Обложка канала

R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R. Страница 9

Автор канала Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak, автор R пакетов: ryandexdirect, rfacebookstat и др. В канале публикуются статьи, доклады, новости, заметки по языку R.

  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Гиперссылки и другие доработки в RStudio 2022.07.0 Недавно в блоге RStudio был опубликован релиз RStudio 2022.07.0. На меня, как на разработчика пакетов, больше всего произвело впечатление функция поддержки гиперссылок создаваемых с помощью cli::style_hyperlink(). Созданные таким образом ссылки теперь поддерживаются в консоли и на панели сборки. Синтаксис: ● Ссылка на веб сайт: cli::style_hyperlink("tidyverse", "https://www.tidyverse.org") ● Локальный файл: cli::style_hyperlink("file", "file:///path/to/file") ● Ссылка на определённую строку / столбец файла: cli::style_hyperlink("file", "file:///path/to/file", params = c(line = 10, col = 4)) ● Ссылка на страницу справки: cli::style_hyperlink("summarise()", "ide:help:dplyr::summarise") ● Ссылка на виньетку: cli::style_hyperlink("intro to dplyr", "ide:vignette:dplyr::dplyr") ● Запуск кода в консоли по ссылке, с подсказкой: cli::style_hyperlink("Show last error", "ide:run::rlang::last_error()"). Смотрите изображение к посту. Этот приём уже внедрён в пакетах testthat и roxygen2 для упрощения интерактивного взаимодействия с пользователями. Другие улучшения в RStudio 2022.07.0 ● Улучшен функционал поиска текста в файлах на Windows. Добавлена кнопка обновить на панель FindInFiles, а также улучшен движок регулярных выражений для поиска текста в файлах. ● Расширена поддержка R 4.2.x и нативного пайплайна, теперь, например, вы можете установить в настройках RStudio поддержку горячих клавиш для добавления нативного пайплайна на уровне проекта, ранее можно было переопределять эту настройку только глобально. Ссылки: - Источник Смотрите также: - RStudio становится Posit #новости_и_релизы_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Используем R lang в SQL Server Поговорим о том, как использовать SQL Server Machine Learning Services. В этой статье приведены варианты использования на языке R. #статьи_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    Люди, которые используют пакеты и люди, которые пишут пакеты
  • Реклама

  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    У IT-компаний кадровый голод. Они устали от выпускников ВУЗов, которые ни черта не умеют. Поэтому даже новичков, которые хоть что-то делают хорошо, забирают с руками и ногами. Для таких ребят сеньор создал канал Coding. Он делится лайфхаками по Java, С++ и объясняет, как работать с Python. Этого хватит, чтобы новичок влился в профессию, а джун оброс востребованными навыками. Советы формата "увидел - повторил" работают лучше универов, где 80% – вода и теория. Подпишитесь на Codingпрога ещё никогда не была такой простой.
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Обновление учебника "Разработка Telegram ботов на языке R" О самом учебнике я уже неоднократно рассказывал в канале, для тех, кто о нём первый раз слышит, вот тут можно ознакомится с его оглавлением. Тем, кто об учебнике слышит не первый раз, расскажу о том, что в нём изменилось. Что нового: ● В учебник добавлены видео уроки, ранее это был исключительно текстовые материал. Для тех, кому проще воспринимать материал по видео урокам, это значительное улучшение. Теперь этот учебник можно считать полноценным курсом. ● Формат учебника изменён с gitbook, на более новый bs4. В связи с этим изменением, некоторые старые ссылки, на конкретные разделы учебника, изменились. ● В сам учебник добавлена страница "Обновления", в которой можно следить, за изменениями в учебнике. #курсы_по_языку_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Сравниваем select и relocate для изменения порядка столбцов в dplyr Большинство пользователей dplyr изменяют порядок столбцов с помощью функции select(). Этот способ является рабочим, но зачастую не самым эффективным. select() подходит для таблиц с несколькими столбцами, но если ваши данные содержат несколько десятков столбцов, то зачастую все их придётся перечислять в функции select() в нужном вам порядке. В dplyr 1.0.0 для более эффективной пересортировки порядка столбцов была добавлена функция relocate(), которая имеет два дополнительных аргумента: ● .before - позволяет указать, столбец, перед которым необходимо поставить передвигаемый столбец. ● .after - позволяет указать, столбец, после которого необходимо поставить передвигаемый столбец. Ниже пример реализации одинаковых операций с помощью select() и relocate():
     
    library(dplyr)
    
