Najlepsze darmowe miejsca do nauki R Programowanie już dziś

Ludzie zawsze są ciekawi, jakich języków programowania powinni się nauczyć. Jak wybrać język programowania, aby nauczyć się dzisiaj i uzyskać świetną pracę za 2 lata Jak wybrać język programowania, aby nauczyć się dziś i uzyskać świetną pracę za 2 lata Może to zająć lata poświęcona praca, aby stać się naprawdę dobrym programistą; więc czy istnieje sposób, aby wybrać odpowiedni język, aby zacząć od dziś, aby jutro zostać zatrudnionym? - które są najbardziej wartościowe? Który zapewni im pracę? Które są najłatwiejsze i najtrudniejsze?

Jeden język, który pokazuje się znacznie więcej w Internecie “jakich języków programowania się uczyć” lista jest R, język skoncentrowany na obliczeniach statystycznych (w rzeczywistości to jest # 6 na liście najlepszych języków programowania IEEE Spectrum 2015).

Dlaczego R zyskuje na popularności, co może zrobić i gdzie możesz nauczyć się go używać?

Co to jest R? Kto tego używa?

R jest rozszerzeniem języka programowania o nazwie S. W przeciwieństwie do S, R zyskał ogromną popularność, głównie dlatego, że jest bezpłatną alternatywą dla bardzo potężnego oprogramowania używanego do obliczeń statystycznych, takich jak SAS, SPSS i Matlab, z których wszystkie są wysokie -ceniony. Podczas gdy R można używać do różnych rzeczy, najlepiej jest go używać do analizy danych.

Jednym z powodów, dla których jest tak potężny, jest to, że ludzie mogą tworzyć i rozpowszechniać “paczki” które zwiększają podstawową funkcjonalność języka. Szybkie spojrzenie na niektóre z najnowszych opublikowanych pakietów, w tym jeden dla statystyk kierunkowych, drugi dla imputacji modelowania połączeń wielopoziomowych i - w oderwaniu od większości zastosowań języka - dla budowania “atrakcyjne CV” za pomocą bazy danych, LaTeX i R..

Niektóre z największych firm na świecie używają R..

Według Revolution Analytics Google używa go do obliczania zwrotu z inwestycji (ROI) kampanii reklamowych i przewidywania działalności gospodarczej. Microsoft używa go do dobierania graczy w sieci Xbox. National Weather Service generuje z nim grafikę. oDesk używa języka do analizy wyników eksperymentów. Twitter zawiera R jako część swojego zestawu narzędzi Data Science.

Możliwości dla R są prawie nieograniczone - a ponieważ duże zbiory danych stają się coraz ważniejszym obszarem, zdolność do ich efektywnej analizy będzie również zyskiwać na znaczeniu. R doskonale nadaje się do analizy danych, a jego otwarty, oparty na współpracy charakter sprawia, że ​​jest jednym z najlepszych dostępnych narzędzi. Jeśli chcesz zostać naukowcem danych Jak zostać naukowcem danych Jak zostać naukowcem danych Nauka danych przeszła od nowo ukształtowanego terminu w 2007 r. Do jednej z najbardziej poszukiwanych dyscyplin dzisiaj. Ale co robi naukowiec? Jak możesz włamać się na pole? , dobrze byś się tego nauczył.

Nauka R

Oczywiście, ponieważ interfejs R jest znacznie bardziej prosty od aplikacji takich jak SAS, SPSS i Matlab, będziesz musiał włożyć dużo pracy, aby stać się ekspertem. R ma dość stromą krzywą uczenia się, jeśli chcesz wyjść poza podstawy, więc będziesz potrzebować wysokiej jakości zasobów edukacyjnych, jeśli chcesz rozpocząć swoją podróż na właściwej stopie.

Przejdźmy do jednych z najlepszych.

Wypróbuj R.

Krótkie wprowadzenie do Code School, Wypróbuj R., to fantastyczny sposób na naukę podstaw. Jest prezentowany w interaktywnym formacie, dzięki czemu jest bardziej interesujący i skuteczny Znudzony książkami do programowania? Wypróbuj 3 ciekawe sposoby na podniesienie umiejętności kodowania znudzonych książkami do programowania? Wypróbuj 3 fajne sposoby na podniesienie umiejętności kodowania Jeśli kiedykolwiek próbowałeś nauczyć się kodować z książki, wiesz, jak nudna może być. Wypróbuj ciekawe opcje, aby uczynić naukę bardziej ekscentryczną i zabawną. niż niektóre inne metody uczenia się. Dowiesz się o wektorach, macierzach, czynnikach, podstawowych statystykach, ramkach danych oraz o tym, jak rozszerzyć R za pomocą bibliotek zewnętrznych.

Co najlepsze, cały kurs jest bezpłatny. Trudno pokonać tego początkującego.

Przeglądaj statystyki za pomocą R.

