Hướng dẫn learning r from python

Hello,

Nội dung chính Show

Vâng, tôi đang sử dụng nó để phân tích dữ liệu, nhưng vào cuối bằng tiến sĩ, tôi muốn có một loạt các kỹ năng tốt trong cả hai ngôn ngữ. Những tài nguyên này trông thật tuyệt vời, cảm ơn vì đã giúp tôi ra ngoài, tôi đánh giá cao nỗ lực
Mặc dù có nhiều ngôn ngữ và kỷ luật để lựa chọn, một số trong những phổ biến nhất là R và Python. Hoàn toàn ổn khi học cả hai cùng một lúc! Nói chung, Python linh hoạt hơn: nó được phát triển như một ngôn ngữ lập trình đa năng và đã phát triển để trở nên tuyệt vời cho khoa học dữ liệu.It's totally fine to learn both at the same time! Generally speaking, Python is more versatile: it was developed as a general-purpose programming language and has evolved to be great for data science.
Nó có một thư viện rộng rãi.Nó có các gói đặc biệt để học máy, mô hình thống kê, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, cắt bỏ, trong số những thứ khác.Và vì R là nguồn mở, bạn cũng có thể xây dựng gói của riêng mình và làm phong phú thêm cộng đồng R.
Mặc dù Python và R về cơ bản cả hai có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ khoa học dữ liệu nào bạn có thể nghĩ đến, nhưng có một số lĩnh vực mà một ngôn ngữ mạnh hơn so với ngôn ngữ khác.Phần lớn các nghiên cứu học tập sâu được thực hiện trong Python, vì vậy các công cụ như Keras và Pytorch có sự phát triển "Python đầu tiên".Python and R can basically both do any data science task you can think of, there are some areas where one language is stronger than the other. The majority of deep learning research is done in Python, so tools such as Keras and PyTorch have "Python-first" development.

Tôi đã học được một số điều cơ bản của Python thông qua khóa học Sololearn Python 3 (tôi cũng bắt đầu tuần đầu tiên của MIT Intro đến khoa học máy tính và lập trình trên edx.org, nhưng tôi thấy nó vượt quá cấp độ mới bắt đầu và quyết định đi qua Sololearn Python 3 đầu tiên).

Công ty của tôi (tư vấn môi trường/kỹ thuật môi trường) quan tâm đến cách R có thể được sử dụng cho một số số liệu thống kê cơ bản mà chúng tôi thực hiện (dữ liệu phân tích nước ngầm/đất). Vì một đồng nghiệp đã biết một số R (đã sử dụng nó trong nghiên cứu sau đại học), tôi đã ưu tiên R vì tại thời điểm này, nó được áp dụng trực tiếp hơn cho công việc của tôi. Tôi đã trải qua các hướng dẫn giới thiệu của trại dữ liệu và các hướng dẫn trung gian.

Tôi biết thường không nên bắt đầu học cả hai cùng một lúc, nhưng tôi đã quen thuộc với cú pháp của cả hai và tôi dự định sẽ học cả hai bất kể (Python chủ yếu cho các GIS nguồn mở, ví dụ: Grass & QGIS và ArcGIS). Nó sẽ là phản tác dụng để thực hành và tiếp tục xây dựng cả hai cùng một lúc (~ 15 giờ/tuần).

Bạn có thể bắt đầu với Codeacademy.4 years ago4 years ago

Nếu bạn muốn tìm hiểu với nhiều chi tiết hơn, bạn có thể mua một khóa học Python từ Udemy.

Cách dễ nhất là cố gắng tạo thuật toán của riêng bạn. Bạn có thể tìm thấy những thách thức từ Internet hoặc bạn có thể cố gắng đưa ra một. Sau đó, bạn có thể cố gắng giải quyết vấn đề cụ thể đó với chương trình của bạn được viết bằng Python. Trong khi bạn đang giải quyết vấn đề đó, bạn cần nghiên cứu về các chức năng khác nhau như cách sử dụng mảng ...

Cho R.

Cảm ơn

Chủ đề này được lưu trữ

Nhận xét mới không thể được đăng và phiếu bầu không thể được chọn

cấp độ 1

Vì bạn nói cả Python và R nên tôi đoán bạn muốn sử dụng nó cho khoa học dữ liệu? Không nên học cả hai cùng lúc khi bạn sẽ trở nên bối rối về cú pháp và những điều kỳ lạ khác. Python là dễ nhất trong hai người để học. Tôi sẽ không đề xuất những nơi như Codecademy vì họ không dạy bạn cách sử dụng nó bên ngoài hệ sinh thái của họ. Nếu bạn không biết bất cứ điều gì về lập trình, đó sẽ là một khoản đầu tư tốt để giới thiệu về khoa học máy tính của MIT. Nó sử dụng Python và bạn sẽ có được sự hiểu biết cơ bản tuyệt vời về lập trình. Điều này cũng có thể là quá nhiều nỗ lực cho trường hợp sử dụng của bạn. Nếu khoa học dữ liệu là những gì bạn cần nó trong Python, bạn sẽ cần phải học 3 điều.

