọi lĩnh vực của ngành công nghiệp. Từ nghiên cứu học thuật đến kinh doanh thông minh, từ các thử nghiệm tiền lâm sàng đối với dược phẩm đến phân tích cảm tính cho các đánh giá của khách hàng, từ phân tích trình tự gen đến tạo báo cáo đồ họa dễ đọc để phân tích thị trường, R là một công cụ phổ biến trong toàn ngành với một phạm vi rộng lớn đáng ngạc nhiên số lượng đơn đăng ký. Có hơn 3 triệu cơ hội việc làm dành cho lập trình viên R trên khắp thế giới. Học R có thể dẫn đến một sự nghiệp sinh lợi. Một lập trình viên R chuyên nghiệp giỏi với kinh nghiệm 0-4 năm có thể kiếm được bất cứ đâu trong khoảng từ ₹ 7,00,000 đến ₹ 15,00,000 PA.

Vai trò công việc

Học lập trình R

Nhu cầu cao về những người có kỹ năng lập trình R cho nhiều hồ sơ công việc khác nhau. Một người có kỹ năng lập trình R khá có thể kiếm được 15,00,000 yên mỗi năm. Các công ty thuê lập trình viên R cho các bài viết khác nhau. Một số trong số đó là:

  • Nhà khoa học dữ liệu (Lương trung bình – 26,20,000 yên)
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu (Lương trung bình – ₹ 5,80,000)
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh (Lương trung bình – ₹ 4,90,000)
  • Chuyên gia kinh doanh thông minh (Lương trung bình – 8,80,000 yên)
  • Chuyên gia trực quan hóa dữ liệu (Lương trung bình – ₹ 7,20,000)
  • Chuyên viên phân tích định lượng (Lương trung bình – ₹ 6,40,000)

LƯU Ý: Mức lương nêu trên đã được thu thập từ các cổng thông tin và khảo sát việc làm khác nhau, nó có thể thay đổi tùy theo kinh nghiệm và kỹ năng.

Phạm vi tương lai

Mặc dù có thể có quá đủ yêu cầu cho các lập trình viên R hiện nay, liệu có đủ nhu cầu cho họ trong 5 năm tới? Mười năm thì sao? Một trong những lý do lớn nhất khiến R trở nên phổ biến trong ngành là tính linh hoạt và đa dạng trong các ứng dụng. Ngày nay, Khoa học dữ liệu đã lấn sân sang mọi ngành và nó sẽ tồn tại ở đây. Là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, sự phù hợp của R trong tương lai đã được khẳng định. Mức độ phổ biến của nó vẫn đang tăng lên và cùng với nó, sự gia tăng đổi mới cũng diễn ra đều đặn.

Hãy xem Cơ hội nghề nghiệp sinh lợi trong Lập trình R

Cài đặt R

Bây giờ chúng ta hãy bắt đầu hành trình trở thành một lập trình viên R. Bước đầu tiên là cài đặt R và một IDE cho nó. R là một ngôn ngữ lập trình hỗ trợ đa nền tảng. Bạn có thể sử dụng nó trên bất kỳ hệ điều hành nào mà không có bất kỳ thay đổi hoặc vấn đề tương thích nào. Bạn cũng có thể tích hợp nó với nhiều ngôn ngữ lập trình và khung phần mềm khác nhau như C, C ++, FORTRAN, Java, Python hoặc Hadoop.

Các khái niệm lập trình R cơ bản để học

Tiếp tục trong hướng dẫn R dành cho người mới bắt đầu, chúng ta hãy tìm hiểu về các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ lập trình R:

R Các kiểu dữ liệu

R có năm kiểu dữ liệu cơ bản. Đó là:

  • Số
  • Số nguyên
  • Tính cách
  • Hợp lý
  • Phức tạp
  • Cấu trúc dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu R

R có nhiều cấu trúc dữ liệu khác nhau cung cấp các thuộc tính chuyên biệt cho các loại dữ liệu khác nhau.

