L’ascesa del linguaggio R nell’analisi dei dati
La popolarità del linguaggio di programmazione R è in forte crescita, specialmente nei settori della scienza dei dati e dell’analisi. Questo aumento è dovuto in gran parte alla sua capacità di offrire tecniche avanzate di visualizzazione dei dati, che lo rendono uno strumento fondamentale nel campo della statistica.
R, infatti, ricopre un ruolo chiave nell’analisi statistica. Tuttavia, intraprendere l’apprendimento di questo linguaggio può risultare complesso senza una guida adeguata. Molti si sono trovati in difficoltà nell’approcciare R o altri linguaggi di programmazione in passato, ma non siete i soli.
Il problema non risiede necessariamente nella vostra predisposizione o nella difficoltà del linguaggio, ma spesso nell’approccio utilizzato. Il modo in cui si affronta l’apprendimento gioca un ruolo decisivo nel risultato finale.
Avere una strategia chiara, definendo il “come” e il “perché” dell’apprendimento, aumenta notevolmente le possibilità di successo. Al contrario, una strategia mal definita può portare alla noia e all’abbandono. È un po’ come imparare una lingua parlata: è necessario un piano e una motivazione.
Pertanto, prima di iniziare a studiare R, è fondamentale chiarire le proprie motivazioni: ampliare le conoscenze o intraprendere una carriera nella scienza dei dati. Successivamente, bisogna definire una strategia ben precisa e allinearla al proprio obiettivo. Solo allora si può iniziare l’apprendimento.
In questo articolo, esploreremo alcune risorse utili per apprendere il linguaggio di programmazione R, fornendovi il giusto approccio per semplificare il percorso. Ma prima, vediamo nel dettaglio cos’è R.
Cos’è il linguaggio di programmazione R?
R è un linguaggio di programmazione open source, sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman nel 1993. È focalizzato sul calcolo statistico e sulla grafica. Si ispira al linguaggio S, del quale può essere considerato un’implementazione, integrando la semantica dello scope lessicale. Il software è realizzato principalmente in C, R e Fortran.
R offre un’ampia gamma di tecniche statistiche e grafiche, oltre ad essere altamente estensibile. Include test statistici classici, modellazione lineare e non lineare, analisi di serie temporali, raggruppamento e classificazione.
Uno dei principali vantaggi di R è la facilità con cui si possono creare grafici di alta qualità, pronti per la pubblicazione, inclusi formule e simboli matematici.
Le funzionalità di R
R è un pacchetto software integrato che include strumenti per il calcolo, la rappresentazione grafica e la manipolazione dei dati. Ecco le sue caratteristiche principali:
- Strutture efficienti per l’archiviazione e la gestione dei dati.
- Un’ampia e coerente raccolta di strumenti per l’analisi dei dati.
- Vari operatori per il calcolo con le matrici.
- Un linguaggio di programmazione ben sviluppato, con cicli, condizionali e variabili definite dall’utente.
- Strumenti grafici per analizzare e visualizzare i dati.
- Possibilità di espansione tramite pacchetti, molti dei quali forniti con la distribuzione base di R, altri disponibili tramite il sito CRAN.
- Interoperabilità multipiattaforma.
- Utilizzo di un interprete anziché di un compilatore, facilitando lo sviluppo del codice.
- Compatibilità con diversi database, come MS Access, Excel, MySQL, Oracle e SQLite.
- Integrazione di strumenti per la comunicazione dei risultati in vari formati (HTML, XML, CSV, PDF) e siti web interattivi.
- Pacchetti R con codici, caratteristiche e funzioni per la modellazione statistica, l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico, la visualizzazione, l’importazione e la manipolazione dei dati.
Come R facilita l’analisi dei dati?
L’analisi dei dati in R si articola in diverse fasi:
- Importazione/Programmazione: R consente di importare dati da database e file tramite programmazione.
- Trasformazione: I dati vengono organizzati trasformando le colonne in variabili e le righe in osservazioni. Si possono creare nuove variabili e calcolare statistiche.
- Visualizzazione: I dati vengono rappresentati graficamente per identificare tendenze, modelli e anomalie.
- Modellazione: Si utilizzano modelli statistici e computazionali per rispondere alle domande poste dai dati.
- Comunicazione: I risultati vengono comunicati tramite grafici di alta qualità, facili da condividere.
Chi utilizza R e perché?
R è uno strumento affidabile non solo per il mondo accademico, ma anche per grandi aziende come Google, Facebook, Airbnb e Uber. Viene utilizzato in diversi settori: sanità, consulenza, pubblica amministrazione, assicurazioni, energia, finanza, media. Le sue applicazioni spaziano dall’inferenza statistica all’apprendimento automatico, fino all’analisi dei dati.
