Apa yang bisa Anda lakukan dengan R?

Dengan spesialisasinya dalam segala hal terkait data science, termasuk machine learning, analisis data, dan visualisasi, R telah merevolusi cara kita memahami data. Digunakan oleh banyak orang dari berbagai latar belakang profesional, termasuk data scientist, peneliti akademik, dan bahkan analis keuangan, R telah lama muncul dalam indeks TIOBE. 

Pemrograman R memiliki banyak kegunaan, dan dalam artikel ini, kami membahas beberapa hal berbeda yang dapat Anda lakukan dengan R setelah Anda menguasainya.

Apa yang Bisa Anda Lakukan Setelah Menguasai R untuk Data Science?

1. Bangun Visualisasi Data dan Dasbor yang Keren dan Kustom

Visualisasi data sangat penting untuk memahami data, dan paket ggplot2 di R—sering disebut sebagai alat visualisasi data terbaik yang pernah dibuat—memudahkan Anda menggambar hampir semua plot yang bisa Anda bayangkan. Menguasai ggplot2 akan menuntun Anda memanfaatkan kekuatan R.

Untuk visualisasi yang lebih mengesankan, Anda dapat menggabungkan sintaks elegan ggplot2 dengan interaktivitas plotly, atau menggunakan shiny untuk membuat dasbor interaktif.

Cara memulai 

• Kursus: Introduction to Data Visualization with ggplot2
• Kursus: Interactive Data Visualization with plotly in R
• Kursus: Building Web Applications with Shiny in R
• Skill Track: Data Visualization with R

2. Jelajahi, memanipulasi, dan melakukan kalkulasi pada dataset

Analisis data eksploratif—mengenali apa yang ada di dalam dataset Anda—adalah langkah pertama setiap kali Anda menerima data baru. Paket "tidyverse" di R, termasuk dplyr dan tidyr, memungkinkan Anda memanipulasi dan melakukan kalkulasi pada data dengan sintaks yang mudah digunakan, sehingga memudahkan Anda dengan cepat mendapatkan jawaban yang dibutuhkan. 

Cara memulai 

• Kursus: Introduction to the Tidyverse
• Kursus: Data Manipulation with dplyr
• Kursus: Reshaping Data with tidyr
• Skill Track: Data Manipulation with R

3. Lakukan eksperimen data dengan statistik

Statistik memastikan analisis data Anda kokoh secara ilmiah. R memiliki mungkin rangkaian alat statistik paling luas yang tersedia untuk bahasa pemrograman mana pun. Dari statistik deskriptif sederhana seperti menghitung mean dan standar deviasi, melalui model statistik seperti regresi linear dan regresi logistik, hingga teknik eksperimen seperti pengujian A/B, R menempatkan kekuatan statistik di tangan Anda. 

Cara memulai 

• Kursus: Introduction to Statistics in R
• Kursus: Introduction to Regression in R
• Kursus: Introduction to A/B Testing in R
• Skill Track: Statistics Fundamentals with R

4. Prediksi segalanya dengan Machine Learning

Machine learning adalah seni membuat prediksi menggunakan data. Seperti halnya statistik, R memiliki beragam alat untuk menjalankan model machine learning apa pun yang Anda inginkan. Menguasai machine learning memungkinkan Anda membangun model prediktif seperti model churn pelanggan, sistem rekomendasi film, dan lainnya.

Cara memulai 

• Kursus: Supervised Learning in R: Classification
• Kursus: Supervised Learning in R: Regression
• Kursus: Unsupervised Learning in R
• Kursus: Modeling with tidymodels in R 
• Career Track: Machine Learning Scientist with R

5. Otomatiskan pelaporan dengan dokumen R Markdown

Untuk mengomunikasikan hasil analisis Anda dengan sebaik-baiknya, Anda dapat menyusun keluaran dalam laporan untuk dibaca orang lain. R Markdown menyediakan sintaks yang komprehensif dan mudah digunakan untuk menghasilkan laporan dalam berbagai format, apakah Anda membuat dokumen tertulis, presentasi, atau bahkan menulis buku.

Cara memulai 

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