Đây là những cấu trúc dữ liệu cơ bản của R:

  • Vectơ
  • Ma trận
  • Mảng
  • Khung dữ liệu
  • Các nhân tố
  • Điều kiện và vòng lặp

Cấu trúc điều khiển R

R có một số cấu trúc điều khiển điều khiển luồng của một chương trình R. Chúng cung cấp cho R suy luận có điều kiện và xử lý lặp. Các cấu trúc kiểm soát này là:

  • Câu lệnh if-else
  • hàm ifelse ()
  • Công tắc điện
  • Đối với các vòng lặp
  • Vòng lặp While
  • Tuyên bố ngắt
  • Tuyên bố tiếp theo
  • Lặp lại các vòng lặp

Chức năng R

Bạn có thể tạo các hàm trong R bằng cách sử dụng từ khóa function. Các hàm là những chuỗi mã nhỏ với mục đích xác định, được xác định trước. Họ nhập dưới dạng đối số và trả về đầu ra. Có bốn thành phần của một hàm, đó là:

  • Tên chức năng
  • Tranh luận
  • Cơ quan chức năng
  • Báo cáo trả lại

Các khái niệm nâng cao trong R mà bạn phải học

Dưới đây là một số chủ đề khác mà bạn chắc chắn nên biết với tư cách là một lập trình viên R:

  • Phân tích thành phần chính

Phân tích thành phần chính là một kỹ thuật được sử dụng khi có quá nhiều biến số ảnh hưởng đến phân tích yêu cầu. Sử dụng phân tích thành phần chính, bạn có thể giảm số lượng biến mà không ảnh hưởng đến thông tin được chuyển tải bởi các biến ban đầu.

  • Phân tích nhân tố

Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phân tích đa biến khác như vậy giúp giảm số lượng biến cần xử lý để làm cho việc phân tích và tính toán dễ dàng hơn.

Thực tế: Thực hiện các thành phần chính & phân tích nhân tố trong R

  • Bootstrapping
Học lập trình R

Bootstrapping là một phương pháp thống kê lấy các mẫu nhỏ của tập dữ liệu đã cho và thực hiện phân tích yêu cầu trên các mẫu. Sau đó, nó được sử dụng để đưa ra dự đoán về toàn bộ dữ liệu dựa trên kết quả được tạo ra bởi các mẫu.

Thực hành: Tìm hiểu R Bootstrapping với các trường hợp sử dụng

  • Mô hình đồ họa

Mô hình đồ họa là các kỹ thuật khác nhau được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu ở các định dạng đồ họa.

Thực hành: Hiểu các mô hình đồ họa R

  • Chức năng gỡ lỗi

R có nhiều chức năng giúp gỡ lỗi mã và chương trình R. Nó cũng có các gói trợ giúp giống nhau.

  • Biểu đồ thanh

Biểu đồ thanh trong R là một cách quan trọng để trình bày dữ liệu bằng đồ thị ở định dạng dễ hiểu hơn.

  • Lattice Package

Lattice Package là một gói đồ họa rất phổ biến và mạnh mẽ trong lập trình R.

  • Điều chỉnh hiệu suất

Điều chỉnh hiệu suất liên quan đến các phương pháp mã hóa hiệu quả. Nó cũng bao gồm các thói quen và hành vi cần tránh làm giảm hiệu suất của các chương trình R của bạn.

  • Kiểm tra giả thuyết
Học lập trình R

Kiểm tra giả thuyết là quá trình xác nhận một giả định được đưa ra về dữ liệu. Chúng tôi sử dụng các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên để kiểm tra giả thuyết chống lại và đánh giá tính hợp lệ của nó dựa trên kết quả.

Thực tế: Tìm hiểu Kiểm tra giả thuyết với các trường hợp sử dụng

  • Hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính là kỹ thuật tìm và xác định quan hệ tuyến tính giữa hai hoặc nhiều biến.

Thực tế: Xây dựng Mô hình hồi quy tuyến tính trong R  để giải quyết các vấn đề thời gian thực

  • Hồi quy phi tuyến tính

Phân tích phi tuyến tính là kỹ thuật tìm kiếm các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến độc lập.

Thực tế: Thực hiện hồi quy không tuyến tính trong R

  • Hồi quy logistic

Phân tích hồi quy logistic là một loại phân tích phi tuyến tính xử lý dữ liệu phân loại.

  • Cây quyết định
Học lập trình R

Cây quyết định là một thuật toán học máy. Cây quyết định trong R là một kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến sử dụng cấu trúc giống cây để mô phỏng hậu quả của các quyết định khác nhau.

Thực tế: Xây dựng cây quyết định R

  • Random forest

Rừng ngẫu nhiên trong Ruse nhiều cây quyết định để mô phỏng việc ra quyết định trong các tình huống phức tạp với nhiều biến.

Thực tế: Phát triển Rừng Ngẫu nhiên trong R

  • Clustering

Phân cụm dữ liệu phân vùng thành nhiều nhóm dựa trên sự giống nhau.

