R सीखें: डेटा और कोड
R सीखें: डेटा और कोड — R कोड लिखें, फिर चार्ट और टेबल देखें
R सीखें: डेटा और कोड, R programming के लिए बनाया गया iOS और Android ऐप है, जिसका लक्ष्य डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी है। आप एक छोटा पाठ पढ़ते हैं, बिल्ट-इन एडिटर में R कोड लिखते हैं, उसे चलाते हैं और चार्ट या डेटा टेबल ऐप में दिखाई देती है। आपके पहले vector से लेकर regression तक 43 courses हैं, साथ में AI mentor और इंटरैक्टिव statistics simulators भी हैं।
- कीमत
- मुफ़्त, Pro अपग्रेड
- प्लैटफ़ॉर्म
- iOS और Android
- भाषाएँ
- 22
- आयु रेटिंग
- 4+
- कोड रनर
- R 4.0, इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक
- आवश्यकताएँ
- iOS 15.1 या बाद का संस्करण
- App Store
- 5.0 ★ (1)
R डेटा के लिए बनाया गया है, इसलिए इसका आउटपुट कोड जितना ही महत्वपूर्ण है।
R में print statement बहुत बड़ा इनाम नहीं होता। असली फायदा histogram, sortable table या fitted line में है। इसी वजह से यह ऐप run के तुरंत बाद plot(), hist(), boxplot() और barplot() के drawings और data frames को वास्तविक tables के रूप में दिखाता है, बजाय इसके कि आपको केवल text की एक लंबी दीवार के साथ छोड़ दे।
यह क्या है
R सीखें: डेटा और कोड iOS और Android के लिए एक mobile R tutorial, R course और code editor है। इसमें 159 lessons वाले 43 courses हैं, जिनका स्तर A1 से C1 तक है। इनमें vectors और data frames, dplyr और tidyr, ggplot2 charts, exploratory data analysis, probability और statistics, तथा tidymodels, Shiny और RStan के साथ Bayesian statistics जैसे advanced topics शामिल हैं। एडिटर आपके कोड को ऐप के servers पर मौजूद वास्तविक R 4.0 interpreter पर चलाता है, इसलिए इंटरनेट कनेक्शन आवश्यक है। AI mentor किसी error message, table या chart को समझा सकता है।
ऐप के अंदर
यह कैसा दिखता है
कोर्स
R कोर्स में क्या-क्या शामिल है
ऐप की अपनी कोर्स सूची से 43 कोर्स और 159 पाठ, जिन्हें A1 से C1 तक ग्रेड किया गया है। ये आठ चरण लर्निंग पाथ का पूरा ढांचा तैयार करते हैं।
Welcome to R और Introduction to R and RStudio
R इंस्टॉल करना, RStudio में अपना रास्ता समझना, बुनियादी अंकगणित, ऑब्जेक्ट बनाना और व्यवस्थित वर्कस्पेस बनाए रखना।
डेटा प्रकार और संरचनाएँ, मैट्रिक्स, अनुपलब्ध मान
वेक्टर, मैट्रिस और फैक्टर, सीक्वेंस, टाइप कन्वर्ज़न, और गणनाओं में NA व NaN का व्यवहार।
फ़ंक्शन, कंट्रोल फ्लो, स्ट्रिंग्स और डेट्स
फ़ंक्शन लिखना, if और लूप लॉजिक, डिबगिंग, स्ट्रिंग फ़ॉर्मैटिंग, तारीखों के साथ काम करना, और वैल्यू को सॉर्ट व रैंक करना।
डेटा में हेरफेर और Tidyverse
dplyr से फ़िल्टरिंग और सारांश बनाना, tidyr से डेटा का आकार बदलना, और readr व readxl से फ़ाइलें पढ़ना।
Data Visualization
सबसे पहले base R से प्लॉट बनाना, फिर ggplot2 से लेयर्ड चार्ट तैयार करना।
खोजपरक डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी
डेटासेट का वर्णन, प्रायिकता, सिमुलेशन और सांख्यिकीय विश्लेषण, साथ में हर विचार को बदलते हुए देखने के लिए सिमुलेटर।
फ़ंक्शनल प्रोग्रामिंग, मॉडलिंग और Shiny
purrr, tidymodels से मशीन लर्निंग, random forests, Shiny applications और Plumber APIs।
विशेषज्ञ और उन्नत विषय
टेक्स्ट माइनिंग, जियोस्पेशियल विश्लेषण, पैकेज डेवलपमेंट, परफ़ॉर्मेंस और पैरेलल कंप्यूटिंग, और RStan के साथ Bayesian statistics।
यह कैसे काम करता है
एक सामान्य study session
एक session में किसी idea को समझने और उसे वास्तविक output से जाँचने के बीच बारी-बारी से काम होता है, इसलिए हर concept का परिणाम ऐसी चीज़ होता है जिसे आप देख सकते हैं।
आज का lesson खोलें
जहाँ आपने छोड़ा था, वहीं से शुरू करें या learning path में से कोई topic चुनें। हर lesson की शुरुआत आसान भाषा में दिए गए छोटे explanation और idea समझ में आया या नहीं, यह जाँचने वाले quick question से होती है।
कोड edit करके चलाएँ
R editor खोलें, example बदलें और उसे run करें। Text results console में जाते हैं, plot calls chart बनाते हैं और data frame एक sortable table के रूप में दिखाई देता है, जिसमें column summary होती है और NA values highlight की जाती हैं।
कुछ स्पष्ट न हो तो पूछें
