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Rを学んでデータサイエンティストになる

R プログラミング言語の人気は、特にデータサイエンスと分析の分野で高まっています。

R プログラミングはより優れたデータ視覚化技術を提供するため、統計において重要な役割を果たします。

ただし、この言語に取り組むための明確な道筋がなければ、この言語の学習は挫折する可能性があります。過去に、R やその他の言語を学習する際に、非常に苦労したかもしれません。

私を信じて;あなた一人じゃありません！

すべて自分自身や言語のせいにしないでください。問題はあなたのアプローチにあるかもしれません。何かを学ぶ方法は、最終的な結果をもたらすことに大きく影響します。

特定の言語をどのように、そしてなぜ学ぶべきなのかについて明確な戦略があれば、その言語に習熟できる可能性が高まります。同様に、目標と戦略が一致していないと、その言語に飽きてしまい、途中でやめてしまう可能性があります。

それは話し言葉を学ぶことに似ています。

したがって、R を学ぶ準備ができたら、知識を広げるためでも、データサイエンスでのキャリアを見つけるためでも、最初に動機を明確にしてください。次に、戦略を準備し、それを目標に合わせます。

…そして学習を始めましょう。

この記事では、作業を容易にするための適切なアプローチを提供する、R プログラミング言語を学習するための優れたリソースについて説明します。

しかし、まず最初に、

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R プログラミング言語とは何ですか?

R は、グラフィックスおよび統計コンピューティング用のオープンソースプログラミング言語です。

1993 年にロスイハカとロバートジェントルマンによって開発されました。これはプログラミング言語 S に似ています。R プログラミング言語は、字句スコープのセマンティクスを組み合わせた S の実装であると言えます。このソフトウェアは主に C、R、Fortran で書かれています。

R は、高度な拡張性に加えて、統計技術とグラフィック技術の両方を幅広く提供します。これには、古典的な統計テスト、線形および非線形モデリング、時系列分析、クラスタリング、分類が含まれます。

R 言語の大きな利点の 1 つは、数式や記号を含む、適切に設計された出版物品質のプロットを簡単に作成できることです。

Rの機能

R は、計算、グラフィック表現、データ操作に使用できるソフトウェア機能で構成される、一種の統合スイートです。

これには次のものが含まれます。

効果的なストレージおよびデータ処理施設
統合された一貫した大規模なデータ分析ツールのコレクション
特定の行列の配列を計算する際に役立つさまざまな演算子のセット
ループ、条件文、ユーザー定義変数を備えた、シンプルで効果的でよく開発されたプログラミング言語
データを分析し、ハードコピーまたは画面上に表示するグラフィカル機能
R はパッケージを通じて拡張できます。実際、R ディストリビューションを使用すると約 8 つのパッケージが提供されますが、CRAN サイトファミリを使用するとさらに多くのパッケージを追加できます。
クロスプラットフォームの相互運用性
R はコンパイラーを使用する代わりにインタープリターを使用するため、コード開発が容易になります。
さまざまなデータベースとうまく連携し、MS Access、Excel、MySQL、Oracle、SQLite などから情報を取得します。
HTML、XML、CSV、PDF、インタラクティブサイトなどのさまざまな形式でレポートを通信するための強力なツールが R パッケージと統合されています。
R パッケージには、統計モデリング、データ分析、機械学習、視覚化、データのインポート、および操作に合わせて調整されたさまざまなコード、機能、機能が付属しています。

R はデータ分析をどのように支援しますか?

R を使用したデータ分析は、一連の異なる手順で行われます。

プログラムまたはインポート: R を使用してプログラミングするか、データベースやファイルから R ソフトウェア環境にデータをインポートできます。
変換: データの編成は、行を観測値に変換する際に列を変数に変換することによって行われます。関心のあるものを観察し、現在の変数の関数として新しい変数を作成し、観察統計を発見します。
視覚化: トレンド、パターン、データの例外を簡単に認識するためのグラフ形式のデータ表現。
モデル: これらは、観察上の質問に答えるための計算ツールや数学ツールなどの補完的な視覚化ツールです。
コミュニケーション: 簡単に作成でき、世界中の誰とでも共有できる印刷品質のプロットを使用して、視覚化からモデリングに至るまで結果を他の人とコミュニケーションします。

R を使用するのは誰ですか?またその理由は何ですか?