Thực tế: Làm việc trên Clustering trong R

  • Classification

Phân loại được sử dụng để phân loại dữ liệu dựa trên các đặc điểm nhất định.

Thực tế: Xây dựng mô hình phân loại trong R

  • SVM

SVM hoặc Máy vectơ hỗ trợ nghiên cứu dữ liệu hiện tại và các đặc điểm của nó và học từ nó để phân loại các ví dụ trong tương lai.

Thực tế: Làm việc trên Mô hình SVM trong R

  • Kiểm tra mô hình

Có nhiều mô hình thử nghiệm khác nhau để kiểm tra các thuật toán học máy. Gói R e1071 có thể rất hữu ích cho việc này.

  • Mạng Bayes

Các biến mô hình mạng Bayes và mối quan hệ của chúng. Chúng hữu ích để trả lời các truy vấn xác suất.

Thực tiễn: Hiểu R Bayesian Network

  • Suy luận Bayes

Sử dụng mạng Bayes để thu thập thông tin chi tiết về dữ liệu được gọi là hội nghị mạng bayes.

Thực tế: Tìm hiểu tham chiếu mạng Bayes

  • Phân phối Gauss

Phân phối chuẩn là một phân phối xác suất đối xứng về giá trị trung bình của dữ liệu.

Thực tế: Hiểu phân phối chuẩn với nghiên cứu điển hình

  • Phân phối poisson

Phân phối Poisson cho biết số lần một sự kiện có khả năng xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.

  • Phân phối nhị thức

Phân phối nhị thức là một phân phối rời rạc được sử dụng trong thống kê.

Thực hành: Hiểu R Nhị thức & Phân phối Poisson

  • Phân tích tiên đoán

Phân tích dự đoán là kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện tại hoặc mẫu của nó để đưa ra dự đoán về một dữ liệu lớn hơn.

Thực tế: Phát triển mô hình phân tích dự đoán

  • Phân tích sống còn
Học lập trình R

Phân tích sự sống còn là một kỹ thuật thống kê dự đoán rất hữu ích để dự đoán thời gian mà một sự kiện sẽ xảy ra.

Thực tế: Dự đoán kết quả trong tương lai với Phân tích tỷ lệ sống sót trong R

  • Kiểm định chi bình phương

Kiểm định chi bình phương xác định mối tương quan giữa hai biến.

Thực tế: Kiểm tra Chi-square với các ví dụ

  • T-test

Kiểm định T rất hữu ích để xác định sự bằng nhau về phương tiện của hai nhóm dữ liệu.

Thực tế: Thực hiện kiểm tra T trong R

  • Thuật toán ANOVA

ANOVA là một thuật toán thống kê đo lường sự khác biệt giữa phương tiện của hai nhóm.

Thực tế: Triển khai R ANOVA Test

Các gói trong R

Một trong những tính năng hấp dẫn nhất của R là bộ sưu tập gói đồ sộ của nó. Bạn có thể tìm thấy các gói R trên các kho lưu trữ trực tuyến như GitHub và Bioconductor. CRAN hay Mạng lưu trữ R toàn diện là kho lưu trữ trực tuyến lớn nhất dành cho các gói R và được duy trì bởi nhóm phát triển R.

Dưới đây là danh sách các gói hữu ích và được đề xuất trong R:

  • Tinyverse
  • Ggplot
  • Ggraphs
  • R markdown
  • Ggmap
  • stringr
  • Dichromat
  • MLR

Định hình lại dữ liệu trong R

Định hình lại dữ liệu là bước đầu tiên trong bất kỳ phân tích dữ liệu nào. Đây là quá trình làm sạch và định dạng dữ liệu để làm cho dữ liệu đồng nhất và dễ phân tích. R cung cấp nhiều hàm hữu ích như các hàm cbind (), rbind () và t (). Nó cũng có các gói như slimr, reshape và reshape2 cực kỳ hữu ích cho mục đích này.

Lập trình hướng đối tượng trong R

Lập trình R có bản chất là chức năng theo mặc định, tức là một chương trình R là một tập hợp các chức năng khác nhau được gọi khi cần thiết. Mặc dù vậy, R cũng có các mô hình đối tượng khác nhau để tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập trình hướng đối tượng. Gói cơ sở của R có ba trong số các mô hình đối tượng này được gọi là S3, S4 và R5. Có những mô hình đối tượng khác như hệ thống R6 có thể được sử dụng thông qua các gói R bổ sung. Một chương trình sử dụng một trong các mô hình đối tượng này hoạt động như một tập hợp các đối tượng tương tác với nhau.

