R là một ngôn ngữ lập trình ngày càng phổ biến, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Có thể bạn đã từng nghe mọi người nói rằng học R rất dễ. Nhưng trong thực tế, học R có thể là một thử thách khó chịu nếu bạn không có cách tiếp cận phù hợp.

Bạn đang xem: Ngôn ngữ lập trình r

Nếu bạn đã từng phải vật lộn để học R hoặc một ngôn ngữ lập trình khác, thì bạn chắc chắn bạn không phải là người duy nhất gặp phải vấn đề đó. Và sự thất bại đó không phải do bạn hay do ngôn ngữ lập trình mà bạn chọn học.

Vậy lý do chính là gì? Đây là quá trình khiến đa phần người mới học một ngôn ngữ lập trình bỏ cuộc nữa chừng:

Bạn hào hứng với việc học một ngôn ngữ lập trình vì bạn muốn làm điều gì đó với nó.Bạn cố gắng bắt đầu học và ngay lập tức bị dẫn đến bức tường khổng lồ của những thứ phức tạp và nhàm chán.Bạn phải vật lộn với một số kiến thức nhàm chán mà không biết nó liên quan như thế nào đến công việc bạn thực sự muốn làm.

Trước khi đi vào cách học hiệu quả, hãy xem lý do tại sao bạn nên học ngôn ngữ lập trình này

Nội dung

5 bước để học ngôn ngữ lập trình R một cách hiệu quả

Tại sao bạn nên học ngôn ngữ lập trình R

R là một ngôn ngữ lập trình đáng học hỏi. Trên thực tế, R có một số lợi thế lớn so với ngôn ngữ khác đối với bất kỳ ai quan tâm đến khoa học dữ liệu:

Hệ sinh thái R làm cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu hàng ngày trở nên rất đơn giản.Trực quan hóa dữ liệu trong R đơn giản nhưng cũng rất mạnh mẽ.R được xây dựng để thực hiện tính toán thống kê.Cộng đồng R trực tuyến là một trong những cộng đồng thân thiện nhất và tuyệt vời nhất trong tất cả các cộng đồng lập trình.

Và tất nhiên, học R có thể rất tốt cho sự nghiệp của bạn. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh với nhiều nghề rất cần nhân lực.

Rất nhiều công ty và tổ chức sử dụng R cho công việc khoa học dữ liệu. Ảnh dưới đây là một số công ty sử dụng R theo từ Hired.com tính đến tháng 4 năm 2021

Danh sách này chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Có hàng nghìn công ty trên toàn cầu tuyển dụng những người có kỹ năng R, và R cũng rất cần trong trong giới học thuật và chính phủ. Công nghệ, tài chính, trò chơi điện tử, dược phẩm, bảo hiểm, thời trang… mọi ngành đều cần những người có thể làm việc với dữ liệu và điều đó có nghĩa là mọi ngành đều có kỹ năng lập trình R. Vậy làm thế nào bạn có thể học ngôn ngữ lập trình R một cách hiệu quả và tìm cơ hội cho riêng mình?

5 bước để học ngôn ngữ lập trình R một cách hiệu quả

Bước 1. Tìm động lực học tập

Trước khi bạn tập trung vào cuốn sách dạy lập trình hay đi vào chi tiết một khóa học online, hãy dành một chút thời gian để thực sự suy nghĩ về lý do bạn muốn học ngôn ngữ lập trình R và bạn muốn làm gì với nó.

Bạn muốn làm việc với dữ liệu nào?Bạn thích xây dựng những dự án nào?Có những câu hỏi nào khác liên quan đến việc học và sử dụng ngôn ngữ này mà bạn cần trả lời?

Tìm điều gì đó thúc đẩy bạn trong quá trình này. Điều này sẽ giúp bạn xác định mục tiêu của mình và nó sẽ giúp bạn đạt được kết quả cuối cùng mà không cảm thấy nhàm chán.

