Tempat Gratis Terbaik untuk Belajar Pemrograman R Hari Ini

Iklan

Orang selalu penasaran bahasa pemrograman mana yang harus mereka pelajari Cara Memilih Bahasa Pemrograman Untuk Belajar Hari Ini & Dapatkan Pekerjaan Hebat Dalam 2 TahunDiperlukan bertahun-tahun kerja keras untuk menjadi programmer yang benar-benar baik; jadi apakah ada cara untuk memilih bahasa yang tepat untuk memulai hari ini, agar dapat diterima besok? Baca lebih banyak - mana yang paling berharga? Yang akan memberi mereka pekerjaan? Mana yang paling mudah dan paling sulit?

Satu bahasa yang muncul lebih banyak di daftar “bahasa pemrograman mana yang harus dipelajari” adalah R, sebuah bahasa yang berfokus pada komputasi statistik (pada kenyataannya, itu #6 di Daftar IEEE Spectrum 2015 bahasa pemrograman top).

Mengapa R semakin populer, apa yang bisa dilakukannya, dan di mana Anda bisa belajar bagaimana menggunakannya?

Apa itu R? Siapa yang menggunakannya?

R adalah perpanjangan dari bahasa pemrograman yang disebut S. Tidak seperti S, R telah memperoleh popularitas yang sangat besar, terutama karena ini merupakan alternatif gratis untuk hal yang sangat perangkat lunak yang kuat digunakan untuk komputasi statistik seperti SAS, SPSS, dan Matlab, semuanya harga tinggi. Meskipun R dapat digunakan untuk berbagai hal, yang terbaik digunakan untuk analisis data.

Salah satu alasan mengapa itu sangat kuat adalah bahwa orang dapat membuat dan mendistribusikan "paket" yang menambah fungsionalitas dasar bahasa. Sekilas di beberapa sebagian besar paket terbaru yang akan diposting termasuk satu untuk statistik directional, satu lagi untuk imputasi pemodelan sambungan bertingkat, dan - terpisah dari sebagian besar penggunaan bahasa - untuk membangun "resume yang menarik" menggunakan database, LaTeX, dan R.

Beberapa perusahaan terbesar di dunia menggunakan R.

Menurut Revolution Analytics, Google menggunakannya untuk menghitung laba atas investasi (ROI) kampanye iklan dan memprediksi aktivitas ekonomi. Microsoft menggunakannya untuk perjodohan di jaringan Xbox. Layanan Cuaca Nasional menghasilkan grafik dengannya. oDesk menggunakan bahasa untuk menganalisis hasil dari eksperimen. Twitter memasukkan R sebagai bagian dari kotak Ilmu Data.

Kemungkinan untuk R hampir tidak terbatas - dan karena data besar menjadi bidang yang lebih penting, kemampuan untuk menganalisisnya secara efisien juga akan semakin penting. R sangat bagus untuk analisis data, dan open-source sifatnya yang kolaboratif menjadikannya salah satu alat terbaik di luar sana. Jika Anda tertarik menjadi ilmuwan data Cara Menjadi Ilmuwan DataIlmu data telah berubah dari istilah yang baru diciptakan pada tahun 2007 menjadi salah satu disiplin ilmu yang paling dicari saat ini. Tapi apa yang dilakukan seorang ilmuwan data? Dan bagaimana Anda bisa masuk ke lapangan? Baca lebih banyak , Anda sebaiknya mempelajarinya.

Belajar R

Tentu saja, karena antarmuka R jauh lebih sederhana daripada aplikasi seperti SAS, SPSS, dan Matlab, Anda harus melakukan banyak pekerjaan untuk menjadi ahli. R memiliki kurva belajar yang agak curam jika Anda ingin bergerak di luar dasar-dasar, sehingga Anda akan membutuhkan beberapa sumber belajar berkualitas tinggi jika Anda akan memulai perjalanan Anda dengan berjalan kaki.

Mari kita lakukan yang terbaik.

Pengantar singkat Code School, Coba R, adalah cara yang fantastis untuk mempelajari dasar-dasarnya. Itu disajikan dalam format interaktif, membuatnya lebih menarik dan efektif Bosan Dengan Buku-Buku Pemrograman? Coba 3 Cara Menyenangkan Untuk Meningkatkan Keahlian Pengodean AndaJika Anda pernah mencoba belajar kode dari sebuah buku, Anda tahu betapa membosankannya itu. Mengapa tidak mencoba beberapa opsi menarik untuk menjadikan pembelajaran lebih unik dan menyenangkan. Baca lebih banyak daripada beberapa metode pembelajaran lainnya. Anda akan belajar tentang vektor, matriks, faktor, statistik dasar, bingkai data, dan cara memperluas R menggunakan perpustakaan luar.

Yang terbaik dari semuanya, seluruh kursus gratis. Untuk pemula total, ini sulit dikalahkan.

