Pull to refresh

Пакеты-пакеты-пакеты… Насколько эффективно вы используете R?

Data MiningMathematicsR

Нынешняя культура «компетенций» и «практик» предполагает, что человека обучают каким-то подходам и рецептам к решению набора задач. При этом за рамками скрывается время актуальности этих «рецептов» и они, фактически, отливаются в монолит, тиражируясь человеком годами. Порой приходится слышать изречения о «лучших практиках», которым уж лет 30 и за это время прошло несколько смен парадигм. А с этой «лучшей практикой» находишься как-будто во временнОй капсуле.


Да, это ментально удобно и сохраняет энергию «специалиста». Да, это создает ощущение стабильности. Но для качественной и эффективной работы необходимо постоянно править и подтачивать инструмент.


R образца 2020 года очень сильно отличается от R даже 2018 года. В самом базовом коде были внесены достаточно значимые изменения для повышения эффективности и стабильности работы (скорость и потребление памяти). Но более динамичная часть экосистемы — это пакеты. Их коллекцию полезно периодически пересматривать с тем, чтобы перейти на более удобные и производительные реализации. С момента прошлой публикации «Джентельменский набор пакетов R для автоматизации бизнес-задач» и сами пакеты претерпели серьезные модернизации и спектр их достаточно сильно расширился и лидеры многократно менялись местами.


Не секрет, что мейнстрим не означает максимальную эффективность и универсальность. Придерживаясь рамок мейнстрима очень легко пропустить пакеты, которые являются жемчужинами. Особенно удобно открывать их на R конференциях UseR!, Rconf, eRum, и т.д.


Ниже приведен список пакетов общего применения, который оказывается весьма полезным при решении повседневных задач (x пакетов из >10K на CRAN). Часто оказывается так, что многие новинки оказываются неизвестны собеседникам. Для сводного ознакомления по срезу на июль 2020 публикую в виде подборки. Ссылки, в большинстве случаев, ведут на страницу с подборкой функций. Уверен, что каждый найдет для себя что-то полезное.


R: EDA



R: data_pkg



R: algo_pkg



R: vis_pkg



R: sys_pkg



R: shiny+Rmarkdown



Предыдущая публикация — «R Markdown. Как сделать отчет в условиях неопределенности?».

Tags:data science
Hubs: Data Mining Mathematics R
Total votes 5: ↑5 and ↓0 +5
Views1.7K

Comments 2

Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Popular right now

Data Engineer
May 31, 202165,000 ₽OTUS
Data Science Bootcamp
April 19, 2021250,000 ₽Elbrus Coding Bootcamp
Data Engineer 9.0
October 4, 202177,000 ₽New Professions Lab
Комплексное обучение PHP
April 19, 202120,000 ₽Loftschool

Top of the last 24 hours