Cố gắng đi sâu hơn là một ý tưởng chung chung “trở thành một nhà khoa học dữ liệu”. Có nhiều loại nhà khoa học dữ liệu làm việc trên rất nhiều vấn đề và dự án. Bạn có quan tâm đến việc phân tích ngôn ngữ? Dự đoán thị trường chứng khoán? Tìm hiểu sâu về số liệu thống kê thể thao? Điều bạn muốn làm với các kỹ năng mới sẽ giúp bạn có động lực khi làm việc để học R là gì?

Chọn một hoặc hai vấn đề mà bạn quan tâm và bạn sẵn sàng gắn bó. Thúc đẩy việc học của bạn hướng tới chúng và xây dựng các dự án có liên quan đến sở thích của bạn.

Tìm ra động cơ thúc đẩy bạn sẽ giúp bạn tìm ra mục tiêu cuối cùng và con đường đưa bạn đến đó mà không hề nhàm chán. Bạn không cần phải tìm ra một dự án chính xác, chỉ cần một lĩnh vực chung mà bạn quan tâm khi chuẩn bị học ngôn ngữ R, chẳng hạn như:

Khoa học dữ liệu / Phân tích dữ liệuTrực quan hóa dữ liệuMô hình dự đoán (Predictive modeling) / học máySố liệu thống kêCác báo cáo khả lặp (Reproducible reports)Báo cáo tổng quan (Dashboard reports)

Bước 2. Tìm hiểu cú pháp cơ bản

Rất tiếc, không có cách nào để tránh hoàn toàn bước này. Cú pháp của ngôn ngữ lập trình thậm chí còn quan trọng hơn cú pháp trong ngôn ngữ của con người. Nếu ai đó nói “Tôi cửa hàng sẽ đến”, thì cú pháp ngôn ngữ tiếng Việt của họ là sai, nhưng bạn có thể vẫn hiểu ý họ. Thật không may, máy tính ít tha thứ hơn nhiều khi chúng diễn giải code của bạn.

Tuy nhiên, việc học cú pháp rất nhàm chán. Vì vậy mục tiêu của bạn là dành càng ít thời gian càng tốt để học cú pháp một cách đơn thuần. Thay vào đó, hãy học càng nhiều cú pháp càng tốt trong khi giải quyết các vấn đề trong thế giới thực mà bạn quan tâm để giúp bạn có động lực.

Dưới đây là một số tài nguyên để tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về R:

Nếu bạn có thể bắt tay vào làm các dự án càng nhanh, bạn sẽ học càng nhanh R. Bạn luôn có thể tham khảo nhiều nguồn tài liệu để học và kiểm tra lại cú pháp nếu bạn gặp khó khăn sau này. Nhưng mục tiêu của bạn chỉ nên dành tối đa vài tuần cho giai đoạn này.

RStudio Cheatsheets là hướng dẫn tham khảo tuyệt vời cho cú pháp R

Bước 3. Làm việc trên các dự án chức năng

Một khi bạn đã học đủ cú pháp, bạn đã sẵn sàng chuyển sang các dự án chức năng một cách độc lập hơn. Dự án là một cách tuyệt vời để học, vì chúng cho phép bạn áp dụng những gì bạn đã học đồng thời cũng thách thức bạn học những điều mới và giải quyết vấn đề khi gặp phải. Thêm vào đó, việc xây dựng các dự án sẽ giúp bạn tổng hợp một porfolio mà bạn có thể trình bày cho các nhà tuyển dụng tương lai sau này.

Xem thêm: Xem Phim Tinh Yêu Đích Thực Tập 1 Vietsub, Xem Phim Tình Yêu Đích Thực Tập 1 Vietsub

Có thể bạn chưa cần đi sâu vào các dự án quá phức tạp. Bạn sẽ gặp rất nhiều khó khăn và quá trình này có thể khiến bạn nản lòng. Thay vào đó, hãy tìm các dự án có đơn giản cho đến khi bạn có thể tích lũy thêm một chút kinh nghiệm và nâng cao mức độ của mình. Bạn sẽ có cơ hội thử nghiệm, tổng hợp các kỹ năng của mình theo những cách mới và giải quyết những lỗi có thể mắc phải.

