cursus R uitzoeken

[Arokh]

Beste allemaal,

ik mag (moet) van mijn werk een cursus R gaan volgens om te leren programmeren. Ik werk als onderzoeker/statisticus, en we gebruiken nu nog vooral Excel en SPSS met wat Cognos wat er bij is gekomen (maar nog niet benut wordt).

Omdat we meer in huis willen doen heeft mijn manager ervoor gekozen mij op een R cursus te sturen. Ik zie er heel veel, maar weet niet waar ik naar moet kijken. Heeft iemand van jullie tips?

Ik heb nog nooit geprogrammeerd eigenlijk (alleen wat Syntax in SPSS) en het moet dus niet te moeilijk beginnen voor mij...

Geld is niet het grootste probleem, al zal ik wel heel erg goed moeten beargumenteren waarom ik er 5000 euro voor nodig heb in plaats van 2000 bij wijze van spreken.

[Rikkie8]

Zoiets?
https://www.edx.org/cours...n-to-r-for-data-science-3
https://www.edx.org/cours...hine-learning-r-edition-3

[vso]

ik zou eerst kijken wat er veel op de (arbeids)markt gebruikt word.

Huur een zzp-er met R ervaring in voor een paar uur (dag of 2 oid) met de taak jou + je manager een project plan op te stellen waarbij je
- bekend raakt met de software
- een realistisch doel / termijn kan stellen (met meetpunten?)

de cursus/training is leuk maar zonder een doel en wat kennis vooraf duik je direct in het diepe eind v.h zwembad met cementen schoen met de opdracht "blijf drijven"

Goed ik denk realitistisch dat je wel zonder cementen schoenen het diep in duikt dus zo "heet is de soep niet" maar toch is een plan voor jou en het bedrijf handig omdat je ermee bezig blijft ..

In jou situatie zou ik wel afvragen of je wilt progammeren of alleen begrip van progammeren het is immers een tijdrovende klus en je kan de zzp-er wel vragen om het te maken waarna jij kleine aanpassingen doet. of andere eind oplossingn

[Hydra]

@vso Ik denk toch echt dat het efficienter is eerst wat ervaring met R op te doen voordat je een "ZZPer inhuurt". Dan is dat een stuk makkelijker te volgen. Lijkt me voor zijn werk, onderzoeker/statisticus, gewoon een enorm nuttige skill.

[Croga]

Ik heb persoonlijk geen kennis van/ervaring met R. Ik ben op dit moment wel de Python bootcamp aan het doen op Udemy (https://www.udemy.com/the...te-data-science-bootcamp/)

Mijn ervaring, als longtime IT-nerd, is dat als je de achterliggende wiskunde snapt, het programmeer werk niet zo heel ingewikkeld gaat zijn. Het begrijpen van de wiskundige/statistische principes is vele malen lastiger dan het programmeren.

Ik ben er heilig van overtuigd dat er iets soortgelijks voor R zal zijn. En voordat je een paar duizend euro uit geeft aan het inhuren van een ZZPer zou ik sterk overwegen eerst een dergelijke MOOC te doen.

[vso]

Hydra schreef op donderdag 12 september 2019 @ 09:46:
@vso Ik denk toch echt dat het efficienter is eerst wat ervaring met R op te doen voordat je een "ZZPer inhuurt". Dan is dat een stuk makkelijker te volgen. Lijkt me voor zijn werk, onderzoeker/statisticus, gewoon een enorm nuttige skill.

dat sluit ik toch niet uit een zzp-er is om te helpen in de "tocht".
Hoe dat gaat is toch aan de opdrachtgever en ZZPer om samen dit op papier te zetten. (opdracht te formulieren)

[Arokh]

Ik denk dat ik beide punten goed begrijp.

Het opdoen van wat basiskennis lijkt mij erg nuttig. Ik hoef er geen opleiding van 3 maanden voor te gaan doen, maar eerst eens wat basiskennis is al fijn om mee te nemen.

Met Cognos heb ik een weekcursus gedaan en leer is zelf nu ook bij terwijl ik het gebruik. Ik hoef niet meteen een professional te zijn of een PostDoc te doen natuurlijk.

Het inhuren van specialisten is op zich geen drama als we wat later zijn, maar lijkt me nu niet de meest ideale stap. (en niet in lijn met huidig beleid).

[Morrar]

Heb zelf ooit deze cursus gevolgd op Coursera, zit ook een gratis PDF book bij:
https://www.coursera.org/learn/r-programming

Voor de basis syntax kun je ook kijken naar bijvoorbeeld:
https://www.codecademy.com/learn/learn-r

Die heb ik zelf niet gedaan, maar codecademy is voor de basis syntax nooit verkeerd.
Voor mijn werk heb ik een cursus "Data Science with R" gegeven, maar weet niet of deze cursus nog op ons curriculum staat.

Verder zou ik je gewoon aanraden om R + RStudio te installeren en daarbij de packages van het tidyverse. Als je daarmee gaat spelen, heb je denk ik een aardige basis. Voor het maken van "rapportages" kan ik je RMarkdown aanbevelen. Als je een interactief dashboard wilt hebben, dan is Shiny wel een beetje de default. Verder hangt het er erg vanaf wat voor analyses je doet welke packages relevant zijn (bv forecast voor timeseries).

Tot slot; R is prima voor statistische analyses en als vervanging van Excel / SPSS. Als je echter meer data science in een productie omgeving wilt doen, zou ik eerder Python aanraden. Kort door de bocht gezegd vind ik R geavanceerder qua statistische analyses (grote academische community van methodologen), maar heeft Python betere eigenschappen qua software ontwikkeling (packaging, logging, makkelijker je code te structureren). Maar goed, ook een kwestie van persoonlijke voorkeur uiteraard.

Wat links:

R:
https://cran.r-project.org/

R Studio:
https://www.rstudio.com/

R Studio in de cloud (makkelijk als je niks kunt installeren):
https://rstudio.cloud/

Tidyverse:
https://www.tidyverse.org/

R Markdown:
https://rmarkdown.rstudio.com/

Shiny:
https://shiny.rstudio.com/

[ Voor 41% gewijzigd door Morrar op 12-09-2019 18:42 ]

[Immutable]

Wat ik gemerkt heb voorheen, en door schande wijs geworden ben is dat. Een taal is maar een Syntax. Ieders met zijn voor en nadelen.
Je moet een syntax zien als een Tool. Zoals een Hamer of een Zaag. Elk zijn voor en nadelen.
Echter, omdat je weet hoe je om kan gaan met zo'n tool, betekend nog niet dat je een huis kan ontwerpen.

In programmeer land worden die twee dingen vaak door elkaar gehaald. Tip van mij, zorg ook dat je fundamenteel zaken begrijpt zoals Algoritmen & Data Structuren. Design Patterns en nog veel meer. Hoe "Ontwerp" je een programma is heel anders dan dat je volledig de syntax kent van een taal.

Trouwens, waarom R? Waarom bijvoorbeeld niet Python? Python kan hetzelfde als R, en is veel breder in te zetten. Maar er kan een hele goede reden zijn waarom je voor R gaat. Gewoon nieuwsgierig.

[TTHEEBO1]

Ik ben hier zelf veel mee bezig geweest de afgelopen 2 jaar (uiteindelijk zelf voor de python route gegaan). Ter info, zelf altijd met SPSS gewerkt in mijn tijd als AIO. Wel redelijk statistisch onderlegd, wiskundig absoluut niet.

Ik ben zelf begonnen met deze udemy cursus: https://www.udemy.com/r-programming/

Let op! Ze hebben zon beetje om de dag sale voor 11.99, dus nooit voor de volle prijs kopen. De cursus is goed als basis en er zit veel oefening in.

Daarnaast had ik de boeken van Andy Field: discovering statistics using R (eigenlijk voor studenten-level) en het boek Statisticsl Learning with applications in R.

Ook datacamp (25 per maand) is prima voor de basis (voor R, python is minder goed vind ik), maar de code oefening zijn vaak aanvul oefeningen, en helpt je niet per se om van scratch code te leren kloppen.

Al deze opties zijn prima voor basic understanding en het leren van de termen waarop je moet zoeken als je straks vast loopt met je eigen echte data.

De basis kan je van dit soort cursussen dus prima leren, maar je leert er pas echt mee werken als je zelf met je eigen data aan de stag gaat.

Wat mij goed hielp is de datasets uit mijn promotieonderzoek - die ik al eerder met andere software, vooral SPSS had geanalyseerd - opnieuw analyseren in R.

Zo wist ik ongeveer hoe alles eruit zou moeten komen en snapte ik de data goed, zodat ik me echt kon concentreren op R als tool.

Alle basic vragen waar je tegenaan loopt zijn al 100 keer gesteld door anderen en met Google kom je er vaak wel uit. Ik had daarnaast een paar collega’s waar ik heen kon met wat meer ingewikkelde vragen.

Succes!

[ Voor 6% gewijzigd door TTHEEBO1 op 14-09-2019 08:53 ]

[Znorkus]

Voor wie (net zoals ik) ook zoekt naar een geschikte cursus hier mijn ervaring.
Ik ben zojuist aan " R Programming A-Z™ R For Data Science With Real Exercises!" begonnen. Ik vond de uitleg glashelder. Laatste keer dat ik programmeerde was bij wijze van spreke in 1993 in notepad met <html>, dus het beviel me dat de core programming principles (if, else, for, while, typen variabelen etc) aan het begin allemaal even werden opgehaald. Ik denk dat als je kan typen en een beetje logisch na kunt denken, dat deze goed te volgen is.

Mijn doel is om tzt SPSS-achtige bewerkingen los te kunnen laten op datasets, aangezien dat in mijn vakgebied (wetenschap) steeds meer de norm wordt.

Van mij mogen er wel (veel) meer hands-on oefeningen zijn.

Ik type het braaf mee hoor, dingen zoals

code:

rm(answer)
x <- rnorm(1)
if(x > 1){
  answer <- "Greater than 1"
} else if(x >= -1){
    answer <- "Between -1 and 1"
  } else {
    answer <- "Less than -1"
  }

Maar waar precies die brackets en curly brackets moeten staan en wat nou exact het verschil is tussen x en answer, dat moet toch even bezinken. Nu type je het 1 keer in, je ziet dat het werkt, maar daarna ga je gelijk over naar een ander onderwerp. Het lijkt mij beter om het meer te doen. Bovenstaand onthou je namelijk gewoon niet makkelijk.

[ Voor 31% gewijzigd door Znorkus op 30-09-2022 00:23 ]