Python và R có khó học không?
|
Bạn tò mò về việc học lập trình R nhưng lo lắng nó quá khó? . Những thách thức của việc học R phụ thuộc vào các yếu tố như nền tảng trước đó của bạn về lập trình và thống kê cũng như kiến thức của bạn về phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Bất kể lịch trình hiện tại của bạn hay mức độ thoải mái với lập trình R, có rất nhiều công cụ giúp việc học trở nên dễ quản lý hơn bạn nghĩ Show Lập trình R là gì?R là ngôn ngữ lập trình mà các nhà thống kê tạo ra để phân tích dữ liệu thống kê. Ngôn ngữ phổ biến này có nhiều ứng dụng để thực hiện tính toán thống kê và tạo trực quan hóa dữ liệu. Nó thường được sử dụng bởi các Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích kinh doanh, Nhà phân tích dữ liệu và những người làm việc trong học viện hoặc khoa học cho các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến phân tích thống kê. R hiện được cung cấp miễn phí và có thể chạy trên Windows và Mac OS, cũng như nhiều nền tảng UNIX và các hệ thống liên quan R cung cấp cho người dùng một loạt các kỹ thuật đồ họa và thống kê, chẳng hạn như phân tích chuỗi thời gian, phân cụm, phân loại và mô hình hóa tuyến tính và phi tuyến tính. Một trong những lợi ích khi làm việc với R là nó đơn giản hóa quy trình tạo các biểu đồ có chất lượng xuất bản, đặc biệt là các biểu đồ kết hợp các công thức hoặc ký hiệu toán học. Ngôn ngữ linh hoạt này bao gồm một bộ công cụ phần mềm được tích hợp đầy đủ, chẳng hạn như cơ sở lưu trữ và xử lý dữ liệu, các hoạt động để thực hiện tính toán trên mảng, một bộ công cụ phân tích dữ liệu tích hợp, mở rộng và các công cụ đồ họa được thiết kế để phân tích và trực quan hóa dữ liệu Đọc thêm về lập trình R là gì và tại sao bạn nên học nó Bạn có thể làm gì với lập trình R?R được tạo ra chủ yếu để trợ giúp về đồ họa và tính toán thống kê. Ngôn ngữ này có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ lưu trữ dữ liệu đến phân tích dữ liệu đến tạo mô hình thống kê. Trong số tất cả các ngôn ngữ lập trình hiện có, R được coi là ngôn ngữ có nhiều công cụ nhất dành riêng cho thống kê. Ngôn ngữ này có thể hỗ trợ các tác vụ thống kê mô tả, như tính toán độ lệch chuẩn và thiết kế mô hình để ánh xạ hồi quy tuyến tính Một trong những tính năng hữu ích nhất của R là khả năng giúp người dùng tạo bảng điều khiển và trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh. Một số người coi gói ggplot2 của R là công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện có. Gói này cho phép người dùng vẽ gần như bất kỳ cốt truyện nào họ có thể nghĩ ra. Ngoài ra, những người muốn đưa hình ảnh hóa dữ liệu của họ trong R lên một tầm cao mới có thể kết hợp cú pháp của ggplot2 với các tính năng tương tác của Plotly để tạo các trang tổng quan tương tác hấp dẫn. R rút ra từ nhiều công cụ học máy khác nhau để người dùng có thể đưa ra dự đoán chính xác, dựa trên dữ liệu. Người dùng có thể chọn từ một loạt các mô hình học máy, có các ứng dụng để tạo các mô hình dự đoán, chẳng hạn như hệ thống đề xuất phim và mô hình khuấy đảo. Ngoài ra, người dùng R có thể tự động hóa báo cáo bằng cách sử dụng tài liệu R Markdown. R Markdown cung cấp một cú pháp đơn giản, dễ tiếp cận để tạo các báo cáo khác nhau, chẳng hạn như bản trình bày, sách hoặc các tài liệu bằng văn bản khác. Điều này giúp người dùng R dễ dàng trao đổi kết quả phân tích dữ liệu với người khác. Các phần thách thức nhất của việc học lập trình R là gì?R được coi là