Как изучить программирование на R

R — это инновационный язык программирования с открытым исходным кодом для машинного обучения и анализа данных. Используемый для статистического анализа наборов данных, он рассматривается как другая реализация языка программирования S. R предоставляет интегрированную среду разработки (IDE) для графических и статистических вычислений и за последние несколько лет стал чрезвычайно популярен. R — один из 20 лучших языков программирования в мире. Индекс ТИОБЕкоторый оценивает популярность и распространение языков программирования следующего поколения.

R проникает во многие различные секторы бизнеса, включая финансы, человеческие ресурсы, налоги и даже спортивную аналитику. Эта популярность отчасти объясняется наличием специализированных бизнес-пакетов, ориентированных на такие темы, как эконометрика, финансы и анализ временных рядов. Также не повредит то, что язык имеет открытый исходный код.

Поскольку R имеет многие из лучших в отрасли функций визуализации, предлагаемых Tableau и Cognos, R широко применяется учеными, инженерами и даже профессионалами, не имеющими опыта работы в области компьютерных наук. Интернет-компании, в том числе Uber, Google, Airbnb, Netflix и Facebook, используют R из-за его богатых возможностей визуализации и отчетности. Ведущие академические учреждения, включая Гарвард и Массачусетский технологический институт, используют R в исследовательских целях.

Популярность языка R

Крупные предприятия широко используют язык программирования R, поскольку он имеет значительные преимущества перед другими языками программирования и отчетности, такие как простота использования и упрощение аналитики.

Например, он имеет множество инновационных алгоритмов, таких как Keras и TensorFlow, ресурсов, необходимых для реализации моделей глубокого обучения. У него также есть xgboost — алгоритм, который постоянно побеждает в соревнованиях по машинному обучению на Kaggle.

По сравнению с другими языками программирования, такими как Python и SAS, его преимуществом является возможность упростить создание готовых для бизнеса отчетов и веб-приложений на основе машинного обучения. Если вы не имеете компьютерного образования, но ищете профессию в области науки о данных, вам необходимо изучить R.

Что такое R-программирование?

Росс Ихака и Роберт Джентльмен изобрели язык программирования, известный как R в 1995 году в Оклендском университете, Новая Зеландия. Основная группа разработки R теперь поддерживает его, одновременно разрабатывая дополнительные функции, которые сохраняют язык конкурентоспособным и на одном уровне с другими языками программирования.

Вот краткий обзор того, что может предложить R:

• Вы можете использовать R для создания объектов, функций и пакетов, как и любой другой язык программирования.
• Это независимая платформа, поэтому ее можно установить и использовать в любой операционной системе.
• R состоит из группы библиотек, специально предназначенных для науки о данных.
• Язык представляет собой не только статистический пакет, но и имеет открытый исходный код, что означает, что каждый может просмотреть исходный код и при необходимости изменить его.
• Библиотеки в основном написаны на R. Однако для тяжелых вычислительных задач можно использовать коды C, C++ и Fortran.
• R позволяет взаимодействовать со многими источниками данных, подключаясь ко многим базам данных и статистическим пакетам, включая SAS и SPSS.
• R имеет большую базу поклонников и растущее сообщество энтузиастов-профессионалов, начиная от бизнеса и заканчивая научными кругами.
• Пользователи взаимодействуют с R через интерфейс командной строки. Доступно множество графических пользовательских интерфейсов, включая RStudio, позволяющих разработчикам или пользователям создавать различные отчеты и аналитические панели.

Узнайте все о пакетах R, структурах данных, кластерном анализе и многом другом с помощью Data Science with R Programming. Зарегистрируйтесь сейчас!

Зачем изучать программирование на R?

R дает преимущество всем, кто является профессиональным аналитиком, инженером (механиком, промышленником, химиком) или имеет другое образование, не связанное с компьютерными науками, и хочет преуспеть в области науки о данных.

