Bạn có thể làm gì với R?

Với thế mạnh trong mọi lĩnh vực khoa học dữ liệu, bao gồm máy học, phân tích dữ liệu và trực quan hóa, R đã làm thay đổi cách chúng ta hiểu về dữ liệu. Được sử dụng bởi nhiều người với bối cảnh nghề nghiệp khác nhau, như nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu học thuật, thậm chí là nhà phân tích tài chính, R từ lâu đã xuất hiện trong chỉ số TIOBE. 

Lập trình R có rất nhiều cách ứng dụng khác nhau, và trong bài viết này, chúng ta cùng tìm hiểu một số việc bạn có thể làm với R sau khi đã thành thạo.

Bạn có thể làm gì khi thành thạo R cho Khoa học Dữ liệu?

1. Xây dựng trực quan hóa dữ liệu và bảng điều khiển ấn tượng, tùy biến

Trực quan hóa dữ liệu là yếu tố thiết yếu để hiểu dữ liệu, và gói ggplot2 của R—thường được xem là công cụ trực quan hóa dữ liệu vĩ đại nhất từng được tạo ra—giúp bạn dễ dàng vẽ hầu như mọi biểu đồ bạn có thể tưởng tượng. Thành thạo ggplot2 sẽ mở đường để bạn khai thác sức mạnh của R.

Để có những trực quan hóa ấn tượng hơn, bạn có thể kết hợp cú pháp tao nhã của ggplot2 với tính tương tác của plotly, hoặc dùng shiny để tạo các bảng điều khiển tương tác.

Cách bắt đầu 

• Khóa học: Giới thiệu Trực quan hóa Dữ liệu với ggplot2
• Khóa học: Trực quan hóa Dữ liệu Tương tác với plotly trong R
• Khóa học: Xây dựng Ứng dụng Web với Shiny trong R
• Lộ trình Kỹ năng: Trực quan hóa Dữ liệu với R

2. Khám phá, xử lý và tính toán trên tập dữ liệu

Phân tích dữ liệu thăm dò—tìm hiểu những gì có trong tập dữ liệu—là bước đầu tiên bất cứ khi nào bạn nhận dữ liệu mới. Bộ gói "tidyverse" của R, bao gồm dplyr và tidyr, cho phép bạn thao tác và tính toán trên dữ liệu với cú pháp dễ dùng, giúp bạn nhanh chóng đi đến câu trả lời cần thiết. 

Cách bắt đầu 

• Khóa học: Giới thiệu về Tidyverse
• Khóa học: Xử lý Dữ liệu với dplyr
• Khóa học: Tái cấu trúc Dữ liệu với tidyr
• Lộ trình Kỹ năng: Xử lý Dữ liệu với R

3. Thực hiện thí nghiệm dữ liệu với thống kê

Thống kê đảm bảo các phân tích dữ liệu của bạn có tính khoa học nghiêm ngặt. R có lẽ sở hữu bộ công cụ thống kê phong phú nhất trong số các ngôn ngữ lập trình. Từ thống kê mô tả đơn giản như tính trung bình và độ lệch chuẩn, qua các mô hình thống kê như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, đến các kỹ thuật thí nghiệm như kiểm thử A/B, R đặt sức mạnh của thống kê vào tay bạn. 

Cách bắt đầu 

• Khóa học: Giới thiệu Thống kê trong R
• Khóa học: Giới thiệu về Hồi quy trong R
• Khóa học: Giới thiệu về Kiểm thử A/B trong R
• Lộ trình Kỹ năng: Nền tảng Thống kê với R

4. Dự đoán mọi thứ với Máy học

Máy học là nghệ thuật đưa ra dự đoán bằng dữ liệu. Tương tự như thống kê, R có một loạt công cụ phong phú cho phép bạn chạy bất kỳ mô hình máy học nào bạn mong muốn. Thành thạo máy học sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình dự đoán như mô hình rời bỏ của khách hàng, hệ thống gợi ý phim và nhiều hơn nữa.

Cách bắt đầu 

• Khóa học: Học Có Giám Sát trong R: Phân loại
• Khóa học: Học Có Giám Sát trong R: Hồi quy
• Khóa học: Học Không Giám Sát trong R
• Khóa học: Mô hình hóa với tidymodels trong R 
• Lộ trình Nghề nghiệp: Nhà khoa học Máy học với R

5. Tự động hóa báo cáo với tài liệu R Markdown

Để truyền đạt tốt nhất kết quả phân tích, bạn có thể trình bày đầu ra trong một báo cáo cho người khác đọc. R Markdown cung cấp cú pháp toàn diện, dễ sử dụng, có thể tạo báo cáo ở nhiều định dạng, dù bạn đang tạo tài liệu viết, bài thuyết trình hay thậm chí viết sách.

Cách bắt đầu 

• Khóa học: Báo cáo với R Markdown
• Khóa học: Truyền đạt với Dữ liệu trong Tidyverse