Программирование на R для науки о данных

R - это язык программирования с открытым исходным кодом, который широко используется в качестве статистического программного обеспечения и инструмента анализа данных. R - важный инструмент для науки о данных. Он очень популярен и выбирается многими статистиками и аналитиками данных. Но что делает R таким популярным? Почему и как использовать R для науки о данных?

Наука о данных стала самой популярной областью 21 века. Это потому, что существует острая необходимость в анализе и построении идей на основе данных. Отрасли превращают необработанные данные в готовые информационные продукты. Для этого требуется несколько важных инструментов для обработки необработанных данных. R - один из языков программирования, обеспечивающих интенсивную среду для исследования, обработки, преобразования и визуализации информации.

Особенности R

Некоторые из важных особенностей R для приложений науки о данных:

• R обеспечивает обширную поддержку статистического моделирования.
• R - подходящий инструмент для различных приложений науки о данных, поскольку он предоставляет инструменты эстетической визуализации.
• R широко используется в приложениях для обработки данных для ETL (извлечение, преобразование, загрузка). Он предоставляет интерфейс для многих баз данных, таких как SQL, и даже для электронных таблиц.
• R также предоставляет различные важные пакеты для обработки данных.
• С помощью R специалисты по обработке данных могут применять алгоритмы машинного обучения, чтобы получить представление о будущих событиях.
• Одна из важных особенностей R - взаимодействие с базами данных NoSQL и анализ неструктурированных данных.

Наиболее распространенные библиотеки R

• Dplyr
  Для обработки и анализа данных мы используем пакет dplyr. Мы используем этот пакет для облегчения различных функций для фрейма данных в R. Dplyr фактически построен на этих 5 функциях. Вы можете работать как с локальными фреймами данных, так и с удаленными таблицами базы данных. Вам может понадобиться:
  Выберите определенные столбцы данных.
  Отфильтруйте данные, чтобы выбрать определенные строки.
  Расположите строки данных по порядку.
  Измените свой фрейм данных, чтобы он содержал новые столбцы.
  Каким- то образом суммируйте фрагменты ваших данных.
• Ggplot2
  R наиболее известен своей библиотекой визуализации ggplot2. Она предоставляет эстетичный набор графики, которая также является интерактивной. Библиотека ggplot2 реализует «грамматику графики» (Wilkinson, 2005). Этот подход дает нам согласованный способ создания визуализаций, выражая отношения между атрибутами данных и их графическим представлением.
• Esquisse
  Этот пакет перенес наиболее важную функцию Tableau в R. Просто перетащите мышью и получите визуализацию за считанные минуты. На самом деле это усовершенствование ggplot2. Оно позволяет рисовать гистограммы, кривые, диаграммы разброса, гистограммы, а затем экспортировать график или извлекать код, генерирующий график.
• Тидыр
  Tidyr - это пакет, который мы используем для упорядочивания или очистки данных. Мы считаем эти данные аккуратными, когда каждая переменная представляет столбец, а каждая строка представляет собой наблюдение.
• Блестящий
  Это очень хорошо известный пакет в R. Если вы хотите поделиться своими материалами с окружающими вас людьми и упростить им знакомство и визуальное изучение, вы можете использовать shiny. Это лучший друг Data Scientist.
• Карет
  Карет означает классификацию и регрессионное обучение. Используя эту функцию, вы можете моделировать сложные задачи регрессии и классификации.
• E1071
  Этот пакет широко используется для реализации кластеризации, преобразования Фурье, наивного байеса, SVM и других типов различных функций.
• Mlr
  Этот пакет абсолютно невероятен для выполнения задач машинного обучения. В нем есть практически все важные и полезные алгоритмы для выполнения задач машинного обучения. Его также можно назвать расширяемой структурой для классификации, регрессии, кластеризации, множественной классификации и анализа выживаемости.

Другие заслуживающие упоминания библиотеки R:

• Lubridate
• Knitr
• DT (таблицы данных)
• RCrawler
• Листовка
• Дворник
• Сюжетно

Приложения R для науки о данных

Лучшие компании, использующие R для науки о данных:

• Google: В Google R - популярный выбор для выполнения многих аналитических операций. В проекте Google Flu Trends R используется для анализа тенденций и шаблонов поисковых запросов, связанных с гриппом.
• Facebook Facebook активно использует R для аналитики социальных сетей. Он использует R для получения информации о поведении пользователей и устанавливает отношения между ними.
• IBM: IBM - один из основных инвесторов R. Недавно она присоединилась к консорциуму R. IBM также использует R для разработки различных аналитических решений. Он использовал R в IBM Watson - открытой вычислительной платформе.
• Uber: Uber использует блестящий пакет R для доступа к своим компонентам диаграмм. Shiny - это интерактивное веб-приложение, созданное на R для встраивания интерактивной визуальной графики.