কোয়ারেন্টাইনের কারণে, অনেকেই এখন বাড়িতে তাদের সিংহভাগ সময় ব্যয় করে, এবং এই সময়টি দরকারীভাবে ব্যয় করা যেতে পারে, এমনকি করা উচিত।

কোয়ারেন্টাইনের শুরুতে, আমি কয়েক মাস আগে শুরু করা কিছু প্রকল্প শেষ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছিলাম। এই প্রকল্পগুলির মধ্যে একটি ছিল ভিডিও কোর্স "আর ল্যাঙ্গুয়েজ ফর এক্সেল ব্যবহারকারী"। এই কোর্সের মাধ্যমে, আমি R-এ প্রবেশের বাধা কমাতে চেয়েছিলাম এবং রাশিয়ান ভাষায় এই বিষয়ে প্রশিক্ষণ সামগ্রীর বিদ্যমান ঘাটতি কিছুটা পূরণ করতে চেয়েছিলাম।

আপনি যে কোম্পানির জন্য কাজ করেন তার ডেটা নিয়ে সমস্ত কাজ যদি এখনও এক্সেল-এ করা হয়, তবে আমি আপনাকে আরও আধুনিক, এবং একই সাথে সম্পূর্ণ বিনামূল্যে, ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জামের সাথে পরিচিত হওয়ার পরামর্শ দিচ্ছি।

সন্তুষ্ট

আপনি যদি ডেটা বিশ্লেষণে আগ্রহী হন তবে আপনি আমার প্রতি আগ্রহী হতে পারেন টেলিগ্রাম и ইউটিউব চ্যানেল যার বেশিরভাগ বিষয়বস্তু আর ভাষাকে নিবেদিত।

1. রেফারেন্স
2. কোর্স সম্পর্কে
3. এই কোর্সটি কার জন্য?
4. কোর্স প্রোগ্রাম
   4.1. পাঠ 1: R ভাষা এবং RStudio বিকাশের পরিবেশ ইনস্টল করা
   4.2. পাঠ 2: R-এ বেসিক ডেটা স্ট্রাকচার
   4.3. পাঠ 3: TSV, CSV, Excel ফাইল এবং Google Sheets থেকে ডেটা পড়া
   4.4. পাঠ 4: সারি ফিল্টার করা, কলাম নির্বাচন এবং পুনঃনামকরণ, R-এ পাইপলাইন
   4.5. পাঠ 5: R-এ একটি টেবিলে গণনা করা কলাম যোগ করা
   4.6. পাঠ 6: R-এ ডেটা গ্রুপিং এবং একত্রিত করা
   4.7. পাঠ 7: R-এ টেবিলের উল্লম্ব এবং অনুভূমিক যোগদান
   4.8. পাঠ 8: R-এ উইন্ডো ফাংশন
   4.9. পাঠ 9: ঘূর্ণায়মান টেবিল বা R-এ পিভট টেবিলের একটি অ্যানালগ
   4.10. পাঠ 10: JSON ফাইলগুলি R-এ লোড করা এবং তালিকাগুলিকে টেবিলে রূপান্তর করা
   4.11. পাঠ 11: qplot() ফাংশন ব্যবহার করে দ্রুত প্লট করা
   4.12. পাঠ 12: ggplot2 প্যাকেজ ব্যবহার করে লেয়ার প্লট দ্বারা স্তর প্লট করা
5. উপসংহার

রেফারেন্স

• ইউটিউব চ্যানেলটি সাবস্ক্রাইব করুন
• ইউটিউবে কোর্স প্লেলিস্ট
• উপকরণ সহ ভান্ডার
• কোর্স পৃষ্ঠা

কোর্স সম্পর্কে

কোর্সটি স্থাপত্যকে ঘিরে গঠিত tidyverse, এবং এতে অন্তর্ভুক্ত প্যাকেজগুলি: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. অবশ্যই, R-এ অন্যান্য ভাল প্যাকেজ রয়েছে যেগুলি একই রকম অপারেশন করে, উদাহরণস্বরূপ data.table, কিন্তু সিনট্যাক্স tidyverse স্বজ্ঞাত, এমনকি একজন অপ্রশিক্ষিত ব্যবহারকারীর জন্যও পড়া সহজ, তাই আমি মনে করি এর সাথে R ভাষা শেখা শুরু করা ভাল tidyverse.