Các chức năng hữu ích trong R

R cung cấp nhiều chức năng hữu ích theo mặc định. Các chức năng R được phân loại dựa trên loại đối tượng hoặc cấu trúc mà chúng hoạt động và những gì chúng làm:

1. Tính năng Đầu vào và Đầu ra trong R

R Các chức năng đầu vào và đầu ra hoặc yêu cầu và nhận đầu vào từ người dùng hoặc hiển thị đầu ra ra màn hình. Ví dụ – scan (), readline (), v.v. hoặc print () và cat ().

Thực tế: Đọc / ghi các chức năng đầu vào / đầu ra trong R

2. Thao tác chuỗi R

Các hàm thao tác chuỗi R lấy chuỗi làm đầu vào hoặc trả về chuỗi làm đầu ra. Họ có thể thao tác các chuỗi theo nhiều cách khác nhau như tách chúng thành các chuỗi con, nối chúng thành một chuỗi duy nhất hoặc thay đổi một chuỗi theo cách mong muốn.

Họ cũng có thể cung cấp thêm thông tin về các đối tượng chuỗi. Ví dụ – substr (), cat (), grep (), nchar (), v.v.

Thực tế: Thao tác chuỗi với các hàm tích hợp sẵn trong R

3. Thao tác dữ liệu R

Các hàm thao tác dữ liệu R có thể thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Chúng lấy các đối tượng dữ liệu lớn hoặc nhỏ làm đối số và thay đổi hoặc chỉnh sửa chúng theo cách cần thiết. Ví dụ – hàm sample () lấy một mẫu ngẫu nhiên có kích thước được chỉ định từ tập dữ liệu đã cho và, hàm trùng lặp () tạo bản sao của dữ liệu đã cho với các sửa đổi nhất định nếu cần, v.v.

Thực tế: Làm việc trên thao tác dữ liệu trong R

4. Thống kê mô tả trong R

Các hàm thống kê mô tả rất hữu ích cho các thống kê mô tả vì chúng mô tả dữ liệu đã cho. Chúng cung cấp thêm thông tin chi tiết về dữ liệu và làm nổi bật các mẫu. Ví dụ: Summary (), name (), apply (), simple complex (), v.v.

Thực tế:  Triển khai thống kê mô tả với ví dụ

5. Bảng dự phòng trong R

Bảng dự phòng hữu ích khi cô đọng dữ liệu phức tạp lớn thành các bảng nhỏ hơn. Chúng ta sử dụng hàm table () để tạo và thao tác với chúng.

Thực tế:  Tạo bảng dự phòng trong R

6. Mô hình tuyến tính tổng quát trong R

R có các hàm đơn giản hữu ích để tạo mô hình tuyến tính và mô hình hồi quy phi tuyến tính. Hàm glm () là cách dễ nhất để tạo mô hình hồi quy logistic hoặc hồi quy Poisson.

Thực tế: Xây dựng mô hình tuyến tính tổng quát trong R

Trực quan hóa dữ liệu trong R

Học lập trình R

Trực quan hóa dữ liệu là khía cạnh mạnh nhất của R. Các công cụ khác được sử dụng để phân tích dữ liệu không đến gần với R khi nói đến trực quan hóa dữ liệu. R có thể tạo đồ thị và đồ thị chất lượng xuất bản chỉ với các lệnh đơn. Bất kỳ loại biểu diễn đồ họa nào cũng có thể thực hiện được. Gói cơ sở trong R đủ mạnh nhưng nó cũng có các gói khác như ggplot2 và âm mưu làm cho nó, thậm chí nhiều hơn, dễ dàng hơn và tăng số lượng khả năng lên vô tận.

Thực tế: Trực quan hóa dữ liệu trong R

R dành cho Khoa học dữ liệu

R cung cấp một môi trường trực quan để phân tích, xử lý, chuyển đổi và hình dung thông tin. Nó là tuyệt vời cho các tính toán phức tạp và mô hình thống kê. Nó có một số công cụ để trộn dữ liệu thô. Tất cả điều này làm cho nó trở thành công cụ hoàn hảo cho khoa học dữ liệu. Lập trình R có thể hỗ trợ mọi bước phân tích dữ liệu như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Bạn cũng có thể giao tiếp các chương trình R với cơ sở dữ liệu để cho phép trích xuất dữ liệu. Nó cũng cung cấp cho bạn các tùy chọn khác để phân tích dữ liệu nâng cao như các mô hình dự đoán và xử lý hình ảnh.

