新聞資訊
行業(yè)資訊
為什么R語言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的第一選擇
2017-08-18 10:22:45
摘要:不知道該先學(xué)習(xí)哪種編程語言。不僅僅是編程語言,像Tableau,SPSS等軟件系統(tǒng)也是同樣的情況。有越來越多的工具和編程語言,很難知道該選擇哪一種。事實(shí)是,你的時間有限。
  剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的人都會面對同一個問題:   不知道該先學(xué)習(xí)哪種編程語言。不僅僅是編程語言,像Tableau,SPSS等軟件系統(tǒng)也是同樣的情況。有越來越多的工具和編程語言,很難知道該選擇哪一種。事實(shí)是,你的時間有限。學(xué)習(xí)一門新的編程語言相當(dāng)于一項(xiàng)巨大的投資,因此在選擇語言時需要有戰(zhàn)略性。很明顯,一些語言會給你的投資帶來很高的回報(bào)(付出的時間和金錢投資)。然而其他語言可能是你每年只用幾次的純粹輔助工具。
  我給你的建議就是:先學(xué)習(xí)R語言   在說明為什么你應(yīng)該學(xué)習(xí)R語言之前,我想強(qiáng)調(diào)的是,在開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時,你應(yīng)該學(xué)習(xí)一種語言。有些人問我是否應(yīng)該學(xué)習(xí)在學(xué)R語言的同時學(xué)習(xí)Python。我的答案基本上是否定的,除非你需要使用一種以上的語言,否則你應(yīng)該選擇一種語言進(jìn)行學(xué)習(xí)。專注于一種編程語言的原因是,你需要更多地關(guān)注過程和技術(shù),而不是語法。你需要掌握如何通過數(shù)據(jù)科學(xué)工具來分析數(shù)據(jù),以及如何解決問題。事實(shí)證明,R語言是最佳的選擇。   學(xué)習(xí)R語言:我建議你將R語言作為你的第一個“數(shù)據(jù)科學(xué)編程語言”。雖然也有例外,比如特定的項(xiàng)目需要。   因?yàn)镽語言正在成為數(shù)據(jù)科學(xué)的“通用語言”:這并不是說R語言是唯一的語言,也不是說它是每個工作的最佳工具。然而,它是使用最廣泛的,而且越來越受歡迎。O' reilly media在過去幾年中進(jìn)行了一系列數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查,分析了數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢。在2016年的調(diào)查報(bào)告中,R語言是最常用的編程語言(如果排除SQL的話,在本文中它不能稱為編程語言)。57%的調(diào)查人群使用R語言(使用Python的比例為54%)。另一個常見的語言排名系統(tǒng)是Redmonk編程語言排名,它由GitHub(代碼行)和Stack Overflow(標(biāo)簽數(shù))的流行指數(shù)派生而來。截至2016年11月,R語言在所有編程語言中排名第13。此外,R語言多年來一直呈持續(xù)上升趨勢:此外還有TIOBE指數(shù)(按搜索引擎搜索次數(shù)對編程語言進(jìn)行排名)。在TIOBE指數(shù)上,R語言十年來呈現(xiàn)出穩(wěn)定上升趨勢。   使用R語言的公司:在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家的幾家頂級公司中,R語言使用程度非常高。在我認(rèn)為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中最優(yōu)秀的兩家公司——Google和Facebook 都有使用R語言數(shù)據(jù)科學(xué)家。除了像Google,F(xiàn)acebook和微軟這樣的科技巨頭,R語言在美國銀行,福特,TechCrunch,Uber和Trulia等眾多公司都有廣泛的應(yīng)用。   R語言在學(xué)術(shù)界很受歡迎:R語言不僅僅是一個行業(yè)工具。它在學(xué)術(shù)科學(xué)家和研究人員中也非常受歡迎,最近著名《自然》雜志上發(fā)表的R語言概況也證實(shí)了這一點(diǎn)。R語言在學(xué)術(shù)界的備受歡迎,因?yàn)樗鼊?chuàng)造了供應(yīng)行業(yè)的人才庫。換句話說,如果最優(yōu)秀、最聰明的人群在大學(xué)學(xué)習(xí)了R語言,這將加大R語言在行業(yè)中的重要性。當(dāng)學(xué)者、博士和研究人員離開學(xué)術(shù)界從事商業(yè)活動時,他們又將產(chǎn)生對R語言人才的需求。此外,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的成熟,商業(yè)屆的數(shù)據(jù)科學(xué)家將需要與學(xué)術(shù)屆的科學(xué)家進(jìn)行更多的溝通。我們需要借鑒技術(shù)和交流觀點(diǎn)。隨著世界轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)流時,學(xué)術(shù)科學(xué)與面向商業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)之間的界線會變得模糊。   