قرنطینہ کی وجہ سے، اب بہت سے لوگ اپنے وقت کا بڑا حصہ گھر پر گزارتے ہیں، اور یہ وقت مفید طور پر گزارا جا سکتا ہے، اور ہونا بھی چاہیے۔
قرنطینہ کے آغاز میں، میں نے کچھ پراجیکٹس کو ختم کرنے کا فیصلہ کیا جو میں نے چند ماہ قبل شروع کیے تھے۔ ان منصوبوں میں سے ایک ویڈیو کورس "R Language for Excel Users" تھا۔ اس کورس کے ساتھ، میں R میں داخلے کی رکاوٹ کو کم کرنا چاہتا تھا، اور روسی زبان میں اس موضوع پر تربیتی مواد کی موجودہ کمی کو تھوڑا سا پر کرنا چاہتا تھا۔
اگر آپ جس کمپنی کے لیے کام کرتے ہیں اس کے ڈیٹا کے ساتھ تمام کام اب بھی ایکسل میں کیے جاتے ہیں، تو میرا مشورہ ہے کہ آپ ایک جدید ترین، اور ساتھ ہی ساتھ مکمل طور پر مفت، ڈیٹا تجزیہ کرنے والے ٹول سے بھی واقف ہوں۔
مواد
اگر آپ ڈیٹا کے تجزیے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو آپ کو میری میں دلچسپی ہو سکتی ہے۔ и چینلز زیادہ تر مواد R زبان کے لیے وقف ہے۔
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.5.
4.6.
4.7.
4.8.
4.9.
4.10.
4.11.
4.12.
حوالہ جات
کورس کے بارے میں۔
کورس فن تعمیر کے ارد گرد تشکیل دیا گیا ہے tidyverse، اور اس میں شامل پیکجز: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. بلاشبہ، R میں دوسرے اچھے پیکجز ہیں جو اسی طرح کے آپریشنز کرتے ہیں، مثال کے طور پر data.table، لیکن نحو tidyverse بدیہی، غیر تربیت یافتہ صارف کے لیے بھی پڑھنے میں آسان، اس لیے میرے خیال میں R زبان سیکھنا شروع کرنا بہتر ہے۔ tidyverse.
یہ کورس آپ کو ڈیٹا کے تجزیہ کے تمام کاموں میں رہنمائی کرے گا، لوڈنگ سے لے کر مکمل نتائج کو دیکھنے تک۔
R کیوں اور Python نہیں؟ چونکہ R ایک فعال زبان ہے، اس لیے ایکسل کے صارفین کے لیے اس پر سوئچ کرنا آسان ہے، کیونکہ روایتی آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ میں جانے کی ضرورت نہیں ہے۔
اس وقت، 12 ویڈیو اسباق کی منصوبہ بندی کی گئی ہے، ہر ایک 5 سے 20 منٹ تک جاری ہے۔
اسباق آہستہ آہستہ کھلیں گے۔ ہر پیر کو میں اپنی ویب سائٹ پر ایک نئے سبق تک رسائی کھولوں گا۔ ایک علیحدہ پلے لسٹ میں۔
یہ کورس کس کے لیے ہے؟
میرا خیال ہے کہ یہ عنوان سے واضح ہے، تاہم، میں اسے مزید تفصیل سے بیان کروں گا۔
کورس کا مقصد ان لوگوں کے لیے ہے جو اپنے کام میں مائیکروسافٹ ایکسل کو فعال طور پر استعمال کرتے ہیں اور اپنے تمام کام کو ڈیٹا کے ساتھ لاگو کرتے ہیں۔ عام طور پر، اگر آپ ہفتے میں کم از کم ایک بار Microsoft Excel ایپلیکیشن کھولتے ہیں، تو کورس آپ کے لیے موزوں ہے۔
کورس مکمل کرنے کے لیے آپ کو پروگرامنگ کی مہارت حاصل کرنے کی ضرورت نہیں ہے، کیونکہ... کورس کا مقصد beginners کے لیے ہے۔
لیکن، شاید، سبق 4 سے شروع کرتے ہوئے، فعال R صارفین کے لیے بھی دلچسپ مواد ہوگا، کیونکہ... اس طرح کے پیکجوں کی اہم فعالیت dplyr и tidyr کچھ تفصیل سے بات کی جائے گی.
