Top 10 Gründe, R zu lernen

Top 10 Gründe, um R-Programmierung zu lernen

Möglicherweise sind Sie schon einige Male auf den Begriff „R-Programmierung“ gestoßen, und zahlreiche Fragen wären Ihnen in den Sinn gekommen. Ist es nur eine andere Programmiersprache? Wie unterscheidet es sich von anderen Programmiersprachen? Was ist die Zukunft davon? Wie viel werde ich verdienen, wenn ich diese Sprache kenne? Alle Ihre Fragen werden in diesem Blog beantwortet, in dem Sie die 10 wichtigsten Gründe für das Erlernen der R-Programmierung finden.

Dies sind die Gründe, die R-Programmierung zu einer gefragten Fähigkeit machen:

1. Mit der R-Programmierung erhalten Sie hochbezahlte Jobs
2. R ist Lingua Franca für statistische Analyse und Datenwissenschaft
3. R wird von Top-Unternehmen verwendet
4. R wird zum Erstellen interaktiver Web-Apps verwendet
5. R wird verwendet, um atemberaubende Visualisierungen zu erstellen
6. R bietet eine umfassende Bibliothek
7. R hat eine riesige Gemeinschaft
8. R wird von mehreren Domänen und Branchen verwendet
9. R ist plattformübergreifend kompatibel
10. R ist Open Source

10. Open Source

R ist eine kostenlose Open Source-Software. Es ist Plug & Play, installieren Sie R einmal und beginnen Sie Spaß damit zu haben. Was mehr? Sie können den Code sogar ändern und Ihre eigenen Innovationen hinzufügen. Die R-Sprache unterliegt keinen Lizenzbeschränkungen, da sie unter derGNU (General Public License).

9. Plattformübergreifend kompatibel

Einer der größten Vorteile von R ist, dass Sie R auf mehreren Betriebssystemen und unterschiedlicher Software / Hardware ausführen können. R läuft nahtlos, unabhängig davon, ob Sie auf einem Linux-, Mac- oder Windows-System arbeiten.

Wenn Sie also auf einem Windows-System arbeiten und Ihr Client auf einem Linux-System arbeitet, machen Sie sich keine Sorgen, Ihr R-Code wird definitiv auf seinem System ausgeführt!

8. Branchen / Domänen mit R.

• R Die Programmierung wird im Finanzbereich bis verwendet bauen ökonometrische Modelle, analysieren betrügerische Transaktionen.
• Die R-Programmierung wird von Telekommunikationssektoren für verwendet Abonnentenprofilierung, Abwanderungsmanagement, und Personalisierte Werbung
• R-Programmierung wird in der Computerbiologie verwendet, um durchzuführen Genomanalyse.

7. Riesige Gemeinschaft

Angenommen, Sie arbeiten an einem Finanzprojekt, um herauszufinden, wie viele Kreditkartentransaktionen betrügerisch sind, und um beim Erstellen des Klassifizierungsmodells eine Straßensperre zu erreichen. Zum Glück verfügt R über eine riesige Community, die Sie jederzeit nutzen können, wenn Sie Hilfe benötigen. Sie können sich also jederzeit an Personen wenden, die an ähnlichen Projekten gearbeitet haben. Sie können auch mit anderen zusammenarbeiten, um Ideen auszutauschen und an Projekten zu arbeitenund an Data Science-Wettbewerben teilnehmen.

6. Umfassende Bibliothek

R bietet mehr als 10.000 Pakete und Lakhs von eingebauten Funktionen Catering für vielfältige Bedürfnisse. Es gibt Pakete für Datenmanipulation, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, statistische Modellierung, Imputation und viele andere Pakete zum Herumspielen. Was auch immer Sie brauchen, R holt ein Paket aus dem Hut, um Ihnen zu helfen.

Da R Open Source ist, können Sie Ihr eigenes Paket erstellen und zur Community beitragen.

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5. Großartige Visualisierung

R bietet Pakete wie ggplot2, ggvis und viel um atemberaubende Visualisierungen zu erstellen. Diese Pakete helfen bei der Erstellung von Grafiken in Druckqualität, die in jedem internationalen Magazin veröffentlicht werden können.

Das folgende Diagramm ist ein Streudiagramm, das mit Hilfe von erstellt wurde viel.

Dies ist ein Balkendiagramm, das mit erstellt wurde ggplot2

R ist in der Pharmaindustrie aufgrund seiner hochwertigen Grafiken, die sich bei experimentellen Verfahren als nützlich erweisen, weit verbreitet.

4. Interaktive Web-Apps

Haben Sie sich jemals gefragt, ob es ein Tool gibt, mit dem Sie beeindruckende Webanwendungen direkt aus Ihrer Datenanalysesoftware erstellen können?

R stellt ein Paket mit dem Namen bereit glänzend , nur dafür. Mit Hilfe von Shiny können Sie interaktive Webseiten und beeindruckende Dashboard-Designs direkt von Ihrer R-Konsole aus erstellen.

Sie können eine glänzende Web-App erstellen und auf einem beliebigen Cloud-Dienst wie AWS hosten.

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3. Großunternehmen, die R verwenden

R wird von den Top-Unternehmen verwendet:

• Facebook verwendet R für Verhaltensanalysen in Bezug auf Statusaktualisierungen und Profilbilder.
• Google verwendet R für Werbeeffektivität und Wirtschaftsprognosen

• Twitter verwendet R zur Datenvisualisierung und zum semantischen Clustering
• Ford verwendet R, um das Fahrzeugdesign zu verbessern

2. Lingua Franca für statistische Analyse und Datenwissenschaft

R ist eine Statistiksoftware, die von Statistikern für Statistiker erstellt wurde. Von der Suche nach einfachen Maßstäben für die zentrale Tendenz bis zur Erstellung komplexer statistischer Modelle ist R die bevorzugte Sprache für jede Art statistischer Analyse.

Anpassen eines linearen Modells mit R:

Anpassen einer Glockenkurve mit R:

Komplexe Modelle des maschinellen Lernens wie Gaußsche Prozessregression, Poisson-Regression, und Zufälliger Wald kann mit einfachen R-Funktionen erstellt werden.

1. Hochbezahlte Jobs

In einer von Dice Tech durchgeführten Umfrage unter über 17.000 Technologiefachleuten war die R-Programmierung die bestbezahlte IT-Fähigkeit. R Sprachkenntnisse ziehen Mediangehälter über 110.000 US-Dollar.

Mit der R-Sprache als Fähigkeit kann man Jobs finden wie:

• Daten Analyst
• Datenwissenschaftler
• Quantitativer Analyst
• Finanzanalyst

In der Hoffnung, dass Sie mit diesem Blog anfangen können, R zu lernen. Sie können c verdammt noch mal von Edureka, einem vertrauenswürdigen Online-Lernunternehmen mit einem Netzwerk von mehr als 250.000 zufriedenen Lernenden auf der ganzen Welt. Mit Edurekas Data Analytics with R-Schulung erhalten Sie Kenntnisse in den Bereichen R-Programmierung, Datenmanipulation, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Data Mining, Regression, Stimmungsanalyse und Verwendung von RStudio für reale Fallstudien zu Einzelhandel und sozialen Medien.