Có rất nhiều dự án chức năng để bạn thực hành. Hãy xem xét một số tài nguyên cho các dự án trong từng lĩnh vực:

Khoa học dữ liệu / Phân tích dữ liệu.Trực quan hóa dữ liệuMô hình dự đoán / học máySố liệu thống kê

Thực hiện Phân tích Thống kê với Tidymodels – một loạt các bài báo nâng cao hơn sử dụng tidymodels để phân tích thống kê.

Các báo cáo khả lặpBáo cáo tổng quan

Bước 4. Xây dựng dự án của riêng bạn

Sau khi hoàn thành một số dự án chức năng, bạn có thể đã sẵn sàng chuyển sang giai đoạn tiếp theo của việc học R: thực hiện các dự án khoa học dữ liệu độc đáo của riêng bạn. Thật khó để biết bạn đã thực sự học được bao nhiêu cho đến khi bạn bước ra ngoài và cố gắng làm điều gì đó một mình. Làm việc trên các dự án độc đáo mà bạn quan tâm sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng tuyệt vời không chỉ về việc bạn đã đi được bao xa mà còn về những điều bạn có thể muốn tìm hiểu tiếp theo.

Và mặc dù bạn sẽ xây dựng dự án của riêng mình, bạn sẽ không làm việc một mình. Bạn sẽ vẫn tham khảo các tài nguyên để được trợ giúp và học các kỹ thuật và phương pháp mới khi bạn làm việc. Đặc biệt với ngôn ngữ lập trình R, bạn có thể thấy rằng có một package dành riêng để trợ giúp loại dự án chính xác mà bạn đang thực hiện, vì vậy, việc tham gia một dự án mới đôi khi cũng có nghĩa là bạn đang tìm hiểu một R package mới.

Bạn sẽ làm gì nếu bạn gặp khó khăn? Hãy làm những gì những người chuyên nghiệp làm và yêu cầu sự giúp đỡ! Dưới đây là một số tài nguyên rất có ích để tìm trợ giúp với các dự án R của bạn:

Bạn nên xây dựng những loại dự án nào? Cũng như các dự án chức năng, các dự án này nên được hướng dẫn bởi các câu trả lời mà bạn đã nghĩ ra ở bước 1. Làm việc với các dự án và vấn đề mà bạn quan tâm. Ví dụ: nếu bạn quan tâm đến biến đổi khí hậu, hãy tìm một số dữ liệu khí hậu để làm việc và bắt đầu tìm hiểu kỹ để có thông tin chi tiết.

Tốt nhất bạn nên bắt đầu từ việc nhỏ thay vì cố gắng thực hiện một dự án khổng lồ sẽ không bao giờ kết thúc. Nếu điều bạn quan tâm nhất là một dự án lớn, hãy cố gắng chia nhỏ nó thành nhiều phần nhỏ hơn và giải quyết từng việc một.

Dưới đây là một số ý tưởng cho các dự án mà bạn có thể xem xét:

Mở rộng trên một trong các dự án chức năng mà bạn đã xây dựng trước đó để thêm các tính năng mới hoặc phân tích sâu hơn.Tham dự các buổi gặp mặt hoặc kết nối với các lập trình viên R khác trực tuyến và tham gia một dự án đã được thực hiện.Tìm một gói mã nguồn mở (open-source package) để đóng góp (R có rất nhiều gói mã nguồn mở tuyệt vời!)Tìm một dự án thú vị mà người khác đã thực hiện bằng R trên Github và cố gắng mở rộng hoặc mở rộng dự án đó. Hoặc, tìm một dự án mà người khác đã thực hiện bằng ngôn ngữ khác và cố gắng tạo lại dự án đó bằng R.Đọc tin tức và tìm kiếm những câu chuyện thú vị có thể có sẵn dữ liệu mà bạn có thể tìm hiểu cho một dự án.

