قرنطين جي ڪري، ڪيترائي ھاڻي پنھنجي وقت جو وڏو حصو گھر ۾ گذاريندا آھن، ۽ اھو وقت مفيد طور تي خرچ ڪري سگھجي ٿو، ۽ ھئڻ گھرجي.
قرنطين جي شروعات ۾، مون فيصلو ڪيو ته ڪجهه منصوبا ختم ڪيا وڃن جيڪي مون ڪجهه مهينا اڳ شروع ڪيا هئا. انهن منصوبن مان هڪ وڊيو ڪورس “R Language for Excel Users” هو. هن ڪورس سان، مان چاهيان ٿو ته آر ۾ داخلا جي رڪاوٽ کي گهٽائڻ، ۽ هن موضوع تي روسي زبان ۾ تربيتي مواد جي موجوده گهٽتائي کي ٿورڙي ڀرڻ.
جيڪڏهن توهان ڪم ڪندڙ ڪمپني ۾ ڊيٽا سان گڏ سڀ ڪم اڃا تائين ايڪسل ۾ ڪيو ويو آهي، پوء مان توهان کي وڌيڪ جديد، ۽ ساڳئي وقت مڪمل طور تي مفت، ڊيٽا تجزياتي اوزار سان واقف ڪرڻ جي صلاح ڏيان ٿو.
Contents
جيڪڏهن توهان ڊيٽا جي تجزيي ۾ دلچسپي رکو ٿا، توهان کي شايد دلچسپي وٺندي منهنجي и چينلز. گهڻو ڪري مواد آر ٻولي لاء وقف آهي.
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.5.
4.6.
4.7.
4.8.
4.9.
4.10.
4.11.
4.12.
حوالن
ڪورس بابت
ڪورس فن تعمير جي چوڌاري ٺهيل آهي tidyverse، ۽ ان ۾ شامل پيڪيجز: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. يقينن، آر ۾ ٻيا سٺا پيڪيجز آهن جيڪي ساڳيا آپريشن انجام ڏين ٿا، مثال طور data.table، پر نحو tidyverse غير تربيت يافته استعمال ڪندڙ لاءِ به آسان، پڙهڻ ۾ آسان، تنهن ڪري مان سمجهان ٿو ته آر ٻولي سکڻ شروع ڪرڻ بهتر آهي tidyverse.
اهو ڪورس توهان جي رهنمائي ڪندو سڀني ڊيٽا جي تجزياتي عملن جي ذريعي، لوڊ ڪرڻ کان وٺي ختم ٿيل نتيجن کي ڏسڻ تائين.
ڇو آر ۽ نه پٿون؟ ڇاڪاڻ ته R هڪ فنڪشنل ٻولي آهي، اهو ايڪسل استعمال ڪندڙن لاء ان کي تبديل ڪرڻ آسان آهي، ڇاڪاڻ ته روايتي اعتراض تي مبني پروگرامنگ ۾ وڃڻ جي ڪا ضرورت ناهي.
هن وقت، 12 وڊيو سبق رٿيل آهن، هر هڪ 5 کان 20 منٽن تائين.
درس تدريجي طور کلي ويندا. هر سومر تي آئون پنهنجي ويب سائيٽ تي هڪ نئين سبق تائين رسائي کوليندس. هڪ الڳ لسٽ ۾.
هي ڪورس ڪنهن لاءِ آهي؟
منهنجو خيال آهي ته اهو عنوان مان واضح آهي، جڏهن ته، آئون ان کي وڌيڪ تفصيل سان بيان ڪندس.
ڪورس جو مقصد انهن لاءِ آهي جيڪي فعال طور تي Microsoft Excel استعمال ڪن ٿا انهن جي ڪم ۾ ۽ انهن جي سڀني ڪم کي اتي ڊيٽا سان لاڳو ڪن ٿا. عام طور تي، جيڪڏهن توهان هفتي ۾ گهٽ ۾ گهٽ هڪ ڀيرو Microsoft Excel ايپليڪيشن کوليندا آهيو، پوء اهو ڪورس توهان لاء مناسب آهي.
توهان کي لازمي نه آهي ته ڪورس مڪمل ڪرڻ لاءِ پروگرامنگ مهارتون هجن، ڇاڪاڻ ته ... ڪورس جو مقصد شروعات ڪندڙن لاءِ آهي.
پر، شايد، سبق 4 کان شروع ڪندي، فعال R استعمال ڪندڙن لاءِ به دلچسپ مواد هوندو، ڇاڪاڻ ته... اهڙي پيڪيجز جي مکيه ڪارڪردگي جيئن dplyr и tidyr ڪجهه تفصيل سان بحث ڪيو ويندو.
