Язык программирования R играет важную роль в управлении проектами в области науки о данных. Каждому специалисту в области науки о данных необходимо постоянно обновлять библиотеки R, если он собирается работать с проектами, связанными со статистическими вычислениями.

Если вас спросят о самых популярных языках программирования в науке о данных, вы услышите только Python, за которым следует R.

Что ж, и R, и Python широко используются в науке о данных, хотя Python, похоже, набирает большую популярность в этой области.

Язык программирования R также является популярным инструментом, используемым в индустрии науки о данных.

Хотя мы все знакомы с Python и его библиотеками, мы продолжим обсуждение наиболее полезных библиотек R для специалистов по данным.

R - это язык программирования с открытым исходным кодом и программное обеспечение, идеально подходящее для статистических вычислений. Встроенный интерфейс разработан и хорошо подходит для моделирования данных и алгоритмов. Язык программирования состоит из более сотни библиотек, поэтому лучше всего подходит для решения множества сложных задач.

Язык программирования R наиболее популярен среди разработчиков данных и статистиков. Более того, как Python, так и R обладают уникальными особенностями, и их не следует сравнивать.

Без лишних слов мы начнем обсуждать библиотеки R, которые используются специально в машинном обучении, визуализации данных и манипулировании данными. Изучение библиотек R - дополнительное преимущество для специалиста по науке о данных.

👉 Машинное обучение

· Каретка

Пакет каретки, называемый обучением по классификации и регрессии, представляет собой набор функций, которые помогают оптимизировать каждый процесс создания прогнозных моделей. Этот пакет состоит из инструментов, которые можно использовать для:

o Предварительная обработка данных

o Настройка модели с помощью ресемплинга

o Оценка важности переменных

o Разделение данных

· Млр

Хорошо известный пакет машинного обучения, который представляет данные для нескольких методов регрессии и классификации. Помимо этого, млр, вероятно, сможет обрабатывать -

o Настройка гиперпараметров с использованием современных методов оптимизации, идеально подходящих как для одноцелевых, так и для многокритериальных задач.

o Общее и кластерное, учитывающее затраты обучение на конкретных примерах и анализ выживаемости.

o Общая передискретизация, которая включает бутстрап, субдискретизацию и перекрестную проверку.

· RandomForest

После разделения на обучающие и тестовые наборы данных классификатор случайных лесов, предлагаемый пакетами randomForest, можно использовать для создания случайных лесов с n количеством деревьев.

· Видеомагнитофон

Библиотека vcd идеально подходит для визуализации, которая в дальнейшем используется для категориальных данных.

· Glmnet

методы эластичной регрессии и лассо, используемые посредством перекрестной проверки. Для дополнительных машинных операций вы можете попробовать mlbench, MASS, tree и ipred.

👉 Визуализация данных

Специалист в области науки о данных должен знать об инструментах и ​​библиотеках, используемых в R. Тем не менее, ниже приведены некоторые из самых популярных библиотек для визуализации данных.

· Ggvis

Библиотека ggvis идеально подходит для веб-графики, которая создается вместе с грамматикой графики. ggvis помогает включить программирование реагирования в операции с данными. Нет ничего проще, чем создать интерактивную графику для исследовательского анализа данных.

Однако он немного отличается от ggplot2 с точки зрения визуального представления.

· Ggplot2

Один из часто используемых пакетов для создания красивой визуализации включает ggplot2. Он позволяет использовать грамматику графики для построения настраиваемых многоуровневых графиков.

· Htmlwidgets

htmlwidgets предлагает эффективные и быстрые средства, которые могут создавать интерактивные - javascript на основе R с помощью htmlwidgets. Некоторые из пакетов, которые помогают реализовать htmlwidgets, включают DT (таблицы), network3D (сетевые графики), листовки (карты) и diagrammeR (диаграммы).

· Rgl

Пакет трехмерной графики, который помогает создавать интерактивный трехмерный график в реальном времени, который позволяет масштабировать графику, выбирать области и вращать в интерактивном режиме. rgl включает в себя высокоуровневую графику, команды которой смоделированы свободно после использования классической графики R.

👉 Манипулирование данными

· Таблица данных

data.table - это улучшенная версия data.frames, которая помогает сортировать данные в R. Выполнение операции обработки данных упрощается с помощью data.table - group, update, join и subset. Со всеми этими связанными операциями, хранящимися вместе, обработка данных с помощью R становится намного быстрее.

· Читатель

readr, известный как чтение прямоугольных текстовых данных, позволяет быстрее читать прямоугольные данные, такие как tsv (значения, разделенные табуляцией), fwf (файлы с фиксированной шириной), delim (значения с разделителями) и csv (значения, разделенные запятыми). Он идеально подходит для разрешения нескольких форматов данных, найденных из разных источников. Он также является частью основного тидиверса, поэтому даже установка тидиверса подойдет.

· Приборка

tidyr помогает очистить данные в R. Чистый и аккуратный R имеет решающее значение, поскольку он ограничивает ваше время на борьбу с инструментами, используемыми для анализа. С помощью этого пакета инструменты помогают изменить формат или макет набора данных, который вы собираетесь использовать для преобразования данных, чтобы сделать их аккуратными.

· Смазывать

lubridate - это инструмент, который упрощает работу с периодами, временем и датами. Один из самых простых способов получить lubridate tool - это установить tidyverse.

· Стрингер

stringr принадлежит к семейству tidyverse, которое используется для предоставления широкого спектра функций, которые могут работать с символьными строками и регулярными выражениями.

Это одни из наиболее часто используемых библиотек R, которые вам необходимо освоить, чтобы оставаться актуальными в индустрии науки о данных.

Растущая тенденция использования библиотек R для специалистов по данным становится важным инструментом в области науки о данных. Однако решение выбрать язык программирования должно зависеть от проекта, над которым вы работаете.