    # тестовые данные
    df <- tibble(a = 1, b = 1, c = 1, d = "a", e = "a", f = "a")
    
    # расположить числовые столбцы в левой части таблицы
    # перед текстовыми
    select(df, where(is.numeric), where(is.character))
    relocate(df, where(is.numeric), .before = where(is.character))       
    
    # преимущество relocate
    # поставить стобец e, перед столбцом b
    select(df, a, e, b, c, d, e, f)
    relocate(df, e, .before = b)
    
    # поставить столбец b после столбца e
    select(df, a, c, d, e, b, f)
    relocate(df, b, .after = e)
    
    # переставить столбец f перед d
    # и переименовать его в ff
    select(df, a, b, c, ff = f, d, e)
    relocate(df, ff = f, .before = d)
    
    # передвинуть столбец d в конец таблицы
    select(df, names(df)[names(df) != 'd'], d)
    relocate(df, d, .after = last_col())
    
    # передвинуть столбец d в начало таблицы
    select(df, d, names(df)[names(df) != 'd'])
    relocate(df, d, .before = everything())
    Ссылки: - Курс "Введение в dplyr 1.0.0", Урок 1: "Функции select(), rename_with() и relocate()" Смотрите также: - Функции if_all() и if_any() в dplyr - Конструкция case_when() в dplyr #заметки_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Работа с базами данных на языке R Любой аналитик, рано или поздно сталкивается с тем, что ему необходимо взаимодействовать с различными базами данных, т.к. значительная часть бизнес данных в любой компании хранятся именно в базах. Ниже я приведу подборку материалов, которые помогут вам научиться работать практически с любой базой с помощью R. 1. Статья "Взаимодействие R с базами данных на примере Microsoft SQL Server и других СУБД" 2. Плейлист "Работа с базами данных на языке R" 2.1. Работа с MySQL 2.2. Работа с PostgreSQL 2.3. Работа с Microsoft SQL Server (пакет RMSSQL) 2.4. Работа с Microsoft SQL Server (пакет odbc) 2.5. Работа с Microsoft SQL Server (пакет RODBC) 2.6. Работа с ClickHouse 2.7. Работа с SQLite 2.8. Работа с Google BigQuery Плейлист является часть курса "Язык R для интернет маркетинга". #статьи_по_R #видео_уроки_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ■ITHUB - канал для всех ценителей IT. ❌Тут нет дедлайнов и твоего босса. 💣Много програмерского юмора. 🔧Полезные лайфхаки, обучающие статьи и туториалы. Чисто для своих. Подпишись: @prog_hub
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Игра на языке R построенная на основе R6 классов Пакет ActionSquirrel представляет из себя небольшую игру, построенную на базе R6 классов. Класс R6 имеет «поля» (переменные) и «методы» (функции), которые могут корректировать значения полей. Это означает, что вы можете управлять состоянием объекта во времени. Эта игра хороший пример использования R6 классов. Описание игры: Ваш персонаж - белка, которая собирает орехи в лесу. Ваша задача за 30 ходов собрать 8 орехов, и не попасть в лапы сове. Установка:
     
    install.packages("remotes") 
    remotes::install_github("matt-dray/ActionSquirrel")
    Запуск и управление: Для запуска игры создай объект класса ActionSquirrel.
     
    library(ActionSquirrel)
    
    x <- ActionSquirrel$new()
    Далее действие игры переносится в консоль, там будет построено игровое поле (пример показан на изображении к посту). Для управления белкой используете созданный на первом шаге экземпляр объекта, и его метоl move().
     