通過R語言學(xué)習(xí)“數(shù)據(jù)科學(xué)的技能”是最簡單的   然而,R語言的普及性并不是學(xué)習(xí)R語言的唯一原因。在選擇語言時,你需要一種在這些領(lǐng)域都具有重要功能的語言。同時你需要執(zhí)行這些任務(wù)的工具,以及在你所選語言中來學(xué)習(xí)這些技能的資源。如上所述,你更多地需要關(guān)注流程和技術(shù),而不是語法。你需要學(xué)習(xí)如何解決問題。你需要學(xué)習(xí)如何在數(shù)據(jù)中找到真知灼見。為此,你需要掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的3個核心技能領(lǐng)域:數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)。在R語言中掌握這些技能將比任何其他語言都容易。   數(shù)據(jù)處理:一般來說,數(shù)據(jù)科學(xué)中80%的工作都是數(shù)據(jù)處理。通常情況下,你需要花費(fèi)大量時間來整理你的數(shù)據(jù)。R語言中有一些很棒的數(shù)據(jù)管理工具。R語言中的dplyr包使數(shù)據(jù)處理變得容易,這可以大大簡化數(shù)據(jù)處理的工作流程。   數(shù)據(jù)可視化:ggplot2是最佳的數(shù)據(jù)可視化工具之一。ggplot2的好處是,在學(xué)習(xí)語法的同時,還學(xué)習(xí)如何思考數(shù)據(jù)可視化。所有的統(tǒng)計(jì)可視化都有很深層的結(jié)構(gòu)。存在構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化的高度結(jié)構(gòu)化框架,ggplot2基于該框架。此外,當(dāng)將ggplot2和dplyr組合在一起時,從數(shù)據(jù)中得出相關(guān)見解幾乎毫不費(fèi)力。機(jī)器學(xué)習(xí):最后,還有機(jī)器學(xué)習(xí)。雖然我認(rèn)為大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者不應(yīng)該急于學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)(首先掌握數(shù)據(jù)探索更為重要),機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)重要的技能。當(dāng)數(shù)據(jù)探索不再帶來洞察力時,你則需要更強(qiáng)大的工具。最終你會想學(xué)習(xí)更多的編程語言。就像工具箱中沒有一個最好的工具一樣,沒有一種編程語言能夠完美的解決你所有的數(shù)據(jù)問題。   以下是在學(xué)習(xí)R語言之后,你可以考慮學(xué)習(xí)的語言:   Python:Python是一種值得考慮的多用途編程語言。在O'Reilly最近的調(diào)查中,Python是數(shù)據(jù)科學(xué)家中第二受歡迎的編程語言。它具有優(yōu)秀的可視化工具,以及機(jī)器學(xué)習(xí)工具。我認(rèn)為,對于大多數(shù)人來說Python是應(yīng)該學(xué)習(xí)的第二種語言。   D3:我超愛D3。D3中創(chuàng)建的可視化效果很棒,而且D3可視化的交互性非常適合構(gòu)建儀表板。但它的伸縮性不夠好。對我來說,D3更像是一個“工匠的工具”,它非常適合構(gòu)建一個優(yōu)雅的數(shù)據(jù)可視化,但是在需要幾十個合作伙伴支持的情況下,手動創(chuàng)建這樣的東西是不可能的。   與此同時,我還樂觀地認(rèn)為,R語言的ggvis將允許R語言用戶創(chuàng)建高度動態(tài)和交互性的可視化,因此在某種意義上,R語言用戶需要學(xué)習(xí)R的ggvis而不是D3。   總結(jié):學(xué)習(xí)R語言,并集中精力   如果你是初學(xué)者,R語言是很好的選擇。同時需要專注于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的技能。在學(xué)習(xí)過程中,你可能會看到很多新技術(shù)和新工具,或者一些令人眼花繚亂的數(shù)據(jù)可視化??吹狡渌说某晒?并發(fā)現(xiàn)他們正在使用不同的工具)可能會導(dǎo)致你想嘗試其他的東西。相信我:你需要集中注意力。你需要花上幾個月(或更長時間)才能真正投入到一個工具中。如上所述,如果你確實(shí)希望在數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中提高技能。至少在數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)處理方面,你得具備扎實(shí)的技能。在R語言上花費(fèi)100個小時,將比在10個不同工具上各花費(fèi)10個小時得到更高的回報(bào)。最后,通過集中精力,你的時間回報(bào)率將更高。不要因?yàn)椤白钚拢铎诺氖挛铩倍中摹?/div>
USA-IDC為您提供免備案服務(wù)器 0元試用
立即聯(lián)系在線客服,即可申請免費(fèi)產(chǎn)品試用服務(wù)