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Con la sua specializzazione in tutto ciò che riguarda la data science, dal machine learning all’analisi e alla visualizzazione dei dati, R ha rivoluzionato il modo in cui comprendiamo i dati. Utilizzato da molte persone con background professionali diversi, tra cui data scientist, ricercatori accademici e persino analisti finanziari, R figura da tempo nell’indice TIOBE.
La programmazione in R ha molti usi diversi e in questo articolo esaminiamo alcune delle cose che puoi fare con R una volta che l’hai padroneggiato.
Cosa puoi fare quando padroneggi R per la data science?
1. Crea visualizzazioni dei dati e dashboard straordinarie e su misura
La visualizzazione dei dati è essenziale per comprenderli e il pacchetto ggplot2 di R—spesso descritto come il miglior strumento di visualizzazione dei dati mai creato—rende facile disegnare quasi qualsiasi grafico tu possa immaginare. Padroneggiare ggplot2 ti metterà sulla strada giusta per sfruttare la potenza di R.
Per visualizzazioni ancora più impressionanti, puoi combinare la sintassi elegante di ggplot2 con l’interattività di plotly o usare shiny per creare dashboard interattive.
Come iniziare
- Corso: Introduzione alla visualizzazione dei dati con ggplot2
- Corso: Visualizzazione interattiva dei dati con plotly in R
- Corso: Creare applicazioni web con Shiny in R
- Percorso di competenze: Visualizzazione dei dati con R
2. Esplora, manipola e calcola sui dataset
L’analisi esplorativa dei dati—cioè capire cosa contiene il tuo dataset—è il primo passo ogni volta che ricevi nuovi dati. La suite di pacchetti "tidyverse" di R, tra cui dplyr e tidyr, ti consente di manipolare e calcolare sui dati con una sintassi facile da usare che rende semplice arrivare rapidamente alla risposta di cui hai bisogno.
Come iniziare
- Corso: Introduzione al Tidyverse
- Corso: Manipolazione dei dati con dplyr
- Corso: Rimodellare i dati con tidyr
- Percorso di competenze: Manipolazione dei dati con R
3. Svolgi esperimenti sui dati con la statistica
La statistica garantisce che le tue analisi dei dati siano scientificamente rigorose. R ha forse l’insieme più ampio di strumenti statistici disponibile per qualsiasi linguaggio di programmazione. Dalle semplici statistiche descrittive, come il calcolo di medie e deviazioni standard, ai modelli statistici come la regressione lineare e la regressione logistica, fino a tecniche di sperimentazione come l’A/B testing, R mette la potenza della statistica nelle tue mani.
Come iniziare
- Corso: Introduzione alla statistica in R
- Corso: Introduzione alla regressione in R
- Corso: Introduzione all’A/B testing in R
- Percorso di competenze: Fondamenti di statistica con R
4. Prevedi tutto con il Machine Learning
Il machine learning è l’arte di fare previsioni usando i dati. Come per la statistica, R offre un’ampia gamma di strumenti per eseguire qualsiasi modello di machine learning tu desideri. Padroneggiare il machine learning ti consentirà di costruire modelli predittivi come modelli di churn dei clienti, sistemi di raccomandazione di film e altro ancora.
Come iniziare
- Corso: Apprendimento supervisionato in R: classificazione
- Corso: Apprendimento supervisionato in R: regressione
- Corso: Apprendimento non supervisionato in R
- Corso: Modellazione con tidymodels in R
- Percorso professionale: Machine Learning Scientist con R
5. Automatizza i report con documenti R Markdown
Per comunicare al meglio i risultati della tua analisi, puoi strutturare gli output in un report da far leggere ad altri. R Markdown offre una sintassi completa e semplice da usare che può generare report in diversi formati, che tu stia creando documenti scritti, presentazioni o persino scrivendo un libro.
Come iniziare
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