কোর্সটি আপনাকে সমস্ত ডেটা বিশ্লেষণ ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে গাইড করবে, লোড করা থেকে সমাপ্ত ফলাফলটি কল্পনা করা পর্যন্ত।

কেন আর পাইথন নয়? যেহেতু R একটি কার্যকরী ভাষা, এক্সেল ব্যবহারকারীদের পক্ষে এটিতে সুইচ করা সহজ, কারণ প্রথাগত অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং-এ অনুসন্ধান করার দরকার নেই।

এই মুহুর্তে, 12টি ভিডিও পাঠের পরিকল্পনা করা হয়েছে, প্রতিটি 5 থেকে 20 মিনিট স্থায়ী৷

ধীরে ধীরে পাঠ খোলা হবে। প্রতি সোমবার আমি আমার ওয়েবসাইটে একটি নতুন পাঠের অ্যাক্সেস খুলব। ইউটিউব চ্যানেল একটি পৃথক প্লেলিস্টে।

এই কোর্সটি কার জন্য?

আমি মনে করি এটি শিরোনাম থেকে স্পষ্ট, তবে, আমি এটি আরও বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করব।

কোর্সটি তাদের উদ্দেশ্যে যারা সক্রিয়ভাবে তাদের কাজে মাইক্রোসফ্ট এক্সেল ব্যবহার করে এবং সেখানে ডেটা সহ তাদের সমস্ত কাজ বাস্তবায়ন করে। সাধারণভাবে, আপনি যদি সপ্তাহে অন্তত একবার মাইক্রোসফ্ট এক্সেল অ্যাপ্লিকেশন খোলেন, তাহলে কোর্সটি আপনার জন্য উপযুক্ত।

কোর্সটি সম্পূর্ণ করার জন্য আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতার প্রয়োজন নেই, কারণ... কোর্সটি নতুনদের লক্ষ্য করে।

কিন্তু, সম্ভবত, পাঠ 4 থেকে শুরু করে, সক্রিয় R ব্যবহারকারীদের জন্যও আকর্ষণীয় উপাদান থাকবে, কারণ... যেমন প্যাকেজ প্রধান কার্যকারিতা dplyr и tidyr কিছু বিস্তারিত আলোচনা করা হবে.

কোর্স প্রোগ্রাম

পাঠ 1: R ভাষা এবং RStudio বিকাশের পরিবেশ ইনস্টল করা

প্রকাশনার তারিখ: মার্চ 23 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• আর ভাষা ডাউনলোড করুন
• RStudio ডাউনলোড করুন

ভিডিও:

বর্ণনা:
একটি সূচনামূলক পাঠ যার সময় আমরা প্রয়োজনীয় সফ্টওয়্যার ডাউনলোড এবং ইনস্টল করব এবং সংক্ষিপ্তভাবে RStudio বিকাশের পরিবেশের ক্ষমতা এবং ইন্টারফেস পরীক্ষা করব।

পাঠ 2: R-এ বেসিক ডেটা স্ট্রাকচার

প্রকাশনার তারিখ: মার্চ 30 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
এই পাঠটি আপনাকে R ভাষায় কোন ডেটা স্ট্রাকচার উপলব্ধ তা বুঝতে সাহায্য করবে। আমরা ভেক্টর, তারিখ ফ্রেম এবং তালিকাগুলি বিস্তারিতভাবে দেখব। আসুন শিখি কিভাবে সেগুলি তৈরি করতে হয় এবং তাদের পৃথক উপাদানগুলি অ্যাক্সেস করতে হয়।

পাঠ 3: TSV, CSV, Excel ফাইল এবং Google Sheets থেকে ডেটা পড়া

প্রকাশনার তারিখ: এপ্রিল 6 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
ডেটা নিয়ে কাজ করা, টুল নির্বিশেষে, এর নিষ্কাশনের সাথে শুরু হয়। পাঠের সময় প্যাকেজ ব্যবহার করা হয় vroom, readxl, googlesheets4 csv, tsv, Excel ফাইল এবং Google Sheets থেকে R পরিবেশে ডেটা লোড করার জন্য।