کورس پروگرام
سبق 1: R زبان اور RStudio ڈیولپمنٹ ماحول کو انسٹال کرنا
اشاعت کی تاریخ: مارچ 23 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
ایک تعارفی سبق جس کے دوران ہم ضروری سافٹ ویئر ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں گے، اور مختصراً RStudio ڈویلپمنٹ ماحول کی صلاحیتوں اور انٹرفیس کا جائزہ لیں گے۔
سبق 2: R میں ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے
اشاعت کی تاریخ: مارچ 30 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
یہ سبق آپ کو یہ سمجھنے میں مدد کرے گا کہ R زبان میں کون سے ڈیٹا ڈھانچے دستیاب ہیں۔ ہم ویکٹر، تاریخ کے فریموں اور فہرستوں کو تفصیل سے دیکھیں گے۔ آئیے ان کو بنانے اور ان کے انفرادی عناصر تک رسائی حاصل کرنے کا طریقہ سیکھیں۔
سبق 3: TSV، CSV، Excel فائلوں اور Google Sheets سے ڈیٹا پڑھنا
اشاعت کی تاریخ: اپریل 6 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا، ٹول سے قطع نظر، اس کے نکالنے سے شروع ہوتا ہے۔ پیکیجز سبق کے دوران استعمال کیے جاتے ہیں۔ vroom, readxl, googlesheets4 csv، tsv، Excel فائلوں اور Google Sheets سے R ماحول میں ڈیٹا لوڈ کرنے کے لیے۔
سبق 4: قطاروں کو فلٹر کرنا، کالموں کا انتخاب اور نام تبدیل کرنا، پائپ لائنز R میں
اشاعت کی تاریخ: اپریل 13 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
یہ سبق پیکج کے بارے میں ہے۔ dplyr. اس میں ہم ڈیٹا فریم کو فلٹر کرنے، ضروری کالموں کو منتخب کرنے اور ان کا نام تبدیل کرنے کا طریقہ معلوم کریں گے۔
ہم یہ بھی سیکھیں گے کہ پائپ لائنیں کیا ہیں اور وہ آپ کے R کوڈ کو مزید پڑھنے کے قابل بنانے میں کس طرح مدد کرتی ہیں۔
سبق 5: R میں ٹیبل میں حسابی کالم شامل کرنا
اشاعت کی تاریخ: اپریل 20 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
اس ویڈیو میں ہم لائبریری سے اپنا تعارف جاری رکھتے ہیں۔ tidyverse اور پیکج dplyr.
آئیے فنکشنز کے خاندان کو دیکھتے ہیں۔ mutate()، اور ہم سیکھیں گے کہ انہیں ٹیبل میں نئے حسابی کالم شامل کرنے کے لیے کیسے استعمال کیا جائے۔
سبق 6: R میں ڈیٹا کی گروپ بندی اور جمع کرنا
اشاعت کی تاریخ: اپریل 27 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
یہ سبق ڈیٹا کے تجزیہ، گروپ بندی اور جمع کرنے کے اہم کاموں میں سے ایک کے لیے وقف ہے۔ سبق کے دوران ہم پیکج استعمال کریں گے۔ dplyr اور خصوصیات group_by() и summarise().
ہم فنکشنز کے پورے خاندان کو دیکھیں گے۔ summarise()، یعنی summarise(), summarise_if() и summarise_at().
سبق 7: R میں میزوں کا عمودی اور افقی جوڑنا
اشاعت کی تاریخ: مئی 4 2020
حوالہ جات:
ویڈیو:
تفصیل:
یہ سبق آپ کو میزوں کے عمودی اور افقی جوڑنے کے عمل کو سمجھنے میں مدد کرے گا۔
عمودی یونین SQL استفسار کی زبان میں UNION آپریشن کے مساوی ہے۔
VLOOKUP فنکشن کی بدولت ایکسل کے صارفین کے لیے افقی جوائن بہتر طور پر جانا جاتا ہے؛ ایس کیو ایل میں، اس طرح کے آپریشنز JOIN آپریٹر انجام دیتے ہیں۔
سبق کے دوران ہم ایک عملی مسئلہ حل کریں گے جس کے دوران ہم پیکجز استعمال کریں گے۔ dplyr, readxl, tidyr и stringr.
اہم افعال جن پر ہم غور کریں گے:
bind_rows()- میزوں کا عمودی جوڑleft_join()- میزوں کا افقی جوڑsemi_join()- بشمول جوائننگ ٹیبلزanti_join()- خصوصی ٹیبل میں شامل ہونا
سبق 8: R میں ونڈو کے افعال
اشاعت کی تاریخ: مئی 11 2020
حوالہ جات:
تفصیل:
ونڈو فنکشنز معنی میں جمع کرنے والے سے ملتے جلتے ہیں؛ وہ ان پٹ کے طور پر قدروں کی ایک صف بھی لیتے ہیں اور ان پر ریاضی کی کارروائیاں کرتے ہیں، لیکن آؤٹ پٹ کے نتیجے میں قطاروں کی تعداد کو تبدیل نہیں کرتے ہیں۔
اس ٹیوٹوریل میں ہم پیکج کا مطالعہ جاری رکھیں گے۔ dplyr، اور افعال group_by(), mutate()کے ساتھ ساتھ نئے cumsum(), lag(), lead() и arrange().
