Die besten freien Orte, um R-Programmierung heute zu lernen

Werbung

Die Leute sind immer neugierig welche Programmiersprachen sie lernen sollen Wie man eine Programmiersprache auswählt, um heute zu lernen und in 2 Jahren einen tollen Job zu bekommenEs kann Jahre engagierter Arbeit dauern, um ein wirklich guter Programmierer zu werden. Gibt es also eine Möglichkeit, die richtige Sprache für heute zu wählen, um morgen eingestellt zu werden? Weiterlesen - welche sind die wertvollsten? Welches bringt ihnen einen Job? Welche sind am einfachsten und am schwierigsten?

Eine Sprache, die in der Liste "Welche Programmiersprachen gelernt werden sollen" viel häufiger auftaucht, ist R., eine Sprache, die sich auf statistisches Rechnen konzentriert (tatsächlich ist es das) #6 auf Liste 2015 von IEEE Spectrum der Top-Programmiersprachen).

Warum wird R immer beliebter, was kann es und wo können Sie lernen, wie man es benutzt?

Was ist R? Wer benutzt es?

R ist eine Erweiterung der Programmiersprache S. Im Gegensatz zu S hat R eine enorme Popularität erlangt, vor allem, weil es eine kostenlose Alternative zu sehr ist Leistungsstarke Software für statistische Berechnungen wie SAS, SPSS und Matlab hochpreisig. Während R für eine Vielzahl von Dingen verwendet werden kann, wird es am besten für die Datenanalyse verwendet.

Einer der Gründe, warum es so leistungsfähig ist, besteht darin, dass Benutzer "Pakete" erstellen und verteilen können, die die Basisfunktionalität der Sprache erweitern. Ein kurzer Blick auf einige der neueste Pakete Zu veröffentlichen sind eine für die Richtungsstatistik, eine andere für die mehrstufige gemeinsame Modellierungsimputation und - in einer Pause von den meisten Verwendungen der Sprache - zum Erstellen eines „attraktiven Lebenslaufs“ mithilfe einer Datenbank, LaTeX und R.

Einige der weltweit größten Unternehmen setzen R.

Laut Revolution Analytics berechnet Google damit den Return on Investment (ROI) von Werbekampagnen und prognostiziert die wirtschaftliche Aktivität. Microsoft verwendet es für Matchmaking im Xbox-Netzwerk. Der Nationale Wetterdienst generiert damit Grafiken. oDesk verwendet die Sprache, um Ergebnisse von Experimenten zu analysieren. Twitter nimmt R als Teil seiner Data Science-Toolbox auf.

Die Möglichkeiten für R sind nahezu unbegrenzt - und da Big Data ein wichtigeres Feld wird, wird auch die Fähigkeit, es effizient zu analysieren, an Bedeutung gewinnen. R eignet sich hervorragend für die Datenanalyse und ist aufgrund seiner Open-Source-Zusammenarbeit eines der besten Tools auf dem Markt. Wenn Sie interessiert sind Datenwissenschaftler werden Wie werde ich ein Data Scientist?Die Datenwissenschaft hat sich von einem neu geprägten Begriff im Jahr 2007 zu einer der gefragtesten Disziplinen entwickelt. Aber was macht ein Datenwissenschaftler? Und wie können Sie ins Feld einbrechen? Weiterlesen Sie sollten es gut lernen.

Lernen R.

Da die Benutzeroberfläche von R viel einfacher ist als Apps wie SAS, SPSS und Matlab, müssen Sie natürlich viel Arbeit investieren, um Experte zu werden. R hat eine ziemlich steile Lernkurve, wenn Sie über die Grundlagen hinausgehen möchten. Sie benötigen daher einige hochwertige Lernressourcen, wenn Sie Ihre Reise auf dem richtigen Fuß beginnen möchten.

Gehen wir zu einigen der besten.

Die kurze Einführung der Code School, Versuchen Sie R.ist eine fantastische Möglichkeit, die Grundlagen zu lernen. Es wird in einem interaktiven Format präsentiert interessanter und effektiver Langeweile mit Programmierbüchern? Probieren Sie 3 unterhaltsame Möglichkeiten aus, um Ihre Codierungsfähigkeiten zu verbessernWenn Sie jemals versucht haben, das Codieren aus einem Buch zu lernen, wissen Sie, wie langweilig es sein kann. Probieren Sie einige interessante Optionen aus, um das Lernen skurriler und unterhaltsamer zu gestalten. Weiterlesen als einige andere Lernmethoden. Sie lernen Vektoren, Matrizen, Faktoren, grundlegende Statistiken, Datenrahmen und das Erweitern von R mithilfe externer Bibliotheken kennen.

Das Beste ist, dass der gesamte Kurs kostenlos ist. Für einen absoluten Anfänger ist dies schwer zu schlagen.

Dieser Kurs besteht aus drei Teilen; die Grundlagen von R, die Erforschung statistischer Konzepte durch Programmierung und einen Abschnitt, in dem Forscher erklären, wie sie R und Statistik zur Lösung realer wissenschaftlicher Probleme verwendet haben.

