Data Science mit R

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das aus der Kombination von Programmierung, Statistik und Fachwissen in einem bestimmten Anwendungsbereich entsteht. R ist eine bekannte Programmiersprache, die sich im Laufe der Jahre neben Python als beliebtes Werkzeug für Data Scientists etabliert hat. In diesem Post werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Funktionen und Pakete, die R für Data Scientists zu bieten hat.

Typische Schritte im Data Science Workflow

Ich habe den Inhalt so gegliedert, dass er zu den üblichen Schritten in einem Data Science-Projekt passt: Datenaufbereitung, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen und Reporting. Zum Schluss erwähne ich noch ein paar weitere mögliche Aspekte.

Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung ist einer der ersten Schritte im Prozess. R bietet viele Funktionen und Bibliotheken, die das Lesen, Schreiben, Filtern, Sortieren und Transformieren von Daten ermöglichen. Zu den grundlegenden Funktionen gehören z.B. das Lesen von CSV-Dateien mit read.csv() (bzw. fread bei data.table). Darüber hinaus bieten Pakete wie dplyr und tidyverse umfangreiche Werkzeuge zur Datenmanipulation, die es ermöglichen, Daten effizient zu filtern, zu sortieren und zusammenzufassen.

Statistische Analyse

R wurde ursprünglich als Sprache für statistische Berechnungen entwickelt und bietet daher eine breite Palette von Funktionen zur statistischen Analyse. Von grundlegenden statistischen Funktionen wie mean(), median(), sd() und cor() bis hin zu fortgeschritteneren Funktionen für lineare Regression, logistische Regression, Zeitreihenanalyse und Hypothesentests bietet R Data Scientists leistungsstarke Werkzeuge zur Analyse ihrer Daten. Einige der bekanntesten Pakete für statistische Analysen sind stats, MASS und forecast.

Datenvisualisierung

Die Visualisierung von Daten ist ein entscheidender Schritt im Data Science-Prozess, um Erkenntnisse und Ergebnisse zu präsentieren und zu kommunizieren. R ist bekannt für einige Bibliotheken zur Datenvisualisierung, neben dem grundlegenden plot() für einfache Grafiken muss man hier vor allem das leistungsstarke Paket ggplot2 erwähnen. Mit ggplot2 kannst du eine Vielzahl von Diagrammtypen erstellen, wie Streudiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und Heatmaps, um nur einige zu nennen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Aspekt der Data Science, und R bietet eine Vielzahl von Paketen und Funktionen, um Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren. Einige der bekanntesten Pakete für maschinelles Lernen in R sind caret, randomForest, xgboost und glmnet. Sie bieten verschiedene Algorithmen für Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning, die es dir ermöglichen, Prognosen zu erstellen, Muster in Daten zu erkennen und komplexe Zusammenhänge in ihren Daten aufzudecken.

Erstellen von Reports

Die Kommunikation von Ergebnissen ist ein wichtiger Skill als Data Scientist. R bietet hierfür Werkzeuge wie RMarkdown und Shiny, um Ergebnisse auf ansprechende und interaktive Weise zu präsentieren. RMarkdown ermöglicht es dir, deine Analysen, Code und Visualisierungen in einem einzigen Dokument zu kombinieren und in verschiedenen Formaten, wie HTML, PDF oder Word, zu exportieren. Shiny ist ein Framework, mit dem du interaktive Webanwendungen erstellen kannst, um dort Ergebnisse und Analysen einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Andere für Data Science relevanten Schritte

In einem vollständigen Data-Science-Workflow kann es noch weitere Themen geben. Dazu gehört z.B. das Beschaffen von Daten aus dem Internet, bei der das httr oder rvest Paket zum Einsatz kommen kann. Im Bereich Feature Engineering und Datenbereinigung kann man neben tidyr, stringr auch noch forcats erwähnen. Du kannst mit R Web-APIs bauen; dazu eignet sich das Package plumber. Auch das Thema Automatisierung ist nicht zu unterschätzen: Du kannst mit rscript.exe und der Aufgabenplanung bzw. cron-Jobs deine Skripte automatisiert ausführen.

Weitere Aspekte

Nun noch zwei weitere Themen, die eher genereller Natur sind, aber nicht weniger wichtig.

Zusammenarbeit und Versionskontrolle

Meistens arbeiten Data Scientists in einem Team und somit ist Zusammenarbeit ein wichtiger Aspekt. R bietet Tools und Pakete, die die Zusammenarbeit und Versionskontrolle erleichtern. RStudio, die Nummer-1-IDE („integrated development environment“) für R, unterstützt die Integration von Versionskontrollsystemen wie Git und bietet Funktionen zur Verwaltung von Projekten und Arbeitsabläufen. Durch die Integration von Git kannst du mit anderen Data Scientists (oder auch Data Engineers o.Ä.) effektiv zusammenarbeiten und Projekte verwalten.

Ressourcen und Community

Ein großer Vorteil von R ist die umfangreiche Community und die Fülle von Ressourcen, die für das Lernen und die Anwendung der Sprache zur Verfügung stehen. Es gibt zum Beispiel Blogs wie diesen hier, aber auf Seiten wie Stack Overflow kannst du häufig Antworten auch für sehr spezifische Fragen erhalten – wenn auch meistens auf Englisch.

Fazit

R ist eine leistungsstarke und vielseitige Programmiersprache, die für Data Scientists eine Vielzahl von Funktionen und Bibliotheken bietet. Von Datenaufbereitung, statistischer Analyse und Datenvisualisuerung bis hin zu maschinellem Lernen und Reporting bietet R viele Tools. R ist neben Python so eine sehr gute Wahl für Data Scientists.