R — интерпретируемый язык, поэтому вы можете запускать код без компилятора. Поскольку R является векторным, он быстрее и мощнее большинства других языков программирования (включая Python и SAS). Это означает, что пользователи или разработчики могут индивидуально добавлять функции к вектору без добавления цикла.

Изучение R полезно для распространения информации о ценности данных и их аналитической информации по всей организации, и вы можете разрабатывать отчеты для всех уровней. R преимущественно используется для анализа данных, машинного обучения и статистических выводов, но имеет множество применений. Проще говоря, он предоставляет широкий набор инструментов для создания правильной модели для ваших данных.

Особенности программирования R

• Открытый исходный код, высокопроизводительный язык программирования, который распределяет задачи между несколькими узлами с вычислительной мощностью для сокращения времени выполнения и анализа больших наборов данных.
• Легко поддерживает расширения и поставляется с более чем 4000+ пакетами, которые можно использовать для биоинформатики, эконометрики, пространственных исследований и многого другого.
• Обширные списки на желтых страницах встроенных статистических и графических методов и функций, включая машинное обучение, линейную регрессию, логистическую регрессию, кластеризацию, временные ряды и т. д.

Преимущества Р

• Может использоваться в разных подразделениях организации; даже люди с минимальным опытом программирования могут легко использовать R
• Неглубокая кривая обучения по сравнению с другими языками программирования, такими как Python и SAS, которые требуют некоторых навыков программирования.
• Самый широкий пакет статистического анализа, доступный для широкого спектра предприятий; новые концепции и разработки часто сначала вводятся в R
• Совместимость с GNU/Linux, Microsoft Windows и macOS, что делает его действительно кросс-платформенным или платформо-независимым с бесконечными возможностями.
• Поскольку исходный код открыт, любой может вносить улучшения в код, добавлять новые пакеты или исправлять существующие ошибки.
• У R отличное сообщество открытого исходного кода: сплоченное, самоуверенное и чрезвычайно знающее.

Лучшие компании, использующие R: данные о вакансиях и зарплатах

Непрерывная популярность, признание и внедрение языка программирования R на протяжении многих лет способствовали процветанию компаний, работающих с данными.

Язык программирования R открывает немало возможностей (как внутри, так и за пределами ИТ). Корпорации всех размеров используют R для получения информации на основе данных. Он также используется правительством и неправительственными организациями по всему миру для принятия решений на основе данных.

Новая пословица 21-го века гласит: «Данные — это новая нефть», и в последние годы почти каждое предприятие отслеживает данные, поступающие из своих организаций, чтобы принимать более обоснованные решения и получать конкурентные преимущества перед своими коллегами. В результате R в конечном итоге стал языком выбора для многих ученых и аналитиков данных.

R стал вторым по популярности языком в категории языков обработки данных, а SQL возглавил список, согласно данным Исследование зарплат в сфере обработки данных, проведенное О'Рейли в 2016 году.

Ниже приводится список ведущих брендов и крупных компаний, использующих R. Некоторые выводы, которые они извлекают из этих данных, весьма интересны.

Фейсбук

Специалисты по данным и аналитики Facebook используют язык программирования R для анализа огромных наборов пользовательских данных для создания статистических отчетов. Информация, полученная на основе этих данных, затем может быть использована для улучшения пользовательских каналов и других услуг.

Твиттер

Twitter использует язык программирования R для расчета статистического веса собранных данных. Он анализирует твиты и ретвиты пользователей, осуществляет анализ мнений и отображает точный социальный сценарий по любой заданной теме в соответствующих географических местоположениях.

Google

Google использует R для подготовки статистических отчетов для маркетологов, что помогает им получать больше пользы от каждого доллара, который они тратят на маркетинг. Он также используется в нескольких внутренних проектах Google, таких как GoogleFlu, который используется для прогнозирования тенденций гриппа и связанных с ними действий с помощью поиска Google.

