Еще каких-нибудь полтора года назад я был одним из тех, кто убежденно говорил «Нет, программирование — это точно не для меня». Не рискну сказать, что я стал программистом, но за последний год R заменил мне большинство повседневных программ для работы. Я работаю исследователем. С интересом наблюдаю, как постепенно R становится стандартом в академическом мире. В общем, в мире ширится понимание того, что с компьютером имеет смысл общаться чуть свободнее, чем на уровне программ click&drag. Так, совсем недавно Медуза писала о том, что не все прогеры девственники программирование стоит изучать гораздо более широкому кругу людей, чем всегда было принято считать.
В этом посте я расскажу об одном из самых коротких путей к программированию — изучении R с помощью специального пакета swirl (пакет в R — это то же, что во многих других языках называется библиотекой, расширение/дополнение исходного функционала). Пост рассчитан на читателя с нулевым знанием R, заинтересованного в изучении этого языка программирования; он поможет, как мне кажется, максимально эффективно и безболезненно сделать первые шаги в темный лес программирования.
Развернутый ответ: R — универсальный инструмент, который может пригодиться очень широкому кругу специалистов. Это полностью открытый и очень динамично развивающийся проект с кучей вдохновенных последователей по всему миру. Каждый может написать свой пакет и выложить в открытом доступе (это действительно не очень сложно). R предоставляет безграничные возможности для визуализации данных. Чтобы вдохновиться, можно заглянуть в одну из галерей (например, вот или вот). Возможности анализа данных безграничны. Только чтобы обратить внимание на самое впечатляющее, предлагаю взглянуть на этот пост.
На Хабре довольно много публикаций с использованием R. Есть и посты о самом языке, например шпаргалка R. Много любопытного можно вычитать из текста человека, заставшего R чуть ли не у самых истоков.
Для исследователя R — это просто must.
Итак, вы все еще со мной. Значит, без лишних слов проделаем несколько простых шагов, чтобы начать активное обучение.
Шаг 1. Установка R
Тут все просто. Заходим на официальный сайт, скачиваем под свою ось, устанавливаем. Никаких сложностей. Хитрости есть, но об этом в следующем посте.
Шаг 2. Устанавливаем RStudio
Аналогично. Заходим на официальный сайт, скачиваем под свою ось, устанавливаем. Совсем никаких сложностей.
Программа бесплатно для персонального использования. Без каких-либо ограничений. Компаниям за установку в коммерческих целях придется платить.
Шаг 3. Устанавливаем swirl
Все, что нужно — написать в консоли следующую строчку и нажать Enter
install.packages("swirl")
Некоторое время в консоли будет отображаться процесс установки пакета. В конце программа отрапортует, что все хорошо. Теперь надо подгрузить swirl. Для этого используем функцию
library("swirl")
Все! Интерактивное обучение началось.
В правой нижней части экрана в Rstudio находится панель со вспомогательной информацией. Нас интересует вкладка Packages. Далее Нажимаем кнопку Install
и появляется диалоговое окно установки пакетов. Вводим в поисковую строку swirl и подтверждаем установку.
Начинается процесс установки. Он может занять некоторое время. По завершении программа отчитается об успешной установке, а swirl появится в списке пакетов.
Если в RStudio отметить нужный пакет в списке, он подгрузится в текущей сессии. При этом необходимая функция сама пропечатается в консоли.
Многие простые операции в RStudio можно сделать с помощью графического интерфейса.
Существует довольно много интерактивных курсов, разработанных под swirl (в принципе, никто не мешает разработать и свой). Список официальных курсов можно посмотреть на github страничке разработчиков. По умолчанию устанавливается курс R Programming. С него и имеет смысл начать всем, знакомящимся с R.
Дополнительные курсы устанавливаются специальной функцией пакета swirl, например
install_from_swirl('Regression_Models')
Стремительного обучения!
ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/271265/
Добавить комментарий