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Verwendung von R in den Gesundheitswissenschaften, ist jedoch für eine Reihe von Personen von Nutzen, von denen, die mit Statistiken vertraut sind, bis zu denen, die auf diesem Gebiet völlig neu sind.

In einer Reihe von zweiminütigen Videos gehen Sie von den Grundlagen wie "Was ist R?" zu fortgeschritteneren Themen, einschließlich dem Erstellen von Schleifen und dem Ausführen von SQL-Befehlen in R, um mit Datenbanken zu interagieren. Am Ende lernst du sogar, wie man macht Super Kaffee 8 ausgezeichnete Websites für eine verbesserte Tasse KaffeeKaffee wird auf der ganzen Welt geliebt, aber einige Kaffees schmecken besser als andere. Willst du eine schmackhaftere Dosis Koffein? Hier sind einige Websites, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Weiterlesen indem Sie Ihren französischen Presseguss mit R.

Wenn Sie etwas anderes suchen als das Erlernen anderer Ressourcen im Stil eines Lehrbuchs, probieren Sie dieses aus.

Kaggle ist eine Website, auf der Datenanalyse-Wettbewerbe stattfinden, bei denen Sie viel Geld gewinnen können... Sie helfen Ihnen aber auch beim Einstieg in diese Einführung in maschinelles Lernen 4 Algorithmen für maschinelles Lernen, die Ihr Leben prägenSie werden es vielleicht nicht bemerken, aber maschinelles Lernen ist bereits überall um Sie herum und kann einen überraschenden Grad an Einfluss auf Ihr Leben ausüben. Glaubst du mir nicht? Sie könnten überrascht sein. Weiterlesen mit R. Dies ist eine schnelle Einführung in die relevanten Konzepte auf mittlerer Ebene. Es ist großartig, wenn Sie an einer Datenanalyse (und nicht nur an Statistiken) mit R interessiert sind.

Die wichtigsten Dinge, die Sie lernen werden, sind die Benutzeroberfläche von DataCamp, Entscheidungsbäume und zufällige Gesamtstrukturen, die hervorragende Datenmodellierungswerkzeuge sind.

Auf der offizielle R-WebsiteEs gibt eine Sammlung von Handbüchern, die eine Vielzahl von Themen abdecken, von den Grundlagen von R bis hin zu Anweisungen zum Schreiben eigener Erweiterungen. Während Sie "Einführung in R" von Anfang bis Ende lesen können, wird es wahrscheinlich am besten als Referenz verwendet Handbuch für den Fall, dass Sie auf Probleme stoßen und spezifische Informationen zur Sprache benötigen selbst. Die anderen Dokumente auf der Liste werden sich wahrscheinlich erst als R-Experte als nützlich erweisen, aber dies ist eine großartige Seite, die Sie trotzdem mit einem Lesezeichen versehen können.

Ökonometrie in R. (PDF Herunterladen), eine weitere kostenlose Ressource auf der Website, ist eine beliebte Ressource zum Erlernen der Sprache. Es ist ein bisschen dicht, enthält aber fast alles, was Sie wissen müssen, um loszulegen.

RStudio ist ein integrierte Entwicklungsumgebung Texteditoren vs. IDEs: Welches ist besser für Programmierer?Die Wahl zwischen einer erweiterten IDE und einem einfacheren Texteditor kann schwierig sein. Wir bieten einige Einblicke, um Ihnen bei dieser Entscheidung zu helfen. Weiterlesen (IDE) für R - und obwohl Sie es nicht benötigen, um ein R-Experte zu werden, finden Sie es möglicherweise sehr hilfreich. Auf der RStudio-Website stehen eine Reihe von Tutorials sowie Links zu anderen nützlichen Seiten zur Verfügung. Es gibt Buchempfehlungen; ein Einführung in Shiny, eine coole Möglichkeit, Ihre Datenergebnisse online anzuzeigen; und Informationen zu R Markdown, einem weiteren nützlichen Tool zum Teilen von Daten.

Hier gibt es eine Mischung aus kostenlosen und kostenpflichtigen Ressourcen. Wenn Sie jedoch ein wenig Zeit damit verbringen, sich umzuschauen, werden Sie einige wirklich großartige Dinge finden, die Sie erhalten können, ohne zu bezahlen.

Ein paar würdigere Ressourcen auf R.

Aufgrund seiner steigenden Beliebtheit finden Sie einige weitere Websites, auf denen Sie die Sprache kennenlernen können.

• Strudel
• Quick-R
• R-Blogger
• RDataMining
• Coursera R-Programmierung
• LearnR-YouTube

Beginne zu lernen!

Wie bei jeder anderen Programmiersprache besteht der beste Weg zum Lernen darin, ein Problem zu finden, das Sie lösen möchten, und mit dem Entwerfen einer Lösung zu beginnen. Mit etwas Entschlossenheit und diesen verfügbaren Ressourcen werden Sie R verwenden, um Datensätze in kürzester Zeit zu analysieren.

Arbeitest du mit R? Was sind Ihre bevorzugten R-Ressourcen? Teile sie unten, damit wir alle von ihnen lernen können!