هوش تجاری

مروری بر نحوه یادگیری زبان R

R یک زبان برنامه‌نویسی محبوب به ویژه در دنیای تجزیه و تحلیل داده و علم داده است. شاید حتی شنیده باشید که اغلب افراد می‌گویند یادگیری R آسان است! اما آسان یک صفت نسبی است. اگر ندانید باید چه رویکردی را در پیش بگیرید، یادگیری R می‌تواند یک چالش ناامیدکننده باشد.

اگر در گذشته برای یادگیری زبان R یا زبان برنامه‌نویسی دیگری تلاش کرده‌اید، قطعاً تنها نیستید. این شکست به دلیل ناتوانی شما یا مشکل ذاتی زبان نیست. معمولاً نتیجه عدم تطابق بین انگیزه شما برای یادگیری و رویکرد یادگیری واقعی شماست.

بسیاری از منابع یادگیری، از کتاب‌های درسی گرفته تا دوره‌های آنلاین، با این ایده نوشته شده‌اند که دانش‌آموزان قبل از اینکه بتوانند کار واقعی با R انجام دهند، باید بر تمام زمینه‌های اصلی سینتکس آن تسلط داشته باشند.

این فرایندی است که باعث می‌شود فراگیران جدید به شکل زیر دسته‌بندی شوند:

  • شما از یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی هیجان زده می‌شوید زیرا می‌خواهید کاری با آن انجام دهید.
  • شما سعی می‌کنید یادگیری را شروع کنید و بلافاصله به مانعی عظیم از چیزهای خسته‌کننده و پیچیده می‌رسید.
  • شما با بعضی از کارهای خسته‌کننده دست و پنجه نرم می‌کنید و نمی‌دانید که این کارها چگونه به چیزی که واقعاً می‌خواهید انجام دهید مربوط می‌شود.

ناامیدکننده است که این موانع موجب تسلیم شدن بسیاری از دانش‌آموزان می‌شوند، زیرا R کاملاً ارزش یادگیری دارد! در واقع، R دارای مزایای بزرگی برای علاقه‌مندان به یادگیری علم داده است:

  • اکوسیستم متنوع R انواع کارهای روزمره علوم داده را بسیار ساده می‌کند.
  • تجسم داده با R می‌تواند ساده و بسیار قدرتمند باشد.
  • R برای انجام محاسبات آماری ساخته شده است.
  • انجمن آنلاین R یکی از دوستانه‌ترین و فراگیرترین انجمن‌های برنامه‌نویسی است.
  • محیط توسعه یکپارچه RStudio (IDE) ابزاری قدرتمند برای برنامه‌نویسی با R است زیرا همه کدها، نتایج و تجسمات شما در یک جا جمع شده‌اند. با کمک RStudio Cloud می‌توانید با استفاده از RStudio و مرورگر وب خود با R برنامه‌نویسی کنید.

و البته یادگیری R می‌تواند برای حرفه شما عالی باشد. علم داده یک زمینه با رشد سریع و با متوسط ​​حقوق بالا است.

فناوری، امور مالی، بازی‌های ویدیویی، داروسازی، بیمه و هر صنعت دیگری به افرادی نیاز دارد که بتوانند با داده‌ها کار کنند و این بدان معنی است که هر صنعت از مهارت‌های برنامه‌نویسی R استفاده می‌کند.

اما چگونه می‌توانید این مهارت‌ها را کسب کنید؟ این موضوعی است که در این مقاله بدان خواهیم پرداخت.

مرحله ۱: برای یادگیری R انگیزه پیدا کنید.

قبل از اینکه یک کتاب آموزشی بخرید یا در دوره‌ای ثبت نام کنید، کمی وقت بگذارید تا به این فکر کنید که واقعاً چرا می‌خواهید R را یاد بگیرید و می‌خواهید با آن چه کار کنید.

  • علاقه دارید که با چه داده‌هایی کار کنید؟
  • از ساخت چه پروژه‌هایی لذت می‌برید؟
  • می‌خواهید به چه سوالاتی پاسخ دهید؟

چیزی پیدا کنید که به شما انگیزه دهد. این امر به شما کمک می‌کند هدف نهایی خود را مشخص کرده و بدون کسالت و بی‌انگیزگی به آن برسید.

در بین پاسخ سوالات، یکی دو مورد را که علاقه‌تان را جلب کرده‌اند و مایلید به آن‌ها پایبند باشید انتخاب کنید.

کشف اینکه چه چیزی برایتان محرک خواهد بود، به شما کمک می‌کند تا یک هدف نهایی و راه رسیدن به آن را متجسم شوید.

حوزه‌ای را که به آن علاقه دارید انتخاب کنید، مانند:

مرحله ۲: سینتکس مقدماتی را بیاموزید.

متأسفانه، هیچ راهی برای جلوگیری کامل از این مرحله وجود ندارد. سینتکس زبان برنامه‌نویسی حتی بیشتر از سینتکس در زبان انسان مهم است. اگر کسی بگوید “من فروشگاه هستم می‌روم”، سینتکس زبان او اشتباه است، اما احتمالاً هنوز می‌توانید معنی جمله او را بفهمید. متأسفانه، رایانه‌ها هنگام تفسیر کد سختگیرتر هستند.

با این حال، یادگیری سینتکس خسته‌کننده است، بنابراین هدف شما باید صرف کمترین زمان ممکن برای یادگیری سینتکس باشد. در عوض، هنگام کار بر روی مشکلات دنیای واقعی که مورد علاقه شما هستند، تا آنجا که می‌توانید سینتکس را بیاموزید تا موضوعی برای ایجاد انگیزه در شما وجود داشته باشد، حتی اگر سینتکس به خودی خود جالب نیست.

