Путь к Data Science лежит через R: первое знакомство
Среди аналитиков данных не утихают споры о том, какой язык программирования лучше подходит в качестве основного инструмента работы с данными. Лидируют, конечно же, Python и R. Однако новичок может запутаться во множестве инструментов анализа и столкнуться с трудностями при организации своего обучения и работы. За что хвататься? Нужно ли изучать оба языка? И если нет, то какому отдать предпочтение? Эта статья расскажет о преимуществах R перед Python (и прочими инструментами анализа данных) в качестве первого языка программирования.
Зачем нужен R?
Этот язык используется для решения следующих типов задач:
- сбор и анализ данных
- визуализация данных
- поиск закономерностей
- поиск отклонений и аномалий в данных
- проверка гипотез
В чем преимущества R?
Специалисты в этой области рекомендуют начать освоение дата-аналитики с изучения только одного языка программирования. И R в этом смысле обладает рядом значительных преимуществ. Изучая R, можно понять общие принципы работы с данными, выработать привычку искать подходящие методы для конкретных проблем. Именно это и нужно в самом начале пути по миру анализа данных и поможет с намного большей легкостью осваивать другие языки и инструменты.
В последние годы R становится крайне популярным, даже универсальным языком в дата-аналитике. Он предлагает богатейшую бесплатную экосистему со множеством библиотек, имеет обширное сообщество. Кроме того, по R можно найти много материалов, обучающих видео и туториалов в свободном доступе. К сожалению, он не подходит для решения абсолютно всех задач. Тем не менее, он активно и широко используется в коммерческих и научных целях по всему миру, в том числе крупнейшими компаниями, такими как Google и Microsoft.
Первые шаги в Data Science
Для того, чтобы понять Data Science, прежде всего нужно освоить работу в трех ключевых областях:
- Манипуляции с данными
- Визуализация данных
- Машинное обучение
R является именно тем языком, который позволяет изучить эти вопросы досконально. Причем обучение дается проще, чем в других языках. Этот язык программирования обладает обширным функционалом в каждой из областей. В R есть пакеты, позволяющие приводить данные к необходимому виду быстро и легко. При том, что в большинстве других языков 70-80% работы с данными уходит именно на преобразование исходников данных. То же самое касается и визуализации данных, а также машинного обучения. В этих областях R предлагает одни из лучших инструментов и учебных материалов.
…И немного о недостатках
При всех достоинствах R все-таки не идеальный язык. Начиная работать с этим языком, важно помнить, что изначально он создавался именно для решения научных статистических задач. Предполагалось, что им будут пользоваться только ученые. Поэтому этот инструмент сложно назвать интуитивно понятным. Со стороны он может выглядеть по-настоящему сложным, на первых этапах обучения можно столкнуться со значительными трудностями. Но поверьте - станет намного легче, как только вы поймете внутреннюю логику и гармонию этого удивительного языка.