    x$move("up")
    🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌰 🐿 🌳 🌳 🦉 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳 🌳
    Moves: 1 
    Nuts: 0
    Метод move() принимает всего один аргумент - where, в который вам необходимо передать направление движения: "up", "down", "left" или "right". За раз вы можете цепочкой указать сразу несколько шагов:
     
    x$move("up")$move("left")
    Ссылки: - Информация для поста заимствована из статьи "{ActionSquirrel}: a game in the R console" #заметки_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Загрузка кода на Github Gist и конвертация кода в красивое изображение Пакет gistillery позволяет вам в три шага поделиться своим кодом: 1. Загрузка кода на Github Gist 2. Получить опубликованный код в виде изображения с carbon.now.sh 3. Поделить кодом, например в Twitter Шаг 1: Загрузка на GitHub Gits Установите пакет с помощью remotes::install_github("jthomasmock/gistillery"). Создайте персональный токен GitHub (Settings / Developer settings / Personal access tokens) с одним разрешением gist. Закиньте персональный токен в переменную среды GITHUB_PAT, с помощью Sys.setenv(GITHUB_PAT = "Ваш персональный токен GitHub"). Загрузить код в Gist можно либо текущий открытый в RStudio файл, либо сохранённый на диске код, считать из буфера обмена или создать reprex:
     
    library(gistillery)
    
    # RStudio
    gist_upload(content = NULL, gist_name = "unsaved15.R")
    
    # Локальный файл
    gist_upload(content = readLines("mylocal-file.R"), gist_name = "local-file.R")
    
    # Буфер обмена
    gist_upload(content = clipr::read_clip(), gist_name = "copy-pasted-code.R")
    
    # reprex
    gist_upload(reprex::reprex(), gist_name = "test-prex.R")
    Если вы не в курсе что такое воспроизводимый пример (reprex), то почитайте этот пост. Шаг 2: Получаем изображение с кодом Итак, из созданного на первом шаге Gits можно получить красивое изображением, которым будет не стыдно поделиться в соц. сетях, или публикациях.
     
    gist_to_carbon(
      gist_id = "687g8g68dysufg876f8", 
      file = "my-screenshot.png"
      )
    Пример полученного изображения вы видите в сообщении к посту. Шаг 3: Публикуем изображение Теперь мы можем поделиться нашим изображением, например в Twitter.
     
    rtweet::post_tweet(
      status = "My cool code screenshot",
      media = "my-screenshot.png",
      media_alt_text = "My code example "
    )
    Единый конвейер: Конвертировать воспроизводимый пример в изображение можно единым конвейером:
     
    reprex::reprex() |> 
      gistillery::gist_upload(gist_name = "new-test-reprex.R") |> 
      gistillery::gist_to_carbon(file = "new-test-reprex.png") 
    Ссылки: - Примеры кода и описание заимствовано тут. #заметки_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​В туманности статистических гипотез, или про пакет SHT Автор: Артём Черёмухин (@acheremuhin) Чуть меньше месяца назад в R появился пакет SHT, в котором реализованы несколько интересных видов статистических тестов (если точнее, там реализовано 53 теста). Данная статья – краткий обзор этих тестов и гипотез, проверяемых с их помощью. #статьи_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    "Если меня спрашивают как лучше и быстрее освоить какую-то новую область знаний, я первым делом советую создать вокруг себя соответствующий контекст. Мозг должен начать сталкиваться с малознакомыми ему пока терминами и концепциями и постепенно к ним привыкать. Если вы включаете, например, запись конференции и почти ничего не понимаете - это нормально. Если вы открываете какой-нибудь мануал, по которому все должно происходить легко и просто, а у вас ничего не получается - это нормально. Если вы слушаете лекцию по новой теме и постоянно теряете нить повествования - это тоже нормально. Просто вы еще не привыкли к обилию новой информации из осваиваемой вами области знаний. На начальном этапе самым эффективным способом обучения будет просто продолжать поглощать пока непонятную информацию. Постепенно мозг начнет выделять из нее паттерны и автоматически структурировать и раскладывать новые знания по полочкам. Пока это будут обрывочные и очень смутные представления о том, как все устроено, но такое "картирование" даст, в дальнейшем, более эффективную стратегию выбора как и что изучать, на чем сосредотачивать внимание, куда углубляться, как закрывать пробелы и так далее" Так считает автор телеграм-канала "Стать специалистом по машинному обучению", который несколько раз менял сферу своей деятельности и с нуля обучался новым профессиям. Сейчас автор ведет телеграм-канал, где постит полезные материалы для хорошего погружения в тему машинного обучения, а также подкаст, в котором общается с профессионалами из индустрии искусственного интеллекта. Подкаст - это также один из способов создания правильного контекста. Если вы развиваетесь или хотите развиваться в машинном обучении - подписывайтесь на канал и слушайте Machine Learning Podcast!
    Стать специалистом по машинному обучению