R は学術界だけでなく、Google、Facebook、Airbnb、Uber などの大企業からも信頼されています。ヘルスケア、コンサルティング、政府、保険、エネルギー、金融、メディアなど、ほぼあらゆる分野で使用されています。統計的推論、機械学習アルゴリズム、データ分析に使用されます。

R に対する需要はさまざまな分野にあります。これに加えて、データ分析が現在のビジネスを形作っているのは間違いありません。利用可能なツールはたくさんありますが、R は際立っています。それは、次のようなことが考えられるからです。

Excel と PowerBI ですが、モデリング機能がありません。
Python は AI と ML に最適ですが、通信機能はありません。
SAS は統計分析には適していますが、無料ではありません
Tableau はグラフィック表現には優れていますが、意思決定や統計に関してはさらに改善する必要があります。

ただし、R は、データの実装と分析のバランスが取れた優れた学習曲線を提供することで、そのギャップを埋めます。

したがって、データの操作と分析のために R を学び、さらには データサイエンティストになること は理にかなっています。

データサイエンティストが R を使用してデータを理解し、操作を実行し、最適なアプローチを作成し、レポート、ダッシュボード、または Web アプリを通じて他のユーザーとコミュニケーションするのはこのためです。このように、単一のプラットフォームがすべての作業を実行します。

R がどのように機能するのか、そして R を使用する必要がある理由はわかりましたが、R をどこで学べばよいでしょうか?

学ぶのはそんなに難しいですか？

数年前にこれらの質問をされたら、私は「はい、複雑な構造のため少し難しいです」と答えていたでしょう。しかし現在では、この問題を克服するためにパッケージが導入され、データ操作がより簡単かつ直感的になり、グラフの作成もかなり簡単になりました。

TensorFlow や Keras などのパッケージを使用すると、ハイエンドの ML テクニックを作成できます。 R で Python、C++、Java を呼び出し、Hadoop または Spark に接続できます。そして、R は計算速度の点でも進化しました。

それで、Rを学びたいですか？

私はYESだと思います！

R を学ぶための良いリソースを見つけてみましょう。

R を備えたデータサイエンティスト

Datacamp でデータサイエンティストとしてのキャリアを構築するのに役立つ R スキルを取得します。コースを開始するのに、この分野に関する事前の知識や経験は必要ありません。

多用途の R 言語と、それを使用してデータをインポート、操作、視覚化、クリーンアップする方法 (必要な基本的な不可欠なスキル) を教えます。インタラクティブな演習により、ggplot2 などの有名な R パッケージや、readr や dplyr などの Tidyverse パッケージを実際に体験できます。

このコースでは、関数を作成してクラスター分析をすべて自分で実行するために必要な機械学習と統計手法を学習するのに役立つ、いくつかの実世界のデータセットも紹介します。

あなたがしなければならないのは、このコースを開始し、R スキルを高め、データサイエンティストとして成功するための道を歩み続けることだけです。 75 時間以上の学習リソースが提供されます。これには、行列、ベクトル、データフレームなどの一般的なデータ構造を使用したデータ分析の基本をマスターするための言語の紹介が含まれます。

RプログラミングAZ

Udemyは、データサイエンティストになるのに役立つ実践的な演習を備えたR Programming AZを提供します。このコースは 8 つのセクション、82 の講義に分かれており、完了までに約 11 時間かかります。

R を段階的に教えてくれるので、毎回の講義の後にすぐに応用できる貴重な概念を学ぶことができます。そしてもう 1 つの素晴らしい点は、実際の例を使って概念を学べることです。トレーニング全体には、講義や宿題演習中に解決する実際の分析上の課題がたくさんあります。