পাঠ 4: সারি ফিল্টার করা, কলাম নির্বাচন এবং পুনঃনামকরণ, R-এ পাইপলাইন

প্রকাশনার তারিখ: এপ্রিল 13 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
এই পাঠ প্যাকেজ সম্পর্কে dplyr. এটিতে আমরা কীভাবে ডেটাফ্রেমগুলি ফিল্টার করতে হয়, প্রয়োজনীয় কলামগুলি নির্বাচন করব এবং তাদের নাম পরিবর্তন করব।

আমরা পাইপলাইনগুলি কী এবং কীভাবে তারা আপনার R কোডকে আরও পাঠযোগ্য করে তুলতে সাহায্য করে তাও শিখব।

পাঠ 5: R-এ একটি টেবিলে গণনা করা কলাম যোগ করা

প্রকাশনার তারিখ: এপ্রিল 20 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
এই ভিডিওতে আমরা লাইব্রেরির সাথে আমাদের পরিচিতি চালিয়ে যাচ্ছি tidyverse এবং প্যাকেজ dplyr.
চলুন ফাংশন পরিবার তাকান mutate(), এবং আমরা শিখব কিভাবে টেবিলে নতুন গণনা করা কলাম যোগ করতে তাদের ব্যবহার করতে হয়।

পাঠ 6: R-এ ডেটা গ্রুপিং এবং একত্রিত করা

প্রকাশনার তারিখ: এপ্রিল 27 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
এই পাঠটি ডেটা বিশ্লেষণ, গ্রুপিং এবং একত্রিতকরণের অন্যতম প্রধান ক্রিয়াকলাপের জন্য উত্সর্গীকৃত। পাঠের সময় আমরা প্যাকেজটি ব্যবহার করব dplyr এবং বৈশিষ্ট্য group_by() и summarise().

আমরা ফাংশন পুরো পরিবার তাকান হবে summarise(), IE summarise(), summarise_if() и summarise_at().

পাঠ 7: R-এ টেবিলের উল্লম্ব এবং অনুভূমিক যোগদান

প্রকাশনার তারিখ: 4 মে 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

ভিডিও:

বর্ণনা:
এই পাঠটি আপনাকে টেবিলের উল্লম্ব এবং অনুভূমিক যোগদানের কাজগুলি বুঝতে সাহায্য করবে।

একটি উল্লম্ব ইউনিয়ন হল SQL ক্যোয়ারী ভাষায় UNION অপারেশনের সমতুল্য।

VLOOKUP ফাংশনের জন্য এক্সেল ব্যবহারকারীদের কাছে অনুভূমিক যোগদান বেশি পরিচিত; SQL-এ, এই ধরনের ক্রিয়াকলাপ JOIN অপারেটর দ্বারা সঞ্চালিত হয়।

পাঠের সময় আমরা একটি ব্যবহারিক সমস্যা সমাধান করব যার সময় আমরা প্যাকেজগুলি ব্যবহার করব dplyr, readxl, tidyr и stringr.

প্রধান ফাংশন যা আমরা বিবেচনা করব:

• bind_rows() - টেবিলের উল্লম্ব যোগদান
• left_join() — টেবিলের অনুভূমিক যোগদান
• semi_join() - যোগদানের টেবিল সহ
• anti_join() - একচেটিয়া টেবিল যোগদান

পাঠ 8: R-এ উইন্ডো ফাংশন

প্রকাশনার তারিখ: 11 মে 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

বর্ণনা:
উইন্ডো ফাংশনগুলি একত্রিতকরণের অর্থে একই রকম; তারা ইনপুট হিসাবে মানগুলির একটি অ্যারে গ্রহণ করে এবং তাদের উপর গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করে, তবে আউটপুট ফলাফলে সারির সংখ্যা পরিবর্তন করে না।

এই টিউটোরিয়ালে আমরা প্যাকেজটি অধ্যয়ন চালিয়ে যাচ্ছি dplyr, এবং ফাংশন group_by(), mutate(), সেইসাথে নতুন cumsum(), lag(), lead() и arrange().