La domanda di R è in crescita. Molti strumenti sono disponibili per l’analisi dei dati, ma R si distingue per alcune caratteristiche uniche:
- Excel e PowerBI mancano di capacità di modellazione avanzate.
- Python è ottimo per l’intelligenza artificiale e il machine learning, ma meno efficace nella comunicazione dei risultati.
- SAS è valido per l’analisi statistica, ma non è open source.
- Tableau è eccellente per la visualizzazione, ma meno performante nel processo decisionale e nell’analisi statistica.
R, invece, colma queste lacune offrendo un buon equilibrio tra facilità d’uso e potenza di analisi. Per questo motivo, l’apprendimento di R è una buona scelta per chi vuole lavorare con la manipolazione e l’analisi dei dati e intraprendere la carriera di data scientist.
I data scientist utilizzano R per comprendere i dati, manipolarli, individuare l’approccio migliore e comunicare i risultati. In questo modo, un’unica piattaforma svolge tutte le funzioni necessarie.
Ora che abbiamo visto come funziona R e i suoi vantaggi, dove possiamo impararlo? È difficile da apprendere?
Alcuni anni fa, avrei risposto affermativamente. La sua struttura era complessa, ma ora sono stati introdotti pacchetti che semplificano la manipolazione dei dati e la creazione di grafici. Pacchetti come TensorFlow e Keras permettono di implementare tecniche di machine learning avanzate. Inoltre, R consente di richiamare codice Python, C++ e Java e di connettersi con Hadoop o Spark. Anche la velocità di calcolo di R è notevolmente migliorata.
Quindi, siete pronti per imparare R?
Presumo di sì!
Scopriamo insieme alcune risorse utili.
Data Scientist con R
Acquisite le competenze R necessarie per costruire la vostra carriera come Data Scientist con Datacamp. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa.
Questo corso vi insegnerà ad importare, manipolare, visualizzare e pulire i dati utilizzando il linguaggio R. Attraverso esercizi interattivi, acquisirete esperienza pratica con pacchetti famosi come ggplot2 e Tidyverse (readr e dplyr).
Il corso vi introdurrà anche a set di dati reali per apprendere le tecniche di machine learning e le statistiche necessarie per scrivere funzioni ed eseguire analisi di cluster in autonomia. Con oltre 75 ore di risorse di apprendimento, questo corso è un’ottima base per diventare un data scientist.
R Programmazione AZ
Udemy offre un corso chiamato “R Programming AZ” con esercizi pratici, perfetto per chi vuole diventare un data scientist. Il corso è suddiviso in 8 sezioni, 82 lezioni e richiede circa 11 ore per essere completato.
Il corso vi insegnerà R passo dopo passo, con esempi pratici. L’intera formazione è ricca di sfide analitiche che potrete risolvere durante le lezioni e i compiti a casa. 
Chiunque può seguire questo corso, anche chi non ha competenze pregresse. Il materiale didattico introduce ai principi fondamentali di R, spiegando come creare variabili, vettori, cicli e funzioni. Imparerete anche la distribuzione normale e vi eserciterete con dati finanziari, statistici e sportivi. Imparerete ad usare R Studio e a personalizzarlo. Alla fine del corso, sarete in grado di installare pacchetti R e comprendere i vari tipi di dati. Il corso include anche una sezione sulla visualizzazione avanzata con GGPlot2 e soluzioni ai compiti.
Statistiche con R
Coursera offre un corso gratuito “Statistiche con R” per aiutarvi a padroneggiare R per l’analisi dei dati, inclusi modelli, inferenza e tecniche bayesiane. Questo corso è offerto dalla Duke University.
Questo corso svilupperà competenze in inferenza statistica, regressione lineare, RStudio, programmazione R, analisi esplorativa dei dati, test di ipotesi statistiche, statistica bayesiana, regressione lineare bayesiana e selezione del modello. 
Il corso vi insegnerà a visualizzare e analizzare i dati in R e a creare report riproducibili. Imparerete a visualizzare l’inferenza statistica nella sua natura unificata, ad eseguire modelli e altre tecniche per prendere decisioni basate sui dati. Imparerete a comunicare correttamente i risultati, a organizzare e visualizzare i dati e a criticare decisioni. Al termine del corso, potrete costruire un portfolio di progetti per dimostrare le vostre competenze.
Questo corso di livello principiante richiede circa 7 mesi per essere completato e offre un programma flessibile, lezioni online e un certificato condivisibile.
Iniziare con R
Un altro corso di Coursera è: Iniziare con R.
Questo è un corso per principianti che richiede circa 2 ore per essere completato e accessibile dal vostro browser. Vi insegnerà le basi della programmazione R, per iniziare il vostro percorso nell’analisi dei dati. 
Imparerete a utilizzare R Studio o la R GUI e le diverse strutture e tipi di dati utilizzati in questo linguaggio. Vi verrà spiegato come installare i pacchetti R e importare i vostri dataset nell’area di lavoro di R Studio. Non ci sono prerequisiti, è sufficiente una conoscenza di base dell’informatica.