در ادامه برخی منابع برای یادگیری اصول R وجود دارد:

Codecademy: سینتکس مقدماتی را به خوبی آموزش می‌دهد.

R for Data Science: یکی از منابع بسیار مفید برای یادگیری R و ابزارهای متنوع. بصورت چاپی از O’Reilly یا آنلاین بصورت رایگان در دسترس است.

RStudio Education : RStudio محبوب‌ترین محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای برنامه‌نویسی با R است. صفحه آموزش آن‌ها برای مبتدیان شامل منابع مفیدی از جمله آموزش، کتاب و وبینار می‌‌باشد.

RStudio Cloud Primers: بدون نصب هیچ نرم‌افزاری با آموزش‌های مبتنی بر ابر از RStudio، کد نویسی را با R شروع کنید.

مرحله ۳: کار بر روی پروژه‌های ساختاریافته

پس از اینکه سینتکس را به اندازه کافی یاد گرفتید، آماده‌اید که به طور مستقل به سراغ پروژه‌های ساختاریافته بروید. انجام پروژه یک روش عالی برای یادگیری است، زیرا به شما امکان می‌دهد آنچه را که قبلاً آموخته‌اید به کار گیرید و در عین حال شما را برای یادگیری چیزهای جدید و حل مشکلات هنگام کار به چالش می‌کشد.

حتما بخوانید:  انبار داده چیست؟

بعلاوه، پروژه‌های ساختمانی به شما کمک می‌کنند تا پورتفولیویی را که می‌توانید بعداً به کارفرمایان آینده نشان دهید، تهیه کنید.

اما هنوز نباید سراغ پروژه‌های کاملاً منحصر به فرد بروید. در این پروژه‌ها زیاد گیر خواهید کرد و روند کار می‌تواند ناامید کننده باشد. در عوض به دنبال پروژه‌های ساختاریافته باشید تا زمانی که بتوانید کمی بیشتر تجربه بسازید و سطح راحتی خود را افزایش دهید.

تعداد زیادی پروژه ساختاریافته وجود دارد که می‌توانید روی آن‌ها کار کنید. بیایید منابع پروژه‌های هر حوزه ر بررسی کنیم:

علم داده/تجزیه و تحلیل داده

R for Data Science: توسعه یافته توسط هادلی ویکهام و گرت گرولاموند، یک منبع تحقیق عالی با تمرینات انگیزشی و چالش‌برانگیز است.

TidyTuesday: یک پروژه نیمه‌ساختاری و هفتگی داده‌های R که در آن متخصصان تازه‌کار هر سه شنبه یک مجموعه داده جدید را تمیز می‌کنند، با آن درگیر می‌شوند و آن را مرتب می‌کنند. مجموعه داده‌های جدید به صورت هفتگی ارسال می‌شوند. نتایج با استفاده از هشتگ #tidytuesday در توییتر به اشتراک گذاشته می‌شود.

تجسم داده

ggplot2: یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای تجسم داده با R، بسته ggplot2 است. فصل Data Visualization از R for Data Science مکانی عالی برای یادگیری اصول تجسم داده با ggplot2 می‌باشد. فصل Graphics for Communication منبع بسیار خوبی برای حرفه‌ای‌تر نشان دادن گرافیک است.

Rayshader: با بسته rayshader نقشه‌های دو بعدی و سه بعدی را با R بسازید. همچنین می‌توانید گرافیک‌های توسعه‌یافته با ggplot2 را با rayshader به سه بعدی تبدیل کنید.

مدل‌سازی پیش‌بینی/یادگیری ماشین

Get Started with Tidymodels: یک سری مقالات که tidymodels را آموزش می‌دهد، مجموعه‌ای از بسته‌ها برای مدل‌سازی و یادگیری ماشین با استفاده از اصول متنوع.

Create Robust Models with Tidymodels: با این سری از پروژه‌ها مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بسازید و آموزش دهید.

Tune, Compare and Work with Models: از روش‌هایی مانند جستجوی شبکه، نمونه‌برداری تو در تو و روش‌های بیزی با استفاده از ابزار tidymodel استفاده کنید.

Develop Custom Modeling Tools: با استفاده از این آموزش‌ها مدل‌ها را ارتقا داده و شخصی‌سازی کنید.

جمع‌بندی

یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی مانند یادگیری زبان گفتاری دوم است؛ شما به یک درجه راحتی و تسلط خواهید رسید اما هرگز یادگیری آن پایان نمی‌یابد. حتی دانشمندان باتجربه داده که سال‌ها با R کار کرده‌اند هنوز چیزهای جدیدی را یاد می‌گیرند، زیرا این زبان در حال پیشرفت است و بسته‌های جدید چیزهای جدید را به طور مداوم امکان‌پذیر می‌‌کنند.

مهم است که کنجکاو باشید و به یادگیری ادامه دهید، اما فراموش نکنید که به گذشته نگاه کنید و پیشرفت‌هایتان را مورد تقدیر قرار دهید.

حتی اگر این روش را در پیش بگیرید یادگیری R قطعاً یک چالش است. اما اگر می‌توانید انگیزه مناسبی یافته و خود را درگیر پروژه‌های جالب کنید، می‌توانید به سطح بالایی از مهارت برسید.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن