Kurs
R’ye Giriş
4 sa
3.1M
Makine öğrenimi, veri analizi ve görselleştirme dahil olmak üzere veri bilimine odaklanan R, veriyi anlama biçimimizi dönüştürdü. Veri bilimciler, akademik araştırmacılar ve hatta finansal analistler gibi farklı mesleki geçmişlere sahip birçok kişi tarafından kullanılan R, uzun süredir TIOBE endeksinde yer alıyor.
R programlamanın pek çok farklı kullanım alanı vardır ve bu yazıda, R programlamada ustalaştıktan sonra R ile yapabileceğiniz çeşitli şeylerden bazılarına bakıyoruz.
Veri Bilimi için R'da ustalaştığınızda neler yapabilirsiniz?
1. Harika ve özelleştirilmiş veri görselleştirmeleri ve panolar oluşturun
Veri görselleştirme, veriyi anlamanın temelidir ve R'ın ggplot2 paketi—çoğu zaman şimdiye kadar yaratılmış en iyi veri görselleştirme aracı olarak anılır—hayal edebileceğiniz neredeyse her grafiği çizmeyi kolaylaştırır. ggplot2'de ustalaşmak, R'ın gücünden yararlanma yolunda sizi ileri taşıyacaktır.
Daha da etkileyici görselleştirmeler için ggplot2'nin zarif sözdizimini plotly'nin etkileşimiyle birleştirebilir veya shiny kullanarak etkileşimli panolar oluşturabilirsiniz.
Başlarken
- Kurs: ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş
- Kurs: R'da plotly ile Etkileşimli Veri Görselleştirme
- Kurs: R'da Shiny ile Web Uygulamaları Geliştirme
- Yetenek Yolu: R ile Veri Görselleştirme
2. Veri kümelerini keşfedin, dönüştürün ve üzerinde hesaplamalar yapın
Keşifsel veri analizi—veri kümenizde neler olduğunu anlamak—yeni veri aldığınızda atılan ilk adımdır. R'ın dplyr ve tidyr'ı da içeren "tidyverse" paket ailesi, kolay kullanımlı bir sözdizimiyle veriyi dönüştürmenize ve üzerinde hesaplamalar yapmanıza olanak tanır; böylece ihtiyacınız olan sonuca hızla ulaşmanız basitleşir.
Başlarken
- Kurs: Tidyverse'e Giriş
- Kurs: dplyr ile Veri Manipülasyonu
- Kurs: tidyr ile Veriyi Yeniden Şekillendirme
- Yetenek Yolu: R ile Veri Manipülasyonu
3. İstatistik ile veri deneyleri gerçekleştirin
İstatistik, veri analizlerinizin bilimsel olarak sağlam olmasını sağlar. R, muhtemelen herhangi bir programlama dili için mevcut en kapsamlı istatistik araç setine sahiptir. Ortalama ve standart sapma gibi basit tanımlayıcı istatistiklerden, doğrusal regresyon ve lojistik regresyon gibi istatistiksel modellere, A/B testi gibi deney yöntemlerine kadar R, istatistiğin gücünü ellerinize verir.
Başlarken
- Kurs: R'da İstatistiğe Giriş
- Kurs: R'da Regresyona Giriş
- Kurs: R'da A/B Testine Giriş
- Yetenek Yolu: R ile İstatistik Temelleri
4. Makine Öğrenimi ile her şeyi tahmin edin
Makine öğrenimi, veriyi kullanarak tahminler yapma sanatıdır. İstatistikte olduğu gibi, R istediğiniz her türlü makine öğrenimi modelini çalıştırmanızı sağlayan geniş bir araç yelpazesine sahiptir. Makine öğreniminde ustalaşmak, müşteri kaybı (churn) modelleri, film öneri sistemleri ve daha fazlası gibi kestirimsel modeller oluşturmanıza olanak tanır.
Başlarken
- Kurs: R'da Denetimli Öğrenme: Sınıflandırma
- Kurs: R'da Denetimli Öğrenme: Regresyon
- Kurs: R'da Denetimsiz Öğrenme
- Kurs: R'da tidymodels ile Modelleme
- Kariyer Yolu: R ile Makine Öğrenimi Bilimcisi
5. R Markdown dokümanlarıyla raporlamayı otomatikleştirin
Analizinizin sonuçlarını en iyi şekilde iletmek için çıktılarınızı başkalarının okuyabileceği bir rapor halinde yapılandırabilirsiniz. R Markdown, yazılı dokümanlar, sunumlar hatta bir kitap oluşturuyor olun, çeşitli formatlarda raporlar üretebilen kapsamlı ve kullanımı kolay bir sözdizimi sunar.
Başlarken
Konular