Audacia
Imparate la programmazione R con Audacia per diventare un data scientist. Il corso dura circa 3 mesi con un impegno di 10 ore a settimana e non richiede prerequisiti.
Il programma include l’insegnamento di R, della riga di comando, di SQL e di Git per risolvere problemi legati ai dati. Imparerete le basi di SQL, come JOIN, sottoquery e aggregazioni, e le utilizzerete per rispondere a domande aziendali. 
Acquisirete competenze su strutture dati, cicli, funzioni e variabili, e imparerete a visualizzare i dati con GGPlot2. Il programma prevede progetti reali, contenuti coinvolgenti sviluppati da esperti, supporto di tutor e servizi di carriera. Potrete studiare secondo i vostri ritmi e ricevere feedback personalizzati.
ML Scienziato con R
Diventate esperti in machine learning con Datacamp e il suo corso “ML Scienziato con R”. Offrono 15 corsi con oltre 60 ore di impegno. In questo percorso, migliorerete le vostre competenze in R e imparerete a eseguire analisi supervisionate e non.
Vi verrà insegnato come elaborare i dati per la creazione di modelli, addestrare e visualizzare i modelli, testandone le prestazioni e ottimizzandone i parametri. 
Nel frattempo, imparerete la statistica bayesiana, Spark e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Approfondirete le basi dell’apprendimento automatico per la classificazione e scoprirete come prevedere eventi futuri tramite modelli di regressione lineare, casuali, foreste, xgboost e additivi. Imparerete anche la dimensionalità, il clustering, l’ML in Tidyverse, la regressione logistica, l’analisi dei cluster, l’ML con un accento circonflesso, i modelli basati su alberi, le macchine vettoriali di supporto, la modellazione di argomenti e l’ottimizzazione di iperparametri.
Analisi dei dati con R
Edureka offre il programma formativo Analisi dei dati con R per acquisire esperienza nella manipolazione, visualizzazione, analisi esplorativa, mining, analisi del sentiment e regressione dei dati.
Il corso vi insegnerà a usare R Studio in casi di studio sui social media e sul retail. È progettato per fornire le competenze e le conoscenze necessarie per diventare un analista di dati. Copre i concetti di base di R e argomenti avanzati come l’insieme dell’albero decisionale, il filtraggio collaborativo, ecc. 
I moduli vi guideranno attraverso la terminologia importante come business intelligence, dati e informazioni, analisi aziendale e altro. Imparerete metodi di importazione dei dati, analisi esplorativa, clustering, regressione lineare e logistica, tecniche di ML supervisionato, ANOVA, pacchetti R e creazione di grafici. Per accedere al corso è necessaria una conoscenza di base di statistica. Include 30 ore di lezioni online con compiti pratici e accesso a vita al materiale. Alla fine del corso, riceverete un certificato.
Youtube
Imparate R su Youtube con Barton Poulson, che vi insegnerà le basi del linguaggio R e del calcolo statistico.
Il tutorial tratta argomenti come l’installazione di R, R Studio, le funzioni di stampa, i pacchetti, gli istogrammi, i grafici a barre e a dispersione, le funzioni di riepilogo, i grafici sovrapposti, le funzioni di descrizione. Imparerete anche come selezionare casi, fattori, formati di dati, come inserire e importare dati, concetti di clustering gerarchico, regressione e componenti principali.
Codecademy
Codecademy vi introduce ai concetti fondamentali di R senza prerequisiti.
Imparerete come organizzare i dati, modificarli e pulire i frame di dati. Vi insegneranno a creare visualizzazioni e a interpretare i risultati. Imparerete test di ipotesi e statistiche per eccellere nel campo dell’analisi dei dati. 
Il programma include i fondamenti degli aggregati e delle tavole di unione con dplyr e il calcolo di moda, media, mediana, quartili, intervallo interquartile e quantili. Potrete testare le vostre conoscenze con quiz. Il corso richiede circa 20 ore di studio e con il piano Pro si ottiene un certificato.
Datamentore
Datamentore offre un corso con accesso illimitato a oltre 45 video, compiti interattivi, eBook R Essentials e un progetto.
Vi farà familiarizzare con i fondamentali della scienza dei dati e vi guiderà attraverso le varie fasi di un progetto, come l’acquisizione dei dati, l’esplorazione, la modellazione e la comunicazione dei risultati.
Conclusione
Con le numerose risorse disponibili, imparare R non è più un’impresa difficile. È sufficiente la passione per l’apprendimento e il desiderio di avventurarsi nel mondo della scienza dei dati.
Siete aspiranti professionisti della scienza dei dati? Approfittate dei corsi menzionati sopra per imparare R e iniziare la vostra carriera.