(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe https://pacha.dev/blogși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Înainte de conținutul principal: creez o comunitate R pe Grupuri Google. Vă puteți alătura grupului folosind acest formular.
Construiesc pachete R personalizate și aplicații Shiny/Tabler, iar în prezent iau clienți noi. Puteți găsi profilul meu pe Fiverr.
Înainte de a începe al doilea master și doctoratul, am condus o practică de consultanță în statistică timp de aproape zece ani. Cea mai mare parte a acestei lucrări s-a împărțit în trei categorii: proiectarea și implementarea bazelor de date SQL pentru a eficientiza analiza datelor, construirea de pachete R personalizate pentru a simplifica accesul la date și raportarea pentru echipe și crearea de tablouri de bord Shiny pentru a rezuma informațiile prin diagrame și KPI.
Odată cu creșterea inteligenței artificiale, aceasta este o afirmație puțin mai dificilă decât a fost acum câțiva ani: schițarea unei funcții sau a unei aplicații mici este mai ușor ca niciodată. În cazul în care cred că încă adaug valoare reală, este în părțile care nu se descurcă bine cu inteligența artificială de la sine – transformând un set de cerințe într-un pachet care poate fi întreținut, proiectând ceva pe care echipa dvs. se va bucura să îl folosească și asigurându-vă că întregul lucru este testat, documentat și instalabil de către oameni care nu sunt experți R. Pe lângă asta, pun accent pe scrierea totul cu o abordare minimă, ceea ce înseamnă că depun un efort activ pentru a menține logica codului simplă și a mă gândi la întreținerea sa pe termen lung.
Sunt și în ultimul an de doctorat și între o plată nerezolvată încă nerezolvată de la universitatea anterioară și un proiect secundar – o mică afacere cu pedale de chitară – că am început să fac față acelei urgențe financiare, dar care nu este foarte profitabilă și nici aliniată cu ceea ce studiez.
Caut să reluez acest tip de muncă pe lângă cercetarea mea. Am, de asemenea, o dizabilitate de mobilitate (mă descurc cu un baston, din cauza artritei), ceea ce a făcut ca opțiunile obișnuite cu normă parțială, cum ar fi cafenele sau restaurante, să nu fie practic, așa că munca de consultanță pe care o pot face de pe un laptop este cu adevărat cea mai potrivită pentru mine în acest moment.
Dacă organizația dvs. folosește R, există avantaje clare de a avea un pachet R intern, indiferent dacă aveți un singur utilizator R sau zeci. Un pachet construit în jurul nevoilor specifice ale organizației dvs. oferă acces mai ușor la date, funcții partajate pentru transformare și analiză, precum și un aspect coerent în rapoarte și tablouri de bord.
Lansarea primului pachet intern poate fi încă descurajantă: ce funcții îi aparțin, cum îl vor instala colegii și vor primi actualizări și cum să păstrați calitatea constantă pe măsură ce mai mulți oameni contribuie. Acesta este exact tipul de problemă cu care îmi place să ajut – planificarea pachetului în jurul fluxului de lucru real al echipei tale, integrarea acestuia în infrastructura existentă și construirea funcțiilor de bază pentru accesul la date, analiză și raportare, astfel încât proiectul să aibă o bază solidă încă din prima zi.
Se poate spune ceva similar despre tablourile de bord și vă pot ajuta să construiți ceva informativ care să mențină calitatea constantă, pe măsură ce mai mulți utilizatori ajută la îmbunătățirea acesteia.
Dacă vreunul dintre acestea sună util, nu ezitați să contactați prin Fiverr sau să aruncați o privire la pachetele de mai sus pentru a vă face o idee despre munca mea.
Mai jos este o mostră a pachetelor pe care le-am construit de-a lungul anilor.
Vizualizarea datelor
- d3po: Un set de șabloane cu opinie pentru vizualizarea rapidă a datelor folosind D3.js și R. Este pe deplin compatibil cu RMarkdown și Shiny și este disponibil sub licența Apache 2.0 pentru utilizare în proiecte comerciale și necomerciale.
- tabler: o alternativă complet open-source la Shiny, care merită luată în considerare dacă aveți nevoie de un tablou de bord cu mai multe sesiuni și mai mulți utilizatori.
Comerțul Internațional
- tradestatistics: Open trade Statistics API wrapper și program utilitar.
- wbstats: un pachet R pentru căutarea și descărcarea datelor din API-ul Băncii Mondiale.
Econometrie
- capibara: potrivire rapidă și eficientă în memorie a modelelor liniare cu efecte fixe cu dimensiuni mari.
- gravitație: metode de estimare pentru modelele gravitaționale.
Legături R și C++
- cpp4r: Interfață „C++” și „R” numai pentru antet
Algebră liniară
- armadillo4r: Oferă declarații de funcții și definiții de funcții inline care facilitează comunicarea între R și biblioteca Armadillo C++ pentru algebră liniară și calcul științific.
format REDATAM
- Open REDATAM (C++): Open Redatam este un software open source pentru extragerea de informații brute din bazele de date REDATAM. A fost creat pentru a recupera informațiile bazelor de date REDATAM pentru analiză statistică folosind instrumente standard precum SPSS, STATA, R etc. În prezent are atât ambalaje R, cât și Python.