ngôn ngữ lập trình tương đối khó học. Một yếu tố góp phần vào khó khăn này là số lượng lớn các lệnh mà người dùng R phải học. Trong khi các gói khoa học dữ liệu khác bao gồm một số lệnh để phân tích và nhiều tùy chọn để kiểm soát đầu ra, R hoạt động ngược lại, đây có thể là một sự điều chỉnh đối với một số người học. Khi thực hiện hồi quy tuyến tính trong SPSS hoặc SAS, bạn thường chỉ định trước các phần tử, sau đó xem tất cả kết quả đầu ra cùng một lúc, bao gồm bảng ANOVA và các hệ số phương trình. Mặt khác, đối với những người tạo mô hình trong R, một lệnh sẽ đưa ra ước tính tham số trong khi lệnh khác tạo bảng ANOVA. Mặc dù đầu ra của SAS hoặc SPSS có thể bao gồm nhiều thông tin hơn mức bạn thấy cần thiết, nhưng nó rất hữu ích để giúp bạn xác định phần đầu ra nào bạn muốn mà không cần phải nhớ các lệnh cụ thể để truy xuất thông tin này. Khi làm việc với R, bạn sẽ cần nhớ lại nhiều câu lệnh hơn, khó học và khó sử dụng hơn nhiều so với các ngôn ngữ khác Một yếu tố khác gây khó khăn cho việc học R là ngôn ngữ này có cách phân tích không nhất quán khi có nhiều hơn một biến. Các chức năng R không nhất quán trong các đối tượng mà chúng chấp nhận và số lượng đối tượng mà chúng chấp nhận. Ví dụ, nhiều người mới bắt đầu tìm hiểu chức năng tóm tắt (x) như một điểm bắt đầu khi nghiên cứu R. Điều này có thể tính toán số liệu thống kê tóm tắt cho biến x. Sau đó, bạn có thể giả định sai rằng nếu bạn muốn phân tích hai biến, bạn chỉ cần nhập tóm tắt (x, y). Nhiều chức năng R như thế này chỉ chấp nhận các đối tượng đơn lẻ. Điều này có nghĩa là bạn phải đặt cả hai biến vào một đối tượng, chẳng hạn như khung dữ liệu, để thực hiện phép tính này. Người dùng R phải ghi nhớ những mâu thuẫn này để có thể làm việc với R Một cách tuyệt vời để vượt qua một số thách thức khi làm việc với ngôn ngữ lập trình này là đăng ký trực tiếp hoặc trực tuyến lớp Khoa học dữ liệu Học lập trình R so với các ngôn ngữ khác như thế nào?Học R được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình khó thành thạo hơn. Điều này là do cú pháp của nó khá khác so với các ngôn ngữ viết mã khác. Ngoài việc cú pháp của R gây khó khăn cho một số người đọc, các thao tác tiêu chuẩn như đặt tên hoặc chọn biến đòi hỏi nhiều hơn trong R so với các ngôn ngữ khác. Người dùng R đôi khi phải vật lộn để học ngôn ngữ này một cách kỹ lưỡng do số lượng lệnh có sẵn, tên hàm hoặc tham số gây hiểu lầm, cú pháp không nhất quán và thiếu các tệp trợ giúp thân thiện với người mới bắt đầu Một trong những ngôn ngữ lập trình thường được so sánh với R là Python. Cũng giống như R, Python có thể được tải xuống và sử dụng miễn phí. Cả hai cũng có nhiều ứng dụng trong khoa học dữ liệu, học máy và phân tích dữ liệu. Mặc dù các ngôn ngữ này có thể tạo ra kết quả cuối cùng giống nhau, nhưng chúng có một số điểm khác biệt đáng kể. Trong khi R tập trung chủ yếu vào yếu tố thống kê của một dự án nhất định, Python là ngôn ngữ có mục đích chung với các ứng dụng để đưa dự án vào môi trường sản xuất và có xu hướng linh hoạt hơn khi thực hiện các tác vụ như phân tích dữ liệu. Vì Python được tạo ra để sử dụng cho phát triển phần mềm, nên những người có nền tảng về C++ hoặc Java có thể sẽ học Python nhanh hơn so với học R. Mặt khác, có thể dễ dàng hơn cho những người đã nghiên cứu thống kê để học R. Vì Python có rất nhiều thư viện nên việc làm quen với chúng có thể là một thách thức. Tuy nhiên, R có ít thư viện hơn, giúp ngôn ngữ này dễ làm