このコースは、あらゆるスキルを持っている人であれば誰でも学習できますが、R 言語を学習してエキサイティングな課題に取り組む必要があります。このコース教材では、その中心的な原則と、変数、ベクトル、ループ、関数の作成方法を学びます。

また、正規分布について学び、金融データ、統計データ、スポーツデータを使った演習も行います。さらに、R Studio の使用方法と好みに基づいてカスタマイズする方法を学びます。

このコースの最後には、R パッケージをインストールし、大きな数、整数、倍精度浮動小数点、文字などを理解します。このコースには、GGPlot2 を使用した高度な視覚化と、宿題の解決策およびボーナスチュートリアルも含まれています。

R を使用した統計

Coursera では、モデリング、推論、ベイズ手法などのデータ分析のための R を習得するのに役立つ、R スペシャライゼーションによる統計というコースを提供しています。このコースは完全に無料で、デューク大学によって提供されています。

このコースでは、統計的推論、線形回帰と統計、RStudio、R プログラミング、探索的データ分析、統計的仮説検定、ベイズ統計、ベイズ線形回帰、ベイズ推論、回帰分析、モデル選択などのスキルを習得します。

この専門分野では、R プログラミング言語でデータを視覚化および分析し、再現可能なレポートを作成する方法を学びます。統一された性質の統計的推論を表示し、データに基づいた意思決定を行うためのモデリングやその他の手法を実行する方法を学びます。

このコースは、結果を正しく伝え、R パッケージを使用してデータを整理および視覚化し、決定や主張を批判するのにも役立ちます。データ分析のさまざまなプロジェクトでポートフォリオを構築し、高収入の仕事に就くだけでなく、知識とスキルを実証するのに役立ちます。

この初級レベルのコースは完了までに約 7 か月かかり、柔軟なスケジュール、完全なオンライン講義、完了時に共有できる証明書が特徴です。

R の入門

このリストにある Coursera のもう 1 つのコースは – Getting Started with R です。

これは完了までに約 2 時間かかる初心者レベルのコースで、ダウンロードする必要がなく、デスクトップ上でのみアクセスできます。このガイド付きプロジェクトでは、データ分析への第一歩を踏み出すための R プログラミングの基礎を学びます。

ここでは、R Studio または R GUI の使用方法と、この言語で使用されるさまざまなデータ構造と型について学習します。最後に、R パッケージをインストールし、データセットを R Studio のワークスペースにインポートする方法を説明します。

このプロジェクトを完了するために必要な前提条件はありません。基本的なコンピュータの知識だけで十分です。ガイド付きプロジェクトでは、ワークスペースはブラウザからアクセスできるクラウドデスクトップになります。インストラクターが分割画面でビデオを使ってガイドし、段階的に理解できるようにします。

ユダシティ

Udacity でデータサイエンティストになるための R プログラミングを学びましょう。このコースにかかるおおよその時間は、毎週 10 時間の学習で 3 か月です。難しい前提条件は必要ありません。

このシラバスには、データ関連の問題を解決できるように、R、コマンドライン、SQL、Git でコーディングする方法を教えることが含まれています。 JOIN、サブクエリ、集計などの SQL の基本を学び、それらを使用してビジネス上の問題を解決します。

データ構造、ループ、関数、変数などの基礎を学びます。それに加えて、GGPlot2 を通じてデータを視覚化する方法を学びます。

このプログラムには、専門家によって開発された没入型コンテンツを備えた実際のプロジェクト、メンターによるサポート、履歴書やポートフォリオのレビューなどのキャリアサービスが含まれています。自分のスケジュールに合わせて学習し、個別のフィードバック、実践的なヒント、さらに多くのリソースに関する追加の提案を受け取ります。

R を備えた ML サイエンティスト

Datacamp で R 言語をマスターし、自信を持って機械学習科学者になりましょう。 R の学習に 60 時間以上の労力を費やす合計 15 のコースが提供されています。ツールボックスを使用して R スキルセットを強化し、教師なし学習と教師あり学習を実行します。