    Канал о машинном обучении для людей Рассказываю о последних трендах в ML, учусь разбираться в терминах вместе с вами. Для разбора теории приглашаю профессионалов. Подкаст: https://mlpodcast.mave.digital С вопросами и предложениями пишите @kmsint

    Telegram
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Визуализация решает или про иллюстрацию статистических тестов Автор: Автор: Артём Черёмухин (@acheremuhin) В статье представлены результаты использования пакетов ggstatsplot и ggpmisc, позволяющих визуализировать результаты проверки статистических гипотез и параметры уравнений регрессий. #статьи_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Top публикаций за июль 2022 Друзья, я запускаю новую, ежемесячную рубрику "Top постов месяца". В последнее воскресенье месяца будет выходить рейтинг, 5 лучших постов месяца по количеству пересылок, просмотров и реакций. Удобно для, тех кто читает канал не регулярно, и в конце месяца, сможет увидеть посты, получившие наибольший отклик от более активной аудитории. Посты данного раздела будут помечены тегом #top, Ниже лучшие посты июля 2022: ————————————— По пересылкам: 1. Не бойся выбрать путь отличный от других! 2. Неопределённость и бизнес 3. Предсказание оттока сотрудников на R 4. Видео урок по аналитике Telegram каналов с помощью R 5. Создаём быстрый скриншот сайта с помощью R По просмотрам: 1. Не бойся выбрать путь отличный от других! 2. Предсказание оттока сотрудников на R 3. Темы для ggplot2 основанные на телешоу 4. История языка R 5. Круглое катать, прямоугольное тащить, деревья сажать По реакциям: 1. Не бойся выбрать путь отличный от других! 2. История языка R 3. R - это как говорить на своём родном языке 4. Я беременна твоим ребёнком 5. RStudio становится Posit #top
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    Субботнее! R - это как говорить на своём родном языке, а Python - это как будто учишь китайский.
  • Реклама

  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    Видео урок по аналитике Telegram каналов с помощью R Опубликовал первый видео урок по работе с пакетом rtgstat, который позволяет вам запрашивать данные аналитики более 150 000 каналов, доступные в TGStat API. Ранее я уже рассказывал более подробно о функционале пакета. Тайм коды: 00:00 Вступление 00:23 Возможности TGStat API и пакета rtgstat. Тарифы TGStat API. 03:39 Функции запроса данных и текущей статистики telegram канала 04:25 Где найти API токен TGStat 05:00 Пример запроса данных и статистики по количеству показов, подписчиков, охвата поста и ERR в динамике по telegram каналу 08:02 Функции запроса данных по публикациям 08:44 Пример запроса публикаций канала и статистики по публикациям 11:48 Функции запроса упоминаний по заданному ключевому слову 12:08 Пример запроса количества упоминаний по ключевому слову в динамике и отдельно данных по упоминаниям, и каналам в которых были найдены упоминания 14:48 Функции поиска каналов 15:40 Пример поиска Telegram каналов по стране, тематике и языку, а так же запрос необходимых справочников 17:56 Опции, сеттеры и переменные среды пакета rtgstat 22:54 Лимиты TGStat API и управление опциями пакета 26:32 Заключение Ссылки: - видео - рассмотренный в видео код - сайт пакета rtgstat #видео_уроки_по_R
    rtgstat #1: Аналитика Telegram каналов на языке R с помощью TGStat API и пакета rtgstat