Майкрософт

Microsoft приняла язык программирования R в качестве ведущего инструмента для специалистов по данным. Используя R, они теперь могут расширять или планировать свои аналитические рабочие нагрузки в рабочих нагрузках Azure во время работы над критически важными проектами.

Эйрбнб

Airbnb использует язык программирования R для беспрепятственного выполнения нескольких операций, таких как перемещение данных в Amazon S3 напрямую из R вместо загрузки в CSV с последующей их выгрузкой. Другие операции включают анализ и визуализацию в памяти посредством прямого агрегирования данных из среды Hadoop или SQL.

В организации, которая нанимает экспертов R, вы можете выполнять следующие задачи:

• Используйте современные модели машинного обучения и статистических данных для масштабного анализа данных.
• Разрабатывайте безграничные прогнозные модели с помощью пакетов, доступных в R, с упором на большие данные.
• Изучите статистические модели и модели машинного обучения, разработанные существующими специалистами по данным в организации, и разработайте понимание этих моделей и методов.
• Работайте над широким спектром методов статистического и машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, временные ряды, кластеризацию, сегментацию и нейронные сети.
• Создавайте различные типы моделей, включая модели прогнозирования, модели прогнозирования и другие математические модели, с помощью различных типов инструментов моделирования.
• Помогите преобразовать необработанные (большие) данные в ценную информацию с помощью таких методов, как сегментация, кластеризация и когортный анализ, чтобы помочь организациям или руководителям принимать важные решения.

(График предоставлен: Analytics Vidhya)

R предоставляет все вышеперечисленные возможности в своих пакетах, которые полезны для всех, кто хочет начать карьеру в области науки о данных. Инструменты с открытым исходным кодом начали доминировать на рынках анализа данных и науки о данных, причем Python и R управляют большим количеством пакетов, чем SAS или SSIS.

Овладение Python и R приносит более высокую зарплату, чем сочетание SAS и R или SAS и Python. Нет сомнений, что в будущем эта тенденция еще больше укрепится и станет более выраженной. Такие компании, как Google, открывают исходный код своих инструментов, таких как Tensorflow, чтобы определить новый ландшафт в области машинного и глубокого обучения.

Вам также необходимо иметь в виду, что увеличение вашей годовой зарплаты зависит от вашего текущего опыта, образования и места работы. ИТ-специалисты могут увеличить свою заработную плату до одной трети за счет повышения квалификации в области аналитики. Итак, сейчас самое время изучить R и отправиться в путешествие по науке о данных, обладая необходимыми навыками.

Готовитесь к роли Data Scientist? Что ж, возьмите этот курс «Основы науки о данных» с практическим тестом по R и узнайте, где вы находитесь.

Самые высокооплачиваемые вакансии R и их зарплаты

Стандартный уровень навыков R может принести вам среднюю годовую зарплату в размере 105 000 долларов СШАсогласно Обзор зарплат Dice. Когда вы ищете работу, вы ищете актуальные возможности: лучшую в своем классе зарплату, будущий рост и, конечно же, интересную работу. Язык программирования R отвечает всем этим флажкам; Изучив язык, вы позиционируете себя как ценного кандидата на современном рынке труда.

Действительно, в настоящее время в списке около 1000 вакансий, требующих навыков R, только в континентальной части Соединенных Штатов, предлагая зарплату до 120 000 долларов в год. В список ведущих компаний, которые нанимают специалистов с навыками R, входят Amazon, IBM, Walmart, Apple, Audible, Amazon Web Services и Viacom.

Начните свою карьеру в области науки о данных, освоив R: начните сегодня

R обладает большим набором преимуществ, которые удовлетворяют столь многим потребностям бизнеса, что делает его очевидным выбором для науки о данных для бизнеса. Чего вы ждете? Повысьте свои навыки в области анализа данных или машинного обучения, записавшись на курс Simplilearn по науке о данных с программированием на R сегодня, и начните осваивать самые востребованные вакансии в области науки о данных в 21 веке.