モデル作成のためのデータの処理方法、モデルのトレーニングと視覚化、およびそのパフォーマンスのテスト方法を学びます。これに加えて、パフォーマンスを向上させるためにパラメータを調整することもできます。

同時に、ベイズ統計、Spark、自然言語処理 (NLP) についても学習します。分類のための機械学習の基礎、線形回帰、ランダム、フォレスト、xgboost、および加算モデルを通じて将来のイベントを予測する方法を教えます。

また、次元、クラスタリング、Tidyverse での ML、ロジスティック回帰、クラスター分析、キャレットを使用した ML、ツリーベースのモデル、サポートベクターマシン、トピックモデリング、ハイパーパラメーター調整などについても学習します。

R を使用したデータ分析

Edureka は、データ操作、視覚化、探索的データ分析、マイニング、センチメント分析、回帰の専門知識を習得するのに役立つトレーニングプログラム「Data Analytics with R」を提供しています。

このトレーニングは、ソーシャルメディアや小売店でのケーススタディのために R Studio を学ぶのにも役立ちます。データ分析のプロフェッショナルになるために必要なスキルと知識を提供するためにこのコースを設計しました。 R の基本的な概念から、デシジョンツリーアンサンブル、協調フィルタリングなどの高度なトピックまでカバーしています。

このモジュールでは、ビジネスインテリジェンス、データと情報、ビジネス分析などの重要な用語について説明します。プロジェクトの作業とともに、データのインポート方法、探索的データ分析、クラスタリング、線形回帰およびロジスティック回帰、教師あり ML 手法、ANOVA、R パッケージ、プロットの作成などを学びます。

このコースを受講するには、統計の基本的な知識が必要です。これには 30 時間のオンラインクラスが含まれており、各クラスの後に完了する実践的な課題が提供されます。また、プレゼンテーション、クラスの録画、インストールガイド、クイズを含むコースへの生涯アクセスが含まれます。コースを完了すると証明書を取得します。

YouTube

YouTube で R 言語と統計計算の基礎を教える Barton Poulson と一緒に R を学びましょう。

このチュートリアルでは、R のインストール方法、R Studio について、プロット関数、パッケージ、ヒストグラム、棒グラフ、散布図、集計関数、オーバーレイプロット、describe 関数などのトピックを取り上げます。

また、ケース、因子、データ形式の選択方法、データの入力方法、データのインポート方法、階層的クラスタリング、回帰、主成分などの概念についても説明します。

コードアカデミー

Codecademy では、 R プログラミング言語の基本概念を紹介します。このコースを学習するための特定の前提条件や必要なコーディング知識はありません。

ここでは、データを整理し、変更し、データフレームをクリーンアップする方法を学びます。また、データの視覚化を構築し、洞察を表示する方法も教えます。これに加えて、データ分析の分野で優れた仮説検証と統計を学びます。

コースのシラバスには、dplyr を使用した集計とテーブルの結合の基礎も含まれています。最頻値、平均値、中央値を計算します。四分位、四分位範囲、分位などの統計。

クイズを通じて知識をテストし、構文と記憶力を強化することもできます。コースを完了するには約 20 時間かかります。プロプランでは証明書を取得できます。

データメンター

Datamentor コースには、45 以上のビデオ、インタラクティブな課題、R Essentials 電子書籍、およびプロジェクトへの無制限のアクセスが含まれています。

データサイエンスの基礎、そのプロセス、およびデータの取得、探索、モデル化、レポートの伝達などのデータサイエンスタスクを完了するために実行する必要があるさまざまな手順について理解します。

結論

利用可能なリソースが豊富にあるため、R プログラミング言語を学習することはもはや難しいことではありません。必要なのは、学習に対する情熱と、データサイエンスの分野に挑戦したいという強い意欲だけです。

それで、あなたは意欲的なデータサイエンスの専門家ですか? 💡

上記の素晴らしいコースを利用して R を学びましょう。