अगर कोई error message समझ से बाहर हो, तो R Error Doctor उसे आसान भाषा में समझाता है और fix सुझाता है। जिस output, table या chart को आप नहीं समझते, उसके लिए AI data mentor बताता है कि उसमें क्या दिखाया गया है।
ऐसे data के साथ अभ्यास करें जिसे आप छू सकें
mtcars, iris और airquality जैसे built-in datasets पर guided tasks पूरे करें, notebook में cell by cell analysis बनाएँ या अपनी CSV import करें।
इसमें क्या है
ऐप के अंदर क्या है
43
R courses, 159 lessons
A1 से C1 तक के स्तरों वाली learning path: vectors, matrices, factors, strings और dates, control flow, data manipulation, visualization, statistics और Shiny apps तथा Plumber APIs जैसे advanced topics।
Charts
अपने code से plots और tables
plot(), hist(), boxplot() और barplot() ऐप के अंदर draw होते हैं और data frames tables के रूप में दिखते हैं जिन्हें आप sort कर सकते हैं। इनमें column summary होती है और missing values चिह्नित रहती हैं।
12
Statistics simulators
normal curve, central limit theorem, p-values, correlation, fitting a line, sample size और boxplot anatomy पर interactive workshops। हर workshop आपके द्वारा move की जाने वाली चीज़ों के पीछे का R code दिखाता है।
Datasets
Dataset Lab और R Notebook
mtcars, iris, airquality और पाँच practice CSV files पर guided tasks, साथ ही अपनी analysis बनाने के लिए cell-by-cell notebook। आप अपनी CSV भी import कर सकते हैं।
Error Doctor
आसान भाषा में R errors
R Error Doctor cryptic error messages को सरल शब्दों में दोबारा लिखता है और जहाँ base R में कोई तरीका मौजूद हो, वहाँ उसी approach का उपयोग करते हुए fix सुझाता है।
Projects
Analysis projects और missions
शेयर किए जा सकने वाले रिपोर्ट कार्ड के साथ 3 एंड-टू-एंड विश्लेषण प्रोजेक्ट, 20 निर्देशित कोडिंग प्रोजेक्ट और आसान, मध्यम व कठिन स्तरों पर 60 मिशन।
पृष्ठभूमि
R का उपयोग किस लिए किया जाता है, और क्या यह पहली programming language के रूप में अच्छी है?
R statistics और data analysis के लिए बनाई गई language है। Researchers, analysts, biostatisticians, economists और psychologists इसका उपयोग data को साफ़ करने, उसका सारांश बनाने, hypothesis जाँचने और परिणाम को chart के रूप में दिखाने के लिए करते हैं। जब आपका लक्ष्य data हो, तो यह पहली language के रूप में एक उचित विकल्प है, क्योंकि छोटा-सा script भी कोई अर्थपूर्ण परिणाम देता है: mean, regression line या plot। अगर आप websites या mobile apps बनाना चाहते हैं, तो यह कमज़ोर विकल्प है, क्योंकि वहाँ general-purpose language अधिक उपयुक्त रहती है।
सबसे पहले vectorsबाकी हर चीज़ के पीछे का विचार
R में एक अकेला number भी length one वाला vector होता है और अधिकांश operations एक साथ पूरे vector पर काम करते हैं। यह बात समझ में आते ही loops कम इस्तेमाल होते हैं और code छोटा हो जाता है। यही कारण है कि दूसरी languages से आने वाले लोगों को R कुछ अजीब लगता है।
Data framesR का spreadsheet वाला रूप
Data frame एक table होता है, जिसमें हर column में एक ही तरह की value होती है और हर row एक observation होती है। mtcars और iris जैसे built-in practice sets data frames हैं, और आपके पढ़े लगभग हर analysis की शुरुआत किसी data frame को load या build करने से होती है।
Missing values (NA)real data का पहला आश्चर्य
R किसी अज्ञात value को NA के रूप में चिह्नित करता है और अनुमान लगाने से इनकार करता है। जिस column में एक भी NA हो, उसका mean भी NA ही होता है, जब तक आप यह न बताएँ कि उसे कैसे संभालना है। इसी वजह से missing values को handle करना शुरुआती skill है, advanced skill नहीं।
Base R और tidyverseएक ही बात कहने के दो तरीके
Base R वह है जो language के साथ आता है। tidyverse packages का एक family है (dplyr, tidyr, ggplot2, readr), जिसे कई analysts data को reshape करने और charts बनाने के लिए पसंद करते हैं। वास्तविक दुनिया का अधिकांश R code दोनों को मिलाकर लिखा जाता है, इसलिए दोनों styles को पढ़ना उपयोगी है।
उपयुक्तता
यह किन लोगों के लिए है — और किनके लिए नहीं
आपके लिए सही है, अगर आप
