R से आप क्या कर सकते हैं?

मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन सहित डेटा साइंस के हर पहलू में अपनी विशेषज्ञता के साथ, R ने डेटा को समझने के हमारे तरीके में क्रांति ला दी है। डेटा वैज्ञानिकों, शैक्षणिक शोधकर्ताओं और यहाँ तक कि वित्तीय विश्लेषकों सहित विविध पेशेवर पृष्ठभूमि के लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली यह भाषा लंबे समय से TIOBE इंडेक्स में दिखाई देती रही है। 

R प्रोग्रामिंग के कई तरह के उपयोग हैं, और इस लेख में, हम उन अलग-अलग चीज़ों पर नज़र डालते हैं जो आप R में महारत हासिल करने के बाद कर सकते हैं।

डेटा साइंस के लिए R में महारत हासिल करने पर आप क्या कर सकते हैं?

1. शानदार और कस्टम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन व डैशबोर्ड बनाएँ

डेटा को समझने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन अनिवार्य है, और R का ggplot2 पैकेज—जिसे अक्सर अब तक बना सबसे बेहतरीन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल कहा जाता है—लगभग हर वह प्लॉट बनाना आसान कर देता है जिसकी आप कल्पना कर सकते हैं। ggplot2 में महारत आपको R की शक्ति का लाभ उठाने की राह पर ले जाएगी।

और भी प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, आप ggplot2 की सुरुचिपूर्ण सिंटैक्स को plotly की इंटरैक्टिविटी के साथ जोड़ सकते हैं, या shiny का उपयोग करके इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बना सकते हैं।

कैसे शुरू करें 

• कोर्स: Introduction to Data Visualization with ggplot2
• कोर्स: Interactive Data Visualization with plotly in R
• कोर्स: Building Web Applications with Shiny in R
• स्किल ट्रैक: Data Visualization with R

2. डेटासेट्स का अन्वेषण, हेरफेर और गणना करें

एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस—यानी अपने डेटासेट में क्या है, इसे जानना—हर बार जब आपको नया डेटा मिलता है, तो पहला कदम होता है। R के "tidyverse" पैकेज सूट, जिनमें dplyr और tidyr शामिल हैं, एक आसान-से-उपयोग सिंटैक्स प्रदान करते हैं जिससे आप डेटा पर हेरफेर और गणना कर सकते हैं, और जरूरत के जवाब तक तेज़ी से पहुँचना सरल हो जाता है। 

कैसे शुरू करें 

• कोर्स: Introduction to the Tidyverse
• कोर्स: Data Manipulation with dplyr
• कोर्स: Reshaping Data with tidyr
• स्किल ट्रैक: Data Manipulation with R

3. सांख्यिकी के साथ डेटा पर प्रयोग करें

सांख्यिकी यह सुनिश्चित करती है कि आपके डेटा विश्लेषण वैज्ञानिक रूप से ठोस हों। किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा की तुलना में R में संभवतः सबसे व्यापक सांख्यिकीय टूलकिट उपलब्ध है। सरल वर्णनात्मक सांख्यिकी जैसे माध्य और मानक विचलन की गणना से लेकर, लिनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे सांख्यिकीय मॉडलों तक, और A/B परीक्षण जैसी प्रयोग तकनीकों तक—R सांख्यिकी की शक्ति को आपके हाथ में रखता है। 

कैसे शुरू करें 

• कोर्स: Introduction to Statistics in R
• कोर्स: Introduction to Regression in R
• कोर्स: Introduction to A/B Testing in R
• स्किल ट्रैक: Statistics Fundamentals with R

4. मशीन लर्निंग से हर चीज़ का पूर्वानुमान लगाएँ

मशीन लर्निंग डेटा की मदद से पूर्वानुमान लगाने की कला है। सांख्यिकी की तरह ही, R में ऐसे कई टूल मौजूद हैं जो आपको मनचाहा कोई भी मशीन लर्निंग मॉडल चलाने देते हैं। मशीन लर्निंग में महारत हासिल करके आप ग्राहक चर्न मॉडल, मूवी रिकमेंडेशन सिस्टम्स और बहुत कुछ जैसे प्रेडिक्टिव मॉडल बना सकते हैं।

कैसे शुरू करें 

• कोर्स: Supervised Learning in R: Classification
• कोर्स: Supervised Learning in R: Regression
• कोर्स: Unsupervised Learning in R
• कोर्स: Modeling with tidymodels in R 
• कैरियर ट्रैक: Machine Learning Scientist with R

5. R Markdown दस्तावेज़ों से रिपोर्टिंग को स्वचालित करें

अपने विश्लेषण के परिणामों को सर्वोत्तम रूप से संप्रेषित करने के लिए, आप अपने आउटपुट को एक रिपोर्ट के रूप में संरचित कर सकते हैं ताकि अन्य लोग उसे पढ़ सकें। R Markdown एक व्यापक और उपयोग में सरल सिंटैक्स प्रदान करता है जो विभिन्न प्रारूपों में रिपोर्ट जनरेट कर सकता है—चाहे आप लिखित दस्तावेज़ बना रहे हों, प्रेज़ेंटेशन दे रहे हों, या यहाँ तक कि कोई पुस्तक लिख रहे हों।

कैसे शुरू करें 

• कोर्स: Reporting with R Markdown
• कोर्स: Communicating with Data in the Tidyverse