ڪورس پروگرام
سبق 1: R ٻولي ۽ RStudio ڊولپمينٽ ماحول کي انسٽال ڪرڻ
اشاعت جي تاريخ: مارچ 23 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
هڪ تعارفي سبق جنهن دوران اسين ضروري سافٽ ويئر ڊائون لوڊ ۽ انسٽال ڪنداسين، ۽ مختصر طور تي RStudio ڊولپمينٽ ماحول جي صلاحيتن ۽ انٽرفيس جو جائزو وٺنداسين.
سبق 2: بنيادي ڊيٽا جي جوڙجڪ آر
اشاعت جي تاريخ: مارچ 30 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
ھي سبق توھان کي سمجھڻ ۾ مدد ڏيندو ته ڪھڙا ڊيٽا ڍانچا R ٻوليءَ ۾ موجود آھن. اسان تفصيل سان ویکٹر، تاريخ جي فريم ۽ فهرستن تي غور ڪنداسين. اچو ته سکو ته انهن کي ڪيئن ٺاهيو ۽ انهن جي انفرادي عناصر تائين رسائي.
سبق 3: TSV، CSV، Excel فائلون ۽ گوگل شيٽس مان ڊيٽا پڙهڻ
اشاعت جي تاريخ: اپريل 6 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ، اوزار جي بغير، ان جي ڪڍڻ سان شروع ٿئي ٿو. پيڪيجز سبق دوران استعمال ڪيا ويا آهن vroom, readxl, googlesheets4 csv، tsv، Excel فائلن ۽ گوگل شيٽس مان ڊيٽا کي آر ماحول ۾ لوڊ ڪرڻ لاءِ.
سبق 4: قطارن کي فلٽر ڪرڻ، ڪالمن کي چونڊڻ ۽ ان جو نالو تبديل ڪرڻ، پائپ لائنون R ۾
اشاعت جي تاريخ: اپريل 13 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
هي سبق پيڪيج بابت آهي dplyr. ان ۾ اسان اهو معلوم ڪنداسين ته ڊيٽا فريم کي ڪيئن فلٽر ڪجي، ضروري ڪالمن کي چونڊيو ۽ انهن جو نالو مٽايو.
اسان اهو پڻ سکنداسين ته پائپ لائنون ڪهڙيون آهن ۽ اهي توهان جي آر ڪوڊ کي وڌيڪ پڙهڻ لائق بڻائڻ ۾ ڪيئن مدد ڪن ٿيون.
سبق 5: حساب ڪيل ڪالمن کي R ۾ ٽيبل تي شامل ڪرڻ
اشاعت جي تاريخ: اپريل 20 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
هن وڊيو ۾ اسان لائبريري سان پنهنجي واقفيت جاري رکون ٿا tidyverse ۽ پيڪيج dplyr.
اچو ته فنڪشن جي خاندان کي ڏسو mutate()، ۽ اسان سيکارينداسين ته انهن کي ڪيئن استعمال ڪجي ٽيبل تي نوان حساب ڪيل ڪالمن شامل ڪرڻ لاءِ.
سبق 6: آر ۾ ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ ۽ گڏ ڪرڻ
اشاعت جي تاريخ: اپريل 27 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
هي سبق ڊيٽا جي تجزيي، گروهه ۽ مجموعي جي مکيه عملن مان هڪ لاء وقف آهي. سبق دوران اسان پيڪيج استعمال ڪنداسين dplyr ۽ خاصيتون group_by() и summarise().
اسان فنڪشن جي سڄي خاندان کي ڏسنداسين summarise()، i.e. summarise(), summarise_if() и summarise_at().
سبق 7: آر ۾ جدولن جو عمودي ۽ افقي شامل ٿيڻ
اشاعت جي تاريخ: 4 مئي 2020
حوالا:
وڊيو:
تفصيل
هي سبق توهان کي جدولن جي عمودي ۽ افقي شامل ٿيڻ جي عملن کي سمجهڻ ۾ مدد ڏيندو.
هڪ عمودي يونين SQL سوال ٻولي ۾ يونين آپريشن جي برابر آهي.
VLOOKUP فنڪشن جي مهرباني ايڪسل استعمال ڪندڙن لاءِ Horizontal join بهتر طور سڃاتو وڃي ٿو؛ SQL ۾، اهڙيون آپريشنون JOIN آپريٽر ڪنديون آهن.
سبق دوران اسان هڪ عملي مسئلو حل ڪنداسين جنهن دوران اسان پيڪيجز استعمال ڪنداسين dplyr, readxl, tidyr и stringr.
مکيه ڪم جيڪي اسان غور ڪنداسين:
bind_rows()- عمودي جدولن جو گڏيلleft_join()- افقي جدولن جو گڏيلsemi_join()- شامل ٿيڻ واري جدولن سميتanti_join()- خاص ٽيبل ۾ شامل ٿيڻ
سبق 8: ونڊو افعال آر ۾
اشاعت جي تاريخ: 11 مئي 2020
حوالا:
تفصيل
ونڊو جا ڪم ساڳيا آهن معنيٰ ۾ مجموعي طور تي؛ اهي پڻ قدرن جي هڪ صف کي ان پٽ طور وٺن ٿا ۽ انهن تي رياضياتي عملن کي انجام ڏين ٿا، پر آئوٽ پٽ جي نتيجي ۾ قطارن جو تعداد تبديل نه ڪندا آهن.