Kursus ini memiliki tiga bagian; dasar-dasar R, mengeksplorasi konsep statistik melalui pemrograman, dan bagian di mana peneliti menjelaskan bagaimana mereka menggunakan R dan statistik untuk memecahkan masalah ilmiah kehidupan nyata.

Kursus ini difokuskan pada penggunaan R dalam ilmu kesehatan, tetapi akan bermanfaat bagi banyak orang, dari mereka yang akrab dengan statistik hingga mereka yang benar-benar baru di bidangnya.

Dalam serangkaian video dua menit, Anda akan berangkat dari dasar-dasarnya, seperti "What Is R?" ke topik lebih lanjut, termasuk membuat loop dan menjalankan perintah SQL di R untuk berinteraksi dengan basis data. Pada akhirnya, Anda bahkan akan belajar cara membuatnya kopi yang enak 8 Situs Web Unggul untuk Secangkir Kopi yang Lebih BaikKopi dicintai di seluruh dunia, tetapi beberapa kopi rasanya lebih enak daripada yang lain. Ingin dosis kafein yang lebih enak? Berikut adalah beberapa situs yang akan membantu Anda memulai. Baca lebih banyak dengan mengatur waktu tuang pers Perancis Anda dengan R.

Jika Anda mencari sesuatu yang sedikit berbeda dari pembelajaran gaya buku teks gaya lain, coba yang ini.

Kaggle adalah situs web yang menyelenggarakan kompetisi analisis data yang dapat memenangkan banyak uang bagi Anda... tetapi mereka juga akan membantu Anda memulai dengan pengantar ini pembelajaran mesin 4 Algoritma Pembelajaran Mesin Yang Membentuk Hidup AndaAnda mungkin tidak menyadarinya tetapi pembelajaran mesin sudah ada di sekitar Anda, dan itu dapat memberikan tingkat pengaruh yang mengejutkan atas hidup Anda. Tidak percaya padaku Anda mungkin akan terkejut. Baca lebih banyak dengan R. Ini adalah pengantar cepat, tingkat menengah untuk konsep yang relevan, dan itu bagus jika Anda tertarik pada analisis data (dan bukan hanya statistik) dengan R.

Hal utama yang akan Anda pelajari adalah antarmuka DataCamp, pohon keputusan, dan hutan acak, yang merupakan alat pemodelan data yang hebat.

Di situs web resmi R., ada koleksi manual yang mencakup berbagai topik, dari dasar-dasar R hingga instruksi tentang cara menulis ekstensi Anda sendiri. Meskipun Anda bisa membaca "Pengantar R" dari depan ke belakang, mungkin yang terbaik digunakan sebagai referensi manual ketika Anda mengalami masalah dan Anda perlu menemukan informasi spesifik tentang bahasa tersebut diri. Dokumen-dokumen lain dalam daftar mungkin tidak akan berguna sampai Anda seorang pakar R, tetapi ini adalah halaman yang bagus untuk membuat bookmark.

Ekonometrika dalam R (Unduh PDF), sumber daya gratis lain yang tersedia dari situs web, adalah sumber daya populer untuk mempelajari bahasa. Agak padat, tetapi berisi segala hal yang perlu Anda ketahui untuk memulai.

RStudio adalah sebuah lingkungan pengembangan terintegrasi Editor Teks vs. IDE: Mana Yang Lebih Baik Untuk Pemrogram?Memilih antara IDE tingkat lanjut dan editor teks sederhana mungkin sulit. Kami menawarkan beberapa wawasan untuk membantu Anda membuat keputusan itu. Baca lebih banyak (IDE) untuk R - dan meskipun Anda tidak perlu menggunakannya untuk menjadi ahli R, Anda mungkin merasa sangat membantu. Situs web RStudio memiliki sejumlah tutorial yang tersedia, serta tautan ke halaman berguna lainnya. Ada rekomendasi buku; sebuah pengantar Shiny, cara yang keren untuk menampilkan hasil data Anda secara online; dan informasi tentang Markdown R, alat lain yang berguna untuk berbagi data.

Ada campuran sumber daya gratis dan berbayar di sini, tetapi jika Anda menghabiskan sedikit waktu menjelajahi, Anda akan menemukan beberapa hal hebat yang bisa Anda dapatkan tanpa membayar.

Beberapa Sumber Daya Lebih Layak di R

Dengan popularitasnya yang menanjak, Anda dapat menemukan beberapa situs lagi untuk mengenal bahasa tersebut.

• keramaian
• Quick-R
• R-Blogger
• RDataMining
• Pemrograman Coursera R
• LearnR-YouTube

Mulai LeaRning!

Seperti bahasa pemrograman lainnya, cara terbaik untuk belajar adalah menemukan masalah yang ingin Anda selesaikan dan mulai merancang solusi. Dengan beberapa penentuan dan sumber daya ini tersedia, Anda akan menggunakan R untuk menganalisis set data dalam waktu singkat.

Apakah Anda bekerja dengan R? Apa sumber daya R favorit Anda? Bagikan di bawah ini agar kita semua dapat belajar dari mereka!