¿Cuál es la mejor estrategia para aprender R?

Answer 1

Puedes probar este curso de mejor venta para Aprender R desde Scratch-

Aprende la programación en R y R Studio. Análisis de datos, Ciencia de datos, Análisis estadístico, Paquetes, Funciones, GGPlot2

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¿Que aprenderás?

• Aprende a programar en R a un buen nivel.
• Aprende a usar R Studio
• Aprender los principios básicos de la programación.
• Aprende a crear vectores en R
• Aprende a crear variables.
• Aprenda sobre enteros, dobles, lógicos, caracteres y otros tipos en R
• Aprenda a crear un bucle while () y un bucle for () en R
• Aprende a construir y usar matrices en R
• Aprende la función de matriz (), aprende rbind () y cbind ()
• Aprende a instalar paquetes en R
• Aprenda a personalizar R studio para que se adapte a sus preferencias
• Entender la ley de los números grandes
• Comprender la distribución normal.
• Practicar el trabajo con datos estadísticos en R
• Practicar el trabajo con datos financieros en R
• Practicar el trabajo con datos deportivos en R

Requerimientos

• No se requieren conocimientos previos o experiencia. Sólo una pasión para tener éxito!

¿Quién es el público objetivo?

• Este curso es para ti si quieres aprender a programar en R
• Este curso es para ti si estás cansado de los cursos de R que son demasiado complicados.
• Este curso es para ti si quieres aprender R haciendo
• Este curso es para ti si te gustan los desafíos emocionantes.
• Tendrás tareas en este curso, así que debes estar preparado para trabajar en ello.

Descripción del curso: Aprender R Programación haciendo!

Hay muchos cursos de R y conferencias por ahí. Sin embargo, R tiene una curva de aprendizaje muy pronunciada y los estudiantes a menudo se sienten abrumados. ¡Este curso es diferente!

Este curso es realmente paso a paso. En cada nuevo tutorial, aprovechamos lo que ya hemos aprendido y avanzamos un paso más.

Después de cada video, aprende un nuevo concepto valioso que puede aplicar de inmediato. Y la mejor parte es que aprendes a través de ejemplos en vivo.

Esta capacitación está llena de desafíos analíticos de la vida real que aprenderás a resolver. Algunos de estos los resolveremos juntos, otros los tendrá como ejercicios de tarea.

En resumen, este curso ha sido diseñado para todos los niveles de habilidad e incluso si no tiene conocimientos de programación o estadísticos, ¡tendrá éxito en este curso!

Answer 2

Ninguno.

Cuando me topé con R la primera vez que instalé el entorno y comencé a escribir muchos códigos desordenados y no optimizados para terminar mi tarea a tiempo y obtener los resultados (eso no era desarrollo de producción, obviamente).

Dudo seriamente que pueda aprender tanto leyendo cualquier libro o tutorial. Porque durante ese proyecto aprendí cómo interactúan los paquetes de aprendizaje automático más importantes, cómo encajan en la tubería y cuáles son las características importantes que se deben conocer al respecto. Aprender operaciones vectoriales en el proceso parecía realmente trivial.

Y todo esto tomó un par de semanas. Todos los materiales utilizados fueron la documentación oficial para paquetes y, ocasionalmente, desbordamiento de pila.

Answer 3

Bueno, solo puedo decirte por mi experiencia …

Primero depende de lo que quieras hacer con él. La comunidad R es bastante grande y hay miles de paquetes disponibles para tareas específicas.

1. MITx-edx – La ventaja de Analytics, también puede encontrarlo en MIT OCW. Este es un curso muy intensivo, pero enseña de una manera extremadamente informada y bien estructurada. No es un curso sobre R sino sobre la aplicación de analíticas de la vida real a través de R. Pero comienza suponiendo que no sabes nada y te sentirás extremadamente cómodo con la sintaxis de R. También aprenderás diferentes paquetes de ggplot, random forest, etc.

2. Remolino: los cursos de remolino se construyen en R en sí. Puedes descargarlo e instalarlo en R. Te enseñará interactivamente.

3. Coursera John Hopkins Especialización en ciencia de datos: Actualmente la estoy llevando a cabo. No es un curso de nivel principiante, aunque lo afirmará. Pero cuando se sienta cómodo con la sintaxis básica, le enseñará cómo buscar respuestas por sí mismo mediante foros de discusión, blogs, github, etc.

4. Esto es solo cuando entiendes lo suficiente que puedes comenzar a usar sitios como stackoverflow, rblogger, etc.

Feliz aprendizaje.