Bậc thầy cơ bản của Python. Bạn cần biết cách thức hoạt động của Python và lập trình (xem khóa học MIT bao gồm điều này ở một mức độ lớn) AutomatetheboringStuff của nó cũng là một giới thiệu tuyệt vời về Python.
Pandas DataFrames - Đó là một thư viện để Python xử lý hiệu quả đầu vào dữ liệu của tất cả các loại và đặt chúng vào DataFrames. Hãy nghĩ về DataFrames như một tờ Excel.
Matplotlib - Đây là một công cụ vẽ đồ thị cho Python cho phép bạn vẽ các biểu đồ và máy chủ của các công cụ khác với Python. Nó diễn ra tốt đẹp với gấu trúc.

Đề nghị của tôi là thực hiện một số phần giới thiệu Python cơ bản và sau đó tập trung vào một khoa học dữ liệu. Có lẽ theo Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python của Jake Vanderplas

Tất cả các khóa học/sách liên kết miễn phí và bạn sẽ không đạt được bất kỳ công việc trả tiền nào trong việc nhận nội dung.

cấp độ 2

Vâng, tôi đang sử dụng nó để phân tích dữ liệu, nhưng vào cuối bằng tiến sĩ, tôi muốn có một loạt các kỹ năng tốt trong cả hai ngôn ngữ. Những tài nguyên này trông thật tuyệt vời, cảm ơn vì đã giúp tôi ra ngoài, tôi đánh giá cao nỗ lực

cấp độ 1

Bậc thầy cơ bản của Python. Bạn cần biết cách thức hoạt động của Python và lập trình (xem khóa học MIT bao gồm điều này ở một mức độ lớn) AutomatetheboringStuff của nó cũng là một giới thiệu tuyệt vời về Python.

cấp độ 1

cấp độ 2

cấp độ 1

cấp độ 2

cấp độ 1

Pandas DataFrames - Đó là một thư viện để Python xử lý hiệu quả đầu vào dữ liệu của tất cả các loại và đặt chúng vào DataFrames. Hãy nghĩ về DataFrames như một tờ Excel.

cấp độ 1

cấp độ 2

cấp độ 1

cấp độ 2

Cố gắng giải quyết mọi vấn đề bạn đã đưa ra với R. và tôi có nghĩa là tất cả mọi thứ từ các số liệu thống kê đơn giản và đưa ra các số liệu để thay thế các phần mềm được xây dựng sẵn yêu thích của bạn bằng mã hóa kiểu cũ tốt. Nếu bạn có đủ để giữ cho bạn bận rộn trong vài giờ một tuần, bạn sẽ làm bằng Thạc sĩ khi bạn hoàn thành bằng tiến sĩ

cấp độ 1

Nguồn: Đó chính xác là những gì tôi đã làm, ngoại trừ tôi đã phát hiện ra rằng tôi sẽ không bao giờ thực sự là một bậc thầy ... nhưng tôi đã học đủ để có được bất kỳ vấn đề nào mà tôi phải đối mặt bây giờ

cấp độ 1

Python - Tự động hóa những thứ nhàm chán

cấp độ 2

Vâng, tôi đang sử dụng nó để phân tích dữ liệu, nhưng vào cuối bằng tiến sĩ, tôi muốn có một loạt các kỹ năng tốt trong cả hai ngôn ngữ. Những tài nguyên này trông thật tuyệt vời, cảm ơn vì đã giúp tôi ra ngoài, tôi đánh giá cao nỗ lực

Có ổn không khi học R và Python cùng một lúc?It's totally fine to learn both at the same time! Generally speaking, Python is more versatile: it was developed as a general-purpose programming language and has evolved to be great for data science.

Mặc dù có nhiều ngôn ngữ và kỷ luật để lựa chọn, một số trong những phổ biến nhất là R và Python. Hoàn toàn ổn khi học cả hai cùng một lúc! Nói chung, Python linh hoạt hơn: nó được phát triển như một ngôn ngữ lập trình đa năng và đã phát triển để trở nên tuyệt vời cho khoa học dữ liệu.It's totally fine to learn both at the same time! Generally speaking, Python is more versatile: it was developed as a general-purpose programming language and has evolved to be great for data science.

Có đáng để học r vào năm 2022 không?

Nó có một thư viện rộng rãi.Nó có các gói đặc biệt để học máy, mô hình thống kê, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, cắt bỏ, trong số những thứ khác.Và vì R là nguồn mở, bạn cũng có thể xây dựng gói của riêng mình và làm phong phú thêm cộng đồng R.

Python có thể làm mọi thứ r có thể không?Python and R can basically both do any data science task you can think of, there are some areas where one language is stronger than the other. The majority of deep learning research is done in Python, so tools such as Keras and PyTorch have "Python-first" development.

Mặc dù Python và R về cơ bản cả hai có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ khoa học dữ liệu nào bạn có thể nghĩ đến, nhưng có một số lĩnh vực mà một ngôn ngữ mạnh hơn so với ngôn ngữ khác.Phần lớn các nghiên cứu học tập sâu được thực hiện trong Python, vì vậy các công cụ như Keras và Pytorch có sự phát triển "Python đầu tiên".Python and R can basically both do any data science task you can think of, there are some areas where one language is stronger than the other. The majority of deep learning research is done in Python, so tools such as Keras and PyTorch have "Python-first" development.

Mất bao lâu để học Python và R?two to six months to learn the fundamentals of Python. But you can learn enough to write your first short program in a matter of minutes. Developing mastery of Python's vast array of libraries can take months or years.

Hướng dẫn learning r from python - học r từ python

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội