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Aprendiendo R. ¿Dónde comienza uno? (12)

He estado usando R por poco más de un año y ha sido una empresa exitosa. Pero a menudo, encuentro que hay algo que no puedo entender por falta de saber cómo encontrarlo o un ejemplo de ello.

Desbordamiento de pila,

¿Podría recomendar una vía para aprender R de manera que le proporcione un conjunto de herramientas a su disposición para resolver problemas de naturaleza estadística?

Existe una gran cantidad de conocimiento en Internet, entre el sitio web del proyecto r y las listas de correo, pero parece estar "en todas partes" y en ninguna parte cuando realmente lo estás buscando.

Por ejemplo, cuando comencé a usar R, pasé por "Introducción a R". Luego leo la definición del lenguaje (que obviamente no se ha incluido). Pero cada vez que hago una pregunta sobre Stackoverflow me presentan una nueva función de rudo que es la solución a todos mis problemas a corto plazo. Mi pregunta es, ¿cómo sabías que estas funciones existían en primer lugar? ¿Y cómo hace uno para encontrarlos? Presumiblemente, lees algo o encuentras algunos recursos que desviaron tu aprendizaje a la parte exponencial de la curva. ¿Qué era?

Obviamente, la funcionalidad de R como herramienta estadística es amplia. Para mis propios fines, trabajo principalmente con datos económicos o financieros. Por lo tanto, las respuestas con esto en mente serían de gran ayuda.

Comenzaré con esto:

Mi pregunta es, ¿cómo sabías que estas funciones existían en primer lugar?

Simple: intentamos resolver un problema similar y encontramos esa función. Es adecuado o no se ajusta a nuestras necesidades, pero ahora sabemos que está allí. No he usado R mucho personalmente, pero lo que describes es la curva de aprendizaje para todos los lenguajes de programación. En primer lugar, aprendes la "gramática", es decir, lo que puedes hacer. Entonces tratas de hacer algo. Usted encuentra que no puede.

En esa etapa, un programador tiene una cantidad de opciones. ¿Qué hago personalmente? Depende Trataré de buscar las funciones de miembro / encabezado / biblioteca / lo que sea miembro para ver si algo se ajusta a mis necesidades. Podría buscarlo en Google, porque a menos que realmente estés presionando los límites, alguien en algún lugar probablemente haya intentado y no haya podido hacerlo antes y se haya respondido a su pregunta. Si está empujando los límites, alguien en algún lugar probablemente haya intentado y haya fallado antes, pero no obtuvo respuesta. Podría probar un foro o dos para ver qué pasa. Personalmente, no uso mucho el IRC, pero esa es otra opción, como lo son las listas de correo según lo especializado que sea el problema.

También tengo una carpeta en mi computadora llena de libros que busco según el problema y una pequeña biblioteca de libros que veo / aprendo, que a menudo contienen ejemplos prácticos, no del todo adaptables.

Mi único comentario sería intentar leer la especificación del lenguaje que es poco probable que sea enormemente útil para usted como principiante. No comprenderá completamente lo que significa porque no ha empujado los límites e intentado cosas todavía. Por ejemplo, un novato en C podría intentar esto:

char c = ''7''; int x = (int) c;

para convertir el personaje ''7'' en una forma entera. No es un mal proceso de pensamiento hasta que comprenda cómo funcionan los personajes y ASCII, entonces verá por qué lo anterior no le da lo que quiere.

En resumen, creo que esto va a ser parte del proceso de aprendizaje y no creo que puedas acortarlo. El consuelo es como cualquier investigación, mientras más lo hagas, más sabrás dónde mirar y qué preguntas formular a las distintas comunidades.

Aprender el paquete RODBC para interactuar directamente con los datos de Oracle tuvo un gran impacto en mi trabajo. Mi jefe se sorprendió cuando tracé datos de Oracle directamente a R y construí una trama en solo unas pocas líneas de código. ¡Intenta hacerlo en Excel!

Moraleja de la historia, aprende a extraer datos y manipularlos dentro de R. Luego pasa a algunas de las cosas más geniales como ggplot.

A mi manera, cómo aprendí a R.

Recursos R:

  • Para aprender R, el recurso más importante es google. busque: "TOPIC r-project", "TOPIC filetype: r", o "TOPIC site: nabble.com".

  • En segundo lugar, mira el código de ejemplo proporcionado con la mayoría de los paquetes. vaya a " http://bm2.genes.nig.ac.jp/ ", busque un tema y mire el código de ejemplo. ejecutarlo y adaptarlo, de esta manera a menudo puede resolver parte de su problema.

  • Tercero: la lista de correo r-help. Lea las publicaciones, las preguntas básicas se preguntan una y otra vez. Si tiene un problema y está completamente atascado, haga una pregunta en la lista de correo.

  • Finalmente, mira el código fuente de los R-packages. esa es la parte más difícil. si puedes modificar el código según tus necesidades, dominas R ;-)

Algunos consejos:

  • R tiene una curva de aprendizaje empinada. esa es una característica ;-), está diseñada para resolver problemas avanzados y al final eres más rápido que cuando usas una alternativa a R.

  • Conozca cada paquete R y función que sea relevante para su problema. la fuerza de R es que hay tantos paquetes disponibles (alrededor de 2000, creo). Por lo general, siempre hay un paquete que es más adecuado o que ya resuelve su problema. (Algunas páginas de ayuda están mal escritas y son difíciles de entender; me acostumbré)

  • Los libros R no son útiles para aprender R. sí, eso es verdad. Si usted es un programador experto y experto en estadística, no necesita ningún libro sobre R. (la única excepción es el libro ggplot2 de Hadley Wickham). Si no lo eres, aprende la programación en general y / o estadísticas avanzadas.

  • Algunos paquetes R tienen errores conocidos, que nadie corregirá (el propietario del paquete abandonó la universidad, etc.). solo una advertencia, esto puede ser complicado si estás buscando un error en tu código y el error está en un paquete R.

Respuesta completamente sesgada: aprende plyr , reshape2 y ggplot2 . Cubrirán el 90% de sus necesidades de manipulación y visualización de datos. Los tres paquetes tienen una filosofía de datos consistente (que trata el libro ggplot2), y están diseñados para ser consistentes y más fáciles de aprender.

En lugar de aprender muchas funciones especializadas, realmente lo aliento a aprender sobre funciones simples que pueden ser compuestas de manera flexible para resolver una amplia gama de problemas. Esto es lo que plyr se esfuerza por hacer para la manipulación de datos, y lo que ggplot2 se esfuerza por hacer para la visualización. Significa que necesita invertir más tiempo por adelantado para aprender un poco sobre la teoría subyacente, pero creo que valdrá la pena generosamente a largo plazo.

El libro que más me ayudó a aprender fue The Art of R Programming . Muchos libros de programación pueden estar secos. Como R es comúnmente un punto de entrada a la programación, es importante que la voz de los materiales sea resonante con el alumno. Ese libro solo hizo eso conmigo. La voz me pareció muy informal y eso me gustó.

Por ejemplo, puede comenzar con RStudio, un IDE basado en R que hace que R-project sea más fácil de empezar. El código desarrollado en RStudio funciona bien en R-project, por lo que no tiene que volver a escribir todo. Lea también esta publicación http://www.robertomarchetto.com/learn_r_project_free_pdf_book para algunos libros PDF.

Las preguntas frecuentes sobre la etiqueta [R], aquí mismo en , https://.com/questions/tagged/r?sort=faq&pagesize=50 , ofrecen numerosos ejemplos reproducibles que se pueden usar para "aprender haciendo".

La mayoría de los problemas son muy comunes y eventualmente serán algo que tendrás que buscar como principiante. Las preguntas frecuentes también brindan ejemplos de uso altamente calificados (y experimentados) para una amplia gama de funciones y paquetes útiles.

Si es nuevo en R y prefiere un enfoque más práctico para el aprendizaje, las preguntas frecuentes no deben pasarse por alto como un recurso potencial para el aprendizaje. Muchas de las preguntas también ofrecen una discusión útil sobre los paradigmas del lenguaje en sí (vectorización, flujo de trabajo, depuración son solo algunos ejemplos).

Casi todas las preguntas de las Preguntas Frecuentes merecen ser estudiadas como nuevas usuarias, ya que se refieren a elementos que, hablando por mí, me gustaría haber sido señalado cuando hice esta pregunta originalmente.

Solo algunos ejemplos:

Una de las cosas que hago es seguir la fuente RSS de las preguntas R en SO ( https://.com/feeds/tag/r ). Luego puedo buscar lo que otras personas han preguntado / respondido.

A menudo preferiré una pregunta / respuesta en particular si creo que la usaré, o anotar los puntos destacados en el software de mi computadora portátil ( OneNote ), ocasionalmente incluso intentaré la pregunta / respuesta por mí mismo.

EDITAR:

También recomendaría el libro de Patrick Burn R-Inferno . No es tanto un libro de entrenamiento como una descripción de todas las trampas y los momentos que Patrick ha encontrado (hasta ahora).