Học máy cho R

R cung cấp nhiều gói khác nhau để học máy cho người dùng. Có những gói có thể triển khai các mô hình học máy đơn lẻ cũng như những gói có thể hỗ trợ các bộ học máy hoàn chỉnh. Một số gói này là:

  • MICE: Áp đặt đa biến theo Chuỗi chuỗi.
    rpart:  Gói rpart hữu ích cho việc phân vùng và các mô hình học máy lặp đi lặp lại như cây quyết định và phân loại.
  • randomforest: Gói randomforest giúp triển khai thuật toán rừng ngẫu nhiên, đây là thuật toán học máy phổ biến nhất.
  • MLR: Gói MLR là viết tắt của Machine Learning trong R và là một gói máy học hoàn chỉnh cho R.

Dự án thời gian thực trong R

Phát triển một dự án là một cách tốt để đánh giá, nâng cao và củng cố các kỹ năng của bạn trong R. Bạn nên bắt đầu từ một phân tích mô tả đơn giản về tập dữ liệu.

Sau đó, bạn có thể chuyển sang hình dung hoàn chỉnh phân tích bằng các gói khác nhau.

Đối với các ý tưởng dự án nâng cao, bạn có thể xem qua phần sau:

1. Phân tích cảm xúc sử dụng R

Trong phân tích tình cảm, bạn xử lý các câu ngôn ngữ tự nhiên để rút ra ý kiến ​​hoặc cảm xúc từ chúng.

Học lập trình R

Mã nguồn: Dự án Khoa học Dữ liệu về Phân tích Cảm xúc

2. Phân tích dữ liệu Uber sử dụng R

Dự án này là phân tích dữ liệu về các chuyến đi uber ở New York trong năm 2014.

Mã nguồn:  Dự án phân tích dữ liệu Uber trong R

3. Hệ thống giới thiệu phim sử dụng R

Học lập trình R

Dự án này sử dụng gói phòng thí nghiệm được đề xuất để giới thiệu phim dựa trên xếp hạng người dùng của họ.

Học lập trình R

4. Hệ thống phát hiện gian lận thẻ tín dụng sử dụng R

Dự án này xử lý tập dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng để xác định các điểm bất thường.

Học lập trình R

5. Phân khúc khách hàng sử dụng R

Phân khúc khách hàng là quá trình sử dụng các thuật toán phân cụm để phân loại khách hàng theo các nhóm khác nhau. Điều này được thực hiện với nỗ lực xác định cơ sở khách hàng có liên quan. Đây là một ví dụ về học tập không giám sát.

Học lập trình R

Danh sách R Sách

Dưới đây là danh sách những cuốn sách cần phải đọc để học lập trình R:

  • Lập trình thực hành với R – Garrett Grolemund
  • R dành cho Khoa học Dữ liệu – Hadley Wickham và Garrett Grolemund
  • Nghệ thuật lập trình R – Norman Matloff
  • Học Rstudio cho R Tính toán Thống kê – Mark PJvan der Loo & Edwin de Jonge
  • Khoa học dữ liệu thực tế với R – Nina Zumel & John Mount
  • R cho mọi người: Phân tích và đồ họa nâng cao – Jared P. Lander

Câu hỏi phỏng vấn lập trình R

Học một ngôn ngữ lập trình khác với việc bẻ khóa một kỳ thi hoặc một cuộc phỏng vấn về nó. Đừng lo lắng! Như websitehcm đã chuẩn bị một danh sách đầy đủ các câu hỏi phỏng vấn thường gặp khi xin việc cho lập trình viên R. Chúng tôi đã phân loại chúng dựa trên mức độ khó khăn của chúng. Họ đây rồi:

  • Câu hỏi phỏng vấn trình độ R dành cho người mới bắt đầu
  • Trình độ trung cấp R Câu hỏi phỏng vấn
  • Câu hỏi phỏng vấn trình độ R nâng cao

Bản tóm tắt

Đến đây là phần cuối của hướng dẫn đầy đủ về R. Các câu hỏi phỏng vấn sẽ giúp bạn vượt qua bất kỳ cuộc phỏng vấn R nào. Với hướng dẫn này, chắc chắn bạn sẽ có một sự nghiệp tuyệt vời với tư cách là một lập trình viên R trong tương lai.

Leave a Reply