سبق 9: گھومنے والی میزیں یا R میں پیوٹ ٹیبل کا ایک اینالاگ
اشاعت کی تاریخ: مئی 18 2020
حوالہ جات:
تفصیل:
ایکسل کے زیادہ تر صارفین پیوٹ ٹیبلز استعمال کرتے ہیں؛ یہ ایک آسان ٹول ہے جس کی مدد سے آپ خام ڈیٹا کی ایک صف کو سیکنڈوں میں پڑھنے کے قابل رپورٹس میں تبدیل کر سکتے ہیں۔
اس ٹیوٹوریل میں ہم دیکھیں گے کہ ٹیبلز کو R میں کیسے گھمایا جائے، اور انہیں چوڑے سے لانگ فارمیٹ میں تبدیل کیا جائے اور اس کے برعکس۔
زیادہ تر سبق پیکج کے لیے وقف ہے۔ tidyr اور افعال pivot_longer() и pivot_wider().
سبق 10: JSON فائلوں کو R میں لوڈ کرنا اور فہرستوں کو ٹیبلز میں تبدیل کرنا
اشاعت کی تاریخ: مئی 25 2020
حوالہ جات:
تفصیل:
JSON اور XML معلومات کو ذخیرہ کرنے اور تبادلے کے لیے انتہائی مقبول فارمیٹس ہیں، عام طور پر ان کی کمپیکٹینس کی وجہ سے۔
لیکن اس طرح کے فارمیٹس میں پیش کیے گئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا مشکل ہے، اس لیے تجزیہ کرنے سے پہلے ضروری ہے کہ اسے ٹیبلر شکل میں لایا جائے، جو بالکل وہی ہے جو ہم اس ویڈیو میں سیکھیں گے۔
سبق پیکج کے لیے وقف ہے۔ tidyr، لائبریری کے بنیادی حصے میں شامل ہے۔ tidyverse، اور افعال unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
سبق 11: qplot() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے تیزی سے پلاٹ بنانا
اشاعت کی تاریخ: جون 1 2020
حوالہ جات:
تفصیل:
پیکیج ggplot2 ڈیٹا ویژولائزیشن کے سب سے مشہور ٹولز میں سے ایک ہے نہ صرف R میں۔
اس سبق میں ہم سیکھیں گے کہ فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے سادہ گراف کیسے بنایا جائے۔ qplot()، اور آئیے اس کے تمام دلائل کا تجزیہ کریں۔
سبق 12: ggplot2 پیکیج کا استعمال کرتے ہوئے تہہ در تہہ پلاٹ بنانا
اشاعت کی تاریخ: جون 8 2020
حوالہ جات:
تفصیل:
سبق پیکیج کی پوری طاقت کو ظاہر کرتا ہے۔ ggplot2 اور اس میں سرایت شدہ تہوں میں گراف بنانے کا گرامر۔
ہم ان اہم جیومیٹریوں کا تجزیہ کریں گے جو پیکیج میں موجود ہیں اور سیکھیں گے کہ گراف بنانے کے لیے پرتیں کیسے لگائی جاتی ہیں۔
حاصل يہ ہوا
میں نے کوشش کی کہ کورس پروگرام کی تشکیل کو ممکن حد تک اختصار کے ساتھ پیش کیا جائے، صرف ان سب سے ضروری معلومات کو اجاگر کرنے کے لیے جن کی آپ کو R لینگویج جیسے طاقتور ڈیٹا تجزیہ ٹول کو سیکھنے کے لیے پہلے قدم اٹھانے کے لیے درکار ہوگی۔
کورس R زبان کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے ایک مکمل گائیڈ نہیں ہے، لیکن اس سے آپ کو اس کے لیے تمام ضروری تکنیکوں کو سمجھنے میں مدد ملے گی۔
جبکہ کورس پروگرام 12 ہفتوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، ہر ہفتے پیر کو میں نئے اسباق تک رسائی کھولوں گا، اس لیے میں تجویز کرتا ہوں یوٹیوب چینل پر تاکہ کسی نئے سبق کی اشاعت سے محروم نہ ہوں۔
ماخذ: www.habr.com