Top.Mail.Ru

Основы программирования на R. Курс для новичков

Основы программирования на R можно постичь очень быстро, если придерживаться
структурному плану в изучении и понимать, что вообще потребуется для
программирования на этом языке?
R — это язык, который предназначен для работы со статистическими и
аналитическими данными. Он составляет серьезную конкуренцию в этой сфере
таким языкам как Python и Java. Его очень часто применяют для работы с данными
крупные научные центры и международные университеты.
Этот язык был специально разработан для работы со статистическими данными и не
для чего более, поэтому, по умолчанию, в нем есть все необходимые инструменты
для работы с данными: от систем для выборки и анализа и до построения
информативных, интерактивных, цветных графиков. При необходимости, к R идет
еще множество дополнительных библиотек, которые могут расширить его
функциональность.

Основы программирования на R

Для того чтобы правильно изучить язык программирования R, у вас должен быть
четкий структурированный план действий, что и за чем вы должны делать. У нас есть
такой план действий и мы им делимся, чтобы вы смогли спокойно постичь основы
программирования на R.

  1. Подготовьтесь. Выучить R не так сложно, но все равно к этому процессу нужно
    подготовиться. Например, нужно для себя ответить, для чего вам изучать
    именно R? Если цель его изучения очевидна — вы хотите научиться
    обрабатывать данные, то тогда можно приступать к обучению.
  2. Настройте машину. Чтобы постичь основы программирования на R, нужно
    чтобы он был у вас «под рукой». Для этого нужно загрузить базовую версию
    этого языка на свой компьютер и наладить ее взаимодействие с CRAN
    (Comprehensive R Archive Network). Как скачать и настроить, можно найти
    здесь. Дальше нужно будет «подстроить» R под собственные требования. Для
    этого нужно найти и установить дополнительные библиотеки, если
    функционала стандартного пакета вам не хватает. Для этих целей можно
    использовать дистрибутив Anaconda — в ней уже собраны основные
    библиотеки и программы для работы с R.
  3. Установить среду разработки. Чтобы удобнее было работать с R нужно
    инсталлировать Rstudio. С этой средой очень удобно работать, так как в ней
    есть все необходимое для работы: подсветка синтаксиса для этого языка,удобная навигация по проекту, кеш проекта, удобное отображение
    графических частей и др.
  4. Приступайте к изучению языка программирования R. В сети достаточно
    платного и бесплатного обучающего материала по этому языку, в том числе и
    на русском языке. Воспользуйтесь поисковой системой и найдите для себя
    подходящий курс. Если вы владеете английским языком, то выучить R будет
    проще, так как будет доступен более широкий круг обучающего контента.
    Обратите внимание на изучение работы с таблицами и возможностью
    визуализировать полученные данные.
  5. Не останавливайтесь. R — это не просто работа с данными. Так что, если вы
    освоите простые операции на R, продолжайте изучать этот язык и его
    возможности. Он очень часто применяется при машинном обучении и
    глубоком анализе данных. А это уже новая ступень в познании языка
    программирования R.
  6. Практикуйтесь. Практика и только практика сделает из вас настоящего
    программиста R. На любом этапе изучения языка нужно на практике
    оттачивать свои навыки. Для этого: создавайте собственные проекты, ищите
    подработку на сайтах по поиску работы, заводите аккаунт на GitHub и ищите
    открытые проекты которым нужна помощь, вступайте в R-сообщества
    помогайте другим своими знаниями и т. д.

R и его конкуренты

Все инструменты, которые можно использовать для анализа данных являются
конкурентами R – это Excel, Power BI и др. или такие языки программирования как:
Python, Java, Julia.
Разница между ними в том, что R во всех случаях лучше обрабатывает данные.
Когда речь касается программ — у R намного шире функционал и он позволяет
сделать больше и лучше. Программы по функциональности своей ограничены. И
если вы столкнетесь с необходимым функционалом, которого нет в программе — вы
ничего не сможете сделать, пока данный инструмент разработчики не внесут в свою
программу. С R намного проще — просто найдите необходимую библиотеку.
Когда речь касается языков программирования, то R не уступает им в
функциональности, но делает все быстрее и проще. Потому что, тот же Python — это
язык широкого применения, на котором можно сделать очень многое, поэтому его
синтаксис и принцип работы рассчитан на это «многое». А R «заточен» под работу с
данными, поэтому делает ее эффективней.

Преимущества R

У языка программирования R можно выделить несколько явных преимуществ перед
его конкурентами:

  1. Наличие большого количества собственных библиотек делает этот язык очень
    гибким с неограниченным набором функций.
  2. «Тянет» такие объемы данных, с которыми многие конкуренты не способны
    справиться, особенно это касается программ.
  3. Позволяет работать через терминал, но также имеет отличный графический
    интерфейс, что делает работу с данными очень удобной.
  4. Полностью бесплатный язык программирования. Также бесплатные все его
    дополнительные компоненты. А у многих более-менее достойных программ
    имеется оплата за их использование.
  5. Можно использовать во всех современных операционных системах.
  6. Доступность информации о языке и работе с ним. В сети есть много доступной
    документации, книг, сообществ и т. д. по работе и настройке языка
    программирования R.

Однако есть и минус у этого языка, хотя он же является и плюсом в какой-то степени
— R предназначен только для работы и анализа данных, больше с ним ничего не
сделаешь.

Возможно вам будет интересно почитать статью “Анализ данных в R на примерах и задачах”

Заключение

R — это специализированный язык для работы с большим объемом данных. Он
оброс дополнительными инструментами, тем самым создав вокруг себя целую
экосистему со всем необходимым, чтобы было комфортно обрабатывать данные.
Основы программирования на R изучить несложно — в сети достаточно много
информации. Лучше конечно это делать по его официальной документации или
запишитесь на какой-нибудь специализированный курс. Изучив R, можно стать
специалистом по работе с большими объемами данных и по машинному обучению,
даже не имея до этого опыта в программировании.

Text.ru - 100.00%
Поделись статьей с друзьями!

Добавить комментарий