việc hơn. Nói chung, cú pháp của Python dễ đọc hơn và một số người dùng thấy đây là ngôn ngữ dễ học hơn R. Hội thảo Cách học Khoa học Dữ liệu của Noble Desktop cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về lĩnh vực này cho những ai muốn tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu. Có sẵn thông tin về lợi ích của việc học khoa học dữ liệu, các lựa chọn nghề nghiệp dành cho những người có nền tảng trong lĩnh vực này cũng như các tùy chọn đào tạo trực tiếp và trực tiếp dành cho những cá nhân muốn tìm hiểu thêm. Những người học quan tâm cũng có thể tìm hiểu về mã hóa bằng cách đọc trang Tìm hiểu mã hóa của Noble. Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quát về lập trình là gì, có thể làm gì với mã hóa, những nghề nghiệp yêu cầu nền tảng về lập trình và cách tìm hiểu thêm về mã hóa. Những nhiệm vụ đáng ngạc nhiên bạn có thể hoàn thành với các gói của RMặc dù R thường được sử dụng để tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu, nhưng ngôn ngữ linh hoạt này có nhiều ứng dụng khác ngoài các tác vụ này. Ví dụ: người dùng R có thể thiết kế các ứng dụng web tương tác của riêng họ trong R chỉ bằng cách viết một vài dòng mã. Sau đây chỉ là một số cách bạn có thể sử dụng các gói mở rộng của R để giúp bạn xử lý dữ liệu tốt hơn
Ai sử dụng R?Ngôn ngữ lập trình R được sử dụng trong các ngành và nghề. Sau đây chỉ là một số công ty và tổ chức lớn làm việc với R cho nhu cầu lập trình của họ
Học lập trình R với đào tạo thực hành tại Noble DesktopNoble Desktop có một số tùy chọn học tập tuyệt vời cho những người mới sử dụng R và các khóa học dành cho các lập trình viên nâng cao hơn quan tâm đến việc thành thạo các kỹ năng R phức tạp. Phân tích dữ liệu của Noble với R Bootcamp là một lớp nhập vai được thiết kế để đưa người tham gia từ kiến thức cơ bản về mã hóa đến danh mục đầu tư thể hiện trải nghiệm của bạn khi làm việc với R. Những người đã đăng ký nhận được sự hướng dẫn của chuyên gia và có thể học lại lớp học trong tối đa một năm để tiếp thu tài liệu khóa học. Noble cũng cung cấp nhiều lớp viết mã trực tuyến và trực tiếp để chuẩn bị cho người tham gia trở thành Nhà khoa học dữ liệu hoặc Nhà phát triển web. Các khóa học có sẵn bằng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như JavaScript và Python, cũng như phát triển giao diện người dùng và web đầy đủ. Chứng chỉ cũng được cung cấp trong công nghệ phần mềm và khoa học dữ liệu. Đối với những sinh viên đang tìm kiếm hướng dẫn về cách sử dụng lập trình cho công nghệ tài chính, Noble hiện cũng có sẵn một chương trình đào tạo FinTech, bao gồm tư vấn trực tiếp cho tất cả những người tham gia Ngoài sự đa dạng của các khóa học lập trình mà Noble giảng dạy, nhà cung cấp dịch vụ giáo dục hàng đầu này còn có một số lớp học Phân tích dữ liệu trực tuyến và trực tiếp. Noble's Data Analytics Technologies Bootcamp là khóa học thân thiện với người mới bắt đầu, chuẩn bị cho sinh viên làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu cốt lõi như SQL, Excel và Tableau. Ngoài ra, chứng chỉ về phân tích dữ liệu cũng có sẵn cho những người muốn trở thành Nhà phân tích kinh doanh hoặc Nhà phân tích dữ liệu. Cơ hội học tập nghiêm túc này chuẩn bị cho sinh viên thực hiện phân tích dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu, cũng như cách sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả học sinh đều nhận được sự cố vấn trực tiếp để giúp đỡ trong quá trình học tập của họ |