هن سبق ۾ اسان پيڪيج جو مطالعو جاري رکون ٿا dplyr، ۽ افعال group_by(), mutate()، گڏوگڏ نئون cumsum(), lag(), lead() и arrange().
سبق 9: گھمڻ واري جدولن يا آر ۾ پيوٽ جدولن جو اينالاگ
اشاعت جي تاريخ: 18 مئي 2020
حوالا:
تفصيل
اڪثر ايڪسل استعمال ڪندڙ پيوٽ ٽيبل استعمال ڪندا آهن؛ هي هڪ آسان اوزار آهي جنهن سان توهان ڪجهه سيڪنڊن ۾ خام ڊيٽا کي پڙهڻ جي قابل رپورٽن ۾ تبديل ڪري سگهو ٿا.
هن سبق ۾ اسين ڏسنداسين ته ڪيئن ٽيبلن کي R ۾ گھمايو وڃي، ۽ انهن کي وائڊ کان ڊگھي فارميٽ ۾ ۽ ان جي برعڪس.
گهڻو ڪري سبق پيڪيج لاء وقف آهي tidyr ۽ افعال pivot_longer() и pivot_wider().
سبق 10: JSON فائلن کي R ۾ لوڊ ڪرڻ ۽ لسٽن کي جدولن ۾ تبديل ڪرڻ
اشاعت جي تاريخ: 25 مئي 2020
حوالا:
تفصيل
JSON ۽ XML انتهائي مشهور فارميٽ آهن معلومات کي محفوظ ڪرڻ ۽ مٽائڻ لاءِ، عام طور تي انهن جي مطابقت جي ڪري.
پر اهڙي قسم جي فارميٽ ۾ پيش ڪيل ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ ڏکيو آهي، تنهنڪري تجزيو ڪرڻ کان اڳ ضروري آهي ته ان کي جدول جي شڪل ۾ آندو وڃي، جيڪو اسان هن وڊيو ۾ سکنداسين.
سبق پيڪيج لاء وقف آهي tidyr، لائبريري جي بنيادي حصي ۾ شامل آهي tidyverse، ۽ افعال unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
سبق 11: qplot() فنڪشن کي استعمال ڪندي جلدي پلاٽ ڪرڻ
اشاعت جي تاريخ: 1 2020 جون
حوالا:
تفصيل
پيڪ ggplot2 سڀ کان وڌيڪ مشهور ڊيٽا بصري اوزار مان هڪ آهي نه رڳو آر.
هن سبق ۾ اسين سکنداسين ته فنڪشن کي استعمال ڪندي سادو گراف ڪيئن ٺاهيو وڃي qplot()، ۽ اچو ته هن جي سڀني دليلن جو تجزيو ڪريون.
سبق 12: ggplot2 پيڪيج استعمال ڪندي پرت پلاٽ ذريعي پلاٽ ٺاهڻ
اشاعت جي تاريخ: 8 2020 جون
حوالا:
تفصيل
سبق ڏيکاري ٿو مڪمل طاقت جي پيڪيج ggplot2 ۽ ان ۾ جڙيل پرتن ۾ گراف تعمير ڪرڻ جو گرامر.
اسان انهن مکيه جاميٽري جو تجزيو ڪنداسين جيڪي پيڪيج ۾ موجود آهن ۽ سيکارينداسين ته ڪيئن لاڳو ڪجي ته گراف ٺاهڻ لاءِ.
ٿڪل
مون ڪوشش ڪئي ته ڪورس پروگرام جي ٺهڻ کي ممڪن طور تي اختصار سان، صرف سڀ کان وڌيڪ ضروري معلومات کي اجاگر ڪرڻ لاءِ جيڪا توهان کي ضرورت پوندي پهرين قدم کڻڻ لاءِ اهڙي طاقتور ڊيٽا تجزياتي اوزار کي سکڻ لاءِ آر ٻولي.
ڪورس R ٻولي استعمال ڪندي ڊيٽا جي تجزيي لاءِ هڪ مڪمل گائيڊ ناهي، پر اهو توهان کي ان لاءِ سڀني ضروري ٽيڪنالاجي کي سمجهڻ ۾ مدد ڏيندو.
جڏهن ته ڪورس پروگرام 12 هفتن لاءِ ٺهيل آهي، هر هفتي سومر تي آئون نئين سبقن تائين رسائي کوليندس، تنهن ڪري مان سفارش ڪريان ٿو يوٽيوب چينل تي ته جيئن ڪنهن نئين سبق جي اشاعت کي نه وڃايو.
جو ذريعو: www.habr.com