পাঠ 9: ঘূর্ণায়মান টেবিল বা R-এ পিভট টেবিলের একটি অ্যানালগ

প্রকাশনার তারিখ: 18 মে 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

বর্ণনা:
বেশিরভাগ এক্সেল ব্যবহারকারী পিভট টেবিল ব্যবহার করেন; এটি একটি সুবিধাজনক টুল যার সাহায্যে আপনি কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে পঠনযোগ্য প্রতিবেদনে কাঁচা ডেটার অ্যারেকে পরিণত করতে পারেন।

এই টিউটোরিয়ালে আমরা দেখব কিভাবে টেবিলগুলিকে R-এ ঘোরানো যায়, এবং সেগুলোকে প্রশস্ত থেকে লং ফরম্যাটে এবং এর বিপরীতে রূপান্তর করা যায়।

বেশিরভাগ পাঠ প্যাকেজের জন্য উত্সর্গীকৃত tidyr এবং ফাংশন pivot_longer() и pivot_wider().

পাঠ 10: JSON ফাইলগুলি R-এ লোড করা এবং তালিকাগুলিকে টেবিলে রূপান্তর করা

প্রকাশনার তারিখ: 25 মে 2020

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

বর্ণনা:
JSON এবং XML তথ্য সঞ্চয় এবং বিনিময়ের জন্য অত্যন্ত জনপ্রিয় ফর্ম্যাট, সাধারণত তাদের সংক্ষিপ্ততার কারণে।

কিন্তু এই ধরনের ফর্ম্যাটে উপস্থাপিত ডেটা বিশ্লেষণ করা কঠিন, তাই বিশ্লেষণের আগে এটিকে একটি সারণী আকারে আনা প্রয়োজন, যা আমরা এই ভিডিওতে শিখব।

পাঠটি প্যাকেজের জন্য উত্সর্গীকৃত tidyr, গ্রন্থাগারের মূল অংশে অন্তর্ভুক্ত tidyverse, এবং ফাংশন unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

পাঠ 11: qplot() ফাংশন ব্যবহার করে দ্রুত প্লট করা

প্রকাশনার তারিখ: 1 2020 জুন

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

বর্ণনা:
প্যাকেজ ggplot2 শুধুমাত্র R-এ নয় সবচেয়ে জনপ্রিয় ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলির মধ্যে একটি।

এই পাঠে আমরা শিখব কিভাবে ফাংশন ব্যবহার করে সহজ গ্রাফ তৈরি করা যায় qplot(), এবং আসুন তার সমস্ত যুক্তি বিশ্লেষণ করি।

পাঠ 12: ggplot2 প্যাকেজ ব্যবহার করে লেয়ার প্লট দ্বারা স্তর প্লট করা

প্রকাশনার তারিখ: 8 2020 জুন

রেফারেন্স:

• ভিডিও
• উপকরণ

বর্ণনা:
পাঠটি প্যাকেজের সম্পূর্ণ শক্তি প্রদর্শন করে ggplot2 এবং এটিতে এমবেড করা স্তরগুলিতে গ্রাফ নির্মাণের ব্যাকরণ।

আমরা প্যাকেজে উপস্থিত প্রধান জ্যামিতিগুলি বিশ্লেষণ করব এবং একটি গ্রাফ তৈরি করতে স্তরগুলি কীভাবে প্রয়োগ করতে হয় তা শিখব।

উপসংহার

আমি যতটা সম্ভব সংক্ষিপ্তভাবে কোর্স প্রোগ্রাম গঠনের সাথে যোগাযোগ করার চেষ্টা করেছি, শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রয়োজনীয় তথ্যগুলি হাইলাইট করার জন্য যা আপনাকে R ভাষার মতো শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ টুল শেখার জন্য প্রথম পদক্ষেপ নিতে হবে।

কোর্সটি R ভাষা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি সম্পূর্ণ নির্দেশিকা নয়, তবে এটি আপনাকে এর জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কৌশল বুঝতে সাহায্য করবে।

যদিও কোর্স প্রোগ্রামটি 12 সপ্তাহের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রতি সপ্তাহে সোমবার আমি নতুন পাঠের অ্যাক্সেস খুলব, তাই আমি সুপারিশ করছি সাবস্ক্রাইব YouTube চ্যানেলে যাতে একটি নতুন পাঠের প্রকাশনা মিস না হয়।

উত্স: www.habr.com