Answer 4

R Programación que puede aplicarse para importar varios formatos de datos para computación estadística y gráficos. El curso de certificación de Programación R lo capacita aún más en Estructuras de datos, Variables, Flujo de control, Funciones y obtención de datos en el entorno R. Esta capacitación integral incluye Resumen de Estadísticas en R, Estadística Descriptiva, Estadística Inferencial, Regresión Lineal, Gráficos Sofisticados en R, Programación en R para Mapeo y SIG e Integración de programación en R con Hadoop. Para la programación de Learning R puede visitar este enlace: Programación en R Analytics Training Online for Certification R es un lenguaje de programación y un entorno de software para el análisis estadístico, la representación gráfica y los informes. R fue creado por Ross I Hakka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, y actualmente está desarrollado por R Development Core Team.

El núcleo de R es un lenguaje informático interpretado que permite la ramificación y el bucle, así como la programación modular mediante funciones. R permite la integración con los procedimientos escritos en los lenguajes C, C ++, .Net, Python o FORTRAN para mayor eficiencia.

R está disponible gratuitamente bajo la Licencia Pública General de GNU, y se proporcionan versiones binarias precompiladas para varios sistemas operativos como Linux, Windows y Mac.

R es software libre distribuido bajo un copyleft de estilo GNU, y una parte oficial del proyecto GNU llamado GNU S.

• R es un lenguaje de programación bien desarrollado, simple y efectivo que incluye condicionales, bucles, funciones recursivas definidas por el usuario y facilidades de entrada y salida.
• R tiene una instalación efectiva de manejo y almacenamiento de datos,
• R proporciona un conjunto de operadores para cálculos en matrices, listas, vectores y matrices.
• R proporciona una colección grande, coherente e integrada de herramientas para el análisis de datos.
• R proporciona recursos gráficos para el análisis de datos y la visualización, ya sea directamente en la computadora o imprimiendo en los documentos.

Answer 5

Ve por lo que te funcione.

El estilo de aprendizaje de cada persona es diferente, por lo que no puede haber una solución única para todos. Sin embargo, un aspecto que probablemente sea común para todos, es que realmente no se puede aprender R y sus diversos paquetes con solo leer. Debe resolver los problemas del mundo real con las herramientas antes de poder llegar a dominar.

Además, tenga en cuenta que aprender un nuevo lenguaje de programación no es solo aprender la sintaxis. Si viene de un fondo C / C ++ o Java, probablemente esté acostumbrado a codificar un paradigma de procedimiento / orientado a objetos. Con R, debes aprender a usar un paradigma funcional de programación, que es bastante diferente.

En ningún orden en particular, aquí hay algunos grandes recursos:

Desbordamiento de pila: ideal para aprender leyendo las respuestas de otros. Además, si desea subir de nivel, también debe comenzar a contribuir.

Bienvenido · Advanced R. – El recurso gratuito en línea de Hadley Wickham sobre R. Esta fue la mejor literatura que he leído sobre R.

La especialización en ciencia de datos de JHU en Coursera [1]: solo he usado este MOOC, por lo que no estoy seguro de cómo se acumula contra otros cursos. Intenta enseñar Estadística junto con R, por lo que definitivamente es mucho más difícil de lo que las “horas sugeridas” permiten.

El canal de Youtube de Manuel Amunategui [2]: sigo a este tipo mientras se enfrenta a problemas interesantes y ofrece un recorrido en R.

Notas al pie

[1] Página en coursera.org

[2] Página en youtube.com

Answer 6

Para mí, la mejor estrategia para aprender R consistió en tomar un curso que me brindó muchos ejemplos de cómo usar R para realizar análisis y procesamiento de datos, Una introducción a R para Data Science. Aprendí lo que necesitaba saber y lo apliqué a una comprensión más amplia de las estadísticas para lograr resultados.

Answer 7

Cuando estaba aprendiendo R, fue el primer lenguaje de programación que probé. Ni siquiera sabía SQL.

Teníamos una relación conflictiva desde el principio. R y yo luchamos mucho. Estaría tratando de hacer algo simple, y fue simplemente un no-go completo. La consola siempre me miraba como:

>

Sinceramente, sin embargo, recientemente estuve rebotando en la web y vi esto:
Introducción a R (DataCamp)

Les voy a decir que no tengo ningún interés en esta compañía de DataCamp, pero estaba jugando con uno de estos módulos (tienen la consola en su navegador) y en realidad fue bastante sencillo, y me mantuvo comprometido. Creo que probablemente te sirva bien.

PD: Cuando te sientas cómodo en R, encontrarás Python bastante fácil de aprender. He estado trabajando con Java últimamente, y en Java necesitas terminar la mayoría de las afirmaciones con “;”: esto me resulta increíblemente difícil porque en R y Python el retorno de carro implica un “;”.

A continuación se muestran dos trozos equivalentes de código R:

a = 0; b = 1; para (i en 1:10) {imprimir (a + “” + b + “” + i)}

a = 0
b = 1
para (i en 1:10) {
imprimir (a + “” + b + “” + i)
}