Dưới đây là một số ý tưởng dự án khác trong các lĩnh vực chủ đề mà chúng ta đã thảo luận:

Khoa học dữ liệu / Phân tích dữ liệuMột tập lệnh để tự động nhập dữ liệu.Một công cụ để thu thập dữ liệu từ web.Trực quan hóa dữ liệuBản đồ hình ảnh hóa cuộc bỏ phiếu bầu cử theo khu vực.Tập hợp các lô mô tả xu hướng bán hoặc cho thuê bất động sản trong khu vực của bạn.Mô hình dự đoán / học máyMột thuật toán dự đoán thời tiết nơi bạn sống.Một công cụ dự đoán thị trường chứng khoán.Một thuật toán tự động tóm tắt các bài báo tin tức.Số liệu thống kêMô hình dự đoán chi phí của các chuyến đi Grab trong khu vực của bạn.Các báo cáo có thể lặp lạiBáo cáo về xu hướng Covid-19 trong khu vực của bạn trong báo cáo R Markdown có thể được cập nhật khi có dữ liệu mới.Báo cáo tóm tắt về dữ liệu hiệu suất cho đội thể thao yêu thích của bạn.Báo cáo trang tổng quanBản đồ vị trí trực tiếp của xe buýt trong khu vực của bạn.Một bản tóm tắt thị trường chứng khoán.Bản tóm tắt về thói quen chi tiêu cá nhân của bạn.

Bước 5. Tăng độ khó

Làm việc trong các dự án là rất tốt, nhưng nếu bạn muốn học ngôn ngữ lập trình R thì bạn cần đảm bảo rằng bạn không ngừng học hỏi. Ví dụ: bạn có thể làm được nhiều việc chỉ với trực quan hóa dữ liệu, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn nên xây dựng 20 dự án liên tiếp chỉ sử dụng các kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của mình. Mỗi dự án sẽ khó hơn một chút và phức tạp hơn một chút so với dự án trước đó. Mỗi dự án sẽ thách thức bạn học những điều bạn chưa biết trước đây.

Nếu bạn không chắc chắn chính xác cách thực hiện điều đó, đây là một số câu hỏi bạn có thể tự hỏi mình để áp dụng mức độ phức tạp và khó khăn hơn cho bất kỳ dự án nào bạn đang xem xét:

Bạn có thể dạy cho một người mới làm quen cách thực hiện dự án này bằng cách (ví dụ) viết một hướng dẫn không? Cố gắng dạy điều gì đó cho người khác sẽ nhanh chóng cho bạn thấy bạn thực sự hiểu nó đến mức nào và nó có thể là một thử thách đáng ngạc nhiên!Bạn có thể mở rộng quy mô dự án của mình để nó có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn không? Nhiều dữ liệu hơn?Bạn có thể cải thiện hiệu suất của nó? Nó có thể chạy nhanh hơn không?Bạn có thể cải thiện hình dung không? Bạn có thể làm cho nó rõ ràng hơn? Bạn có thể làm cho nó tương tác không?Bạn có thể làm cho nó dự đoán?

Kết luận

Học một ngôn ngữ lập trình giống như học một ngôn ngữ nói thứ hai – bạn sẽ đạt được cảm giác thoải mái và trôi chảy, nhưng bạn sẽ không bao giờ thực sự học xong. Ngay cả các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm đã làm việc với R trong nhiều năm vẫn đang học những điều mới, bởi vì bản thân ngôn ngữ này đang phát triển và các gói mới luôn có thể làm nên những điều mới.

Điều quan trọng là phải luôn tò mò và tiếp tục học hỏi, nhưng cũng đừng quên nhìn lại và đánh giá cao xem bạn đã đi được bao xa.

Học R chắc chắn là một thách thức ngay cả khi bạn áp dụng phương pháp đề cập trong bài viết này. Nhưng nếu bạn có thể tìm thấy động lực phù hợp và tiếp tục gắn bó với những dự án thú vị, bất kỳ ai cũng có thể đạt đến trình độ cao.

Hy vọng hướng dẫn này hữu ích cho bạn trên hành trình của bạn. Nếu bạn có bất kỳ tài nguyên nào khác để đề xuất, vui lòng để lại comment bên dưới