Kurs składa się z trzech części; podstawy R, eksploracja pojęć statystycznych poprzez programowanie oraz sekcja, w której badacze wyjaśniają, w jaki sposób wykorzystali R i statystykę do rozwiązania rzeczywistych problemów naukowych.

Ten kurs koncentruje się na wykorzystaniu R w naukach o zdrowiu, ale będzie cenny dla wielu osób, od tych, którzy są zaznajomieni ze statystykami, do tych, którzy są zupełnie nowi w tej dziedzinie.

Twotorials

W serii dwuminutowych filmów przejdziesz od podstaw, takich jak “Co to jest R.?” do bardziej zaawansowanych tematów, w tym tworzenia pętli i uruchamiania komend SQL w R do interakcji z bazami danych. Na koniec dowiesz się nawet, jak zrobić niesamowitą kawę. 8 doskonałych stron internetowych o ulepszonej filiżance kawy. 8 doskonałych stron internetowych o ulepszonej filiżance kawy. Kawa jest uwielbiana na całym świecie, ale niektóre z nich smakują lepiej niż inne. Chcesz smaczniejszą dawkę kofeiny? Oto kilka witryn, które pomogą Ci zacząć. mierząc czas rozlewania prasy francuskiej za pomocą R..

Jeśli szukasz czegoś nieco innego niż nauka innych zasobów w stylu podręcznika, daj temu szansę.

Kaggle Tutorial on Machine Learning

Kaggle to strona internetowa, na której odbywają się konkursy analizy danych, które mogą przynieść Ci dużo pieniędzy… ale pomogą ci także rozpocząć wprowadzenie do uczenia maszynowego 4 Algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życie 4 Algorytmy uczenia maszynowego, które kształtują twoje życie może nie zdawać sobie z tego sprawy, ale uczenie maszynowe jest już wokół ciebie i może wywrzeć zaskakujący wpływ na twoje życie. Nie wierzysz mi? Możesz być zaskoczony. z R. Jest to szybkie wprowadzenie do odpowiednich pojęć na poziomie pośrednim i jest świetne, jeśli interesuje Cię analiza danych (a nie tylko statystyki) z R.

Nauczysz się przede wszystkim interfejsu DataCamp, drzew decyzyjnych i losowych lasów, które są świetnymi narzędziami do modelowania danych.

R Podręczniki

Na oficjalnej stronie internetowej R znajduje się zbiór podręczników obejmujących różne tematy, od podstaw języka R po instrukcje pisania własnych rozszerzeń. Chociaż potrafiłeś czytać “Wprowadzenie do R.” od okładki do okładki, prawdopodobnie najlepiej użyć go jako podręcznika, gdy napotkasz problemy i potrzebujesz znaleźć szczegółowe informacje na temat samego języka. Inne dokumenty na liście prawdopodobnie się nie przydadzą, dopóki nie będziesz ekspertem w dziedzinie R, ale mimo to jest to świetna strona do dodania do zakładek.

Ekonometria w R. (Pobieranie PDF), kolejny darmowy zasób dostępny na stronie, jest popularnym źródłem do nauki języka. Jest trochę gęsty, ale zawiera prawie wszystko, co musisz wiedzieć, aby zacząć.

Samouczki RStudio

RStudio to zintegrowane środowisko programistyczne Edytory tekstu a IDE: Który z nich jest lepszy dla programistów? Edytory tekstu a IDE: Który z nich jest lepszy dla programistów? Wybór pomiędzy zaawansowanym IDE a prostszym edytorem tekstu może być trudny. Oferujemy wgląd, który pomoże Ci podjąć tę decyzję. (IDE) dla R - i chociaż nie musisz go używać, aby zostać ekspertem R, może okazać się bardzo pomocny. Na stronie RStudio dostępnych jest wiele samouczków, a także linki do innych przydatnych stron. Istnieją rekomendacje książek; na wprowadzenie do Shiny, fajny sposób na wyświetlanie wyników danych online; oraz informacje o R Markdown, kolejnym przydatnym narzędziu do udostępniania danych.

Jest tu mieszanka bezpłatnych i płatnych zasobów, ale jeśli poświęcisz trochę czasu na przeglądanie, znajdziesz naprawdę świetne rzeczy, które możesz uzyskać bez płacenia.

Kilka bardziej godnych zasobów na temat R.

Dzięki jego rosnącej popularności możesz znaleźć jeszcze kilka stron do poznawania języka.

• wirować
• Quick-R
• R-Blogerzy
• RDataMining
• Programowanie Coursera R.
• LearnR-YouTube

Zacząć naukę!

Podobnie jak w przypadku każdego innego języka programowania, najlepszym sposobem na naukę jest znalezienie problemu, który chcesz rozwiązać, i rozpoczęcie projektowania rozwiązania. Po pewnym określeniu i dostępnych zasobach będziesz używać R do analizy zestawów danych w krótkim czasie.

Czy pracujesz z R? Jakie są twoje ulubione zasoby R? Udostępnij je poniżej, abyśmy wszyscy mogli się od nich uczyć!