    В этом видео мы разберёмся с возможности TGStat API и пакета rtgstat, которые позволяют вам запрашивать собираемым сервисом TGStat данные более чем по 150 000 telegram каналов. rtgstat имеет отдельную функцию под каждый доступный в TGStat API метод. Пакет позволяет запрашивать данные и ститистику по telegram каналам, публикациям, искать каналы и публикации, получить информацию по упоминаниям ключевых фраз. |===========================================| Код используемый в видео: https://github.com/selesnow/publications/blob/master/code_example/rtgstat/rtgstat%20lesson.R |===========================================| Тайм коды: 00:00 Вступление 00:23 Возможности TGStat API и пакета rtgstat. Тарифы TGStat API. 03:39 Функции запроса данных и текущей статистики telegram канала 04:25 Где найти API токен TGStat 05:00 Пример запроса данных и статистики по количеству показов, подписчиков, охвата поста и ERR в динамике по telegram каналу 08:02 Функции запроса данных по публикациям 08:44 Пример запроса публикаций канала и статистики по публикациям 11:48 Функции запроса упоминаний по заданному ключевому слову 12:08 Пример запроса количества упоминаний по ключевому слову в динамике и отдельно данных по упоминаниям, и каналам в которых были найдены упоминания 14:48 Функции поиска каналов 15:40 Пример поиска Telegram каналов по стране, тематике и языку, а так же запрос необходимых справочников 17:56 Опции, сеттеры и переменные среды пакета rtgstat 22:54 Лимиты TGStat API и управление опциями пакета 26:32 Заключение |===========================================| Поддержать канал: Вы можете поддержать канал любой произвольной суммой , собранные средства пойдут на закупку оборудования, которое поможет повысить качество контента. https://secure.wayforpay.com/payment/R4marketing |===========================================| Автор: Алексей Селезнёв Telegram канал: https://t.me/R4marketing Онлайн курс автора "Язык R для интернет маркетинга": https://needfordata.ru/r

    YouTube
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​⚡️RStudio становится Posit 27 июля была рассылка от RStudio было сказана о том, что уже в октябре 2022 года компания будет переименована в Posit. Ниже перевод сообщения. ———————————— Мы рады сообщить, что в октябре мы переименуем RStudio, PBC в Posit, PBC! Мы выбрали Posit в качестве нового названия компании, потому что это слово, наиболее близко описывает то, что делают наши клиенты — они выдвигают идеи и критически анализируют их. Наш генеральный директор, JJ Allaire, написал сообщение в блоге, в котором подробно рассказал, почему сейчас самое подходящее время для ребрендинга RStudio. Вы можете прочитать этот пост здесь. За последние несколько месяцев мы вложили наши сердца в создание бренда, который точно отражал бы то, кем мы являемся. Мы считаем, что новый фирменный стиль лучше отражает нашу миссию — стать компанией с открытым исходным кодом для обработки данных, научных исследований и технических коммуникаций. Мы меняем названием не потому, что мы меняем сферу нашей деятельности или философию. Мы меняем наше название, чтобы оно лучше отражало то, что мы уже и так делаем. Мы рады видеть, каких высот мы достигнем вместе, и с нетерпением ждем возможности поделиться этим моментом со всеми в компании и в нашем сообществе. ———————————— Запуск нового сайта компании запланирован на октябрь 2022 года. Ссылки: - лендинг с дополнительной информацией о Posit - сообщение в блоге RStudio #новости_и_релизы_по_R
  • R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

    ​​Вглядываясь в зеркала или еще раз о проблеме гетероскедастичности Автор: Артём Черёмухин (@acheremuhin) В статье рассмотрен функционал пакета skedastic, содержащего 20+ тестов гетероскедастичности различных моделей. Описан функционал пакета и проведен простенький эксперимент по определению эффективности этих тестов. #статьи_по_R