Difficile?? In realtà è più facile se non hai conoscenze di CS, amico!!!
Dopo tutto, R è un linguaggio progettato per matematici, statistici e analisti aziendali con zero esperienza di codifica.
Io pensavo che Python fosse il linguaggio più facile per un principiante, ma questo era prima di lavorare con R. Anche se credo ancora che Python sia il primo linguaggio che si dovrebbe imparare, ma questo vale solo quando si vuole essere un programmatore/sviluppatore di computer.
R è facile da imparare, in realtà è super facile imparare R, se si ha una lavagna pulita. Venivo da un background OOP (C++, Java) ed ero piuttosto sconcertato dal modo in cui il codice veniva scritto in R. Mi ci sono voluti 2 o 3 giorni per lasciare andare il mio pensiero OOP e adattarmi alla natura multi-paradigma di R. R è principalmente funzionale (di cui non avevo idea) e in parte orientato agli oggetti (oggetti S3, S4) e provenendo da un ambiente OOP molto rigido come Java, ho trovato anche l'OOP di R piuttosto inquietante. Il punto è che a causa delle mie precedenti conoscenze informatiche, mi distraevo continuamente cercando di capire come, sulla verde terra di Dio, quelle linee di codice stessero funzionando. Invece di ottenere una conoscenza lavorativa di R, ero più preoccupato di quello che stava succedendo sotto il cofano.
Quindi, se non avete alcuna conoscenza precedente di programmazione, è una beatitudine. In realtà, una settimana è quello che ci vuole per scrivere il codice per ottenere trame fresche (se siete bravi in statistica) e qualsiasi tipo di analisi, compresi gli algoritmi di ML, per conto vostro. La sintassi per implementare algoritmi piuttosto noiosi in R è per lo più semplice. Nessun problema.
La funzione "?", "??" di R è piuttosto impressionante e le "vignette" disponibili potrebbero aiutarvi ad uscire da qualsiasi problema che potreste incontrare, per non parlare del libro di Hadley Wickham che è anche disponibile gratuitamente su internet. Queste risorse, combinate insieme, compensano il debole supporto della comunità per R, rispetto a linguaggi più popolari, come "Python" o "JavaScript".
Queste sono eccellenti risorse per iniziare:
- Il tuo primo programma "Hello World" - Introduzione alla programmazione R - Parte 1
- R Programming A-Z: R For Data Science (Course & Exercises)
Nota: Potresti avere problemi quando crei pacchetti o usi RCpp o rJava, ma fidati, le vignette e le documentazioni CRAN hanno le risposte a tutte le tue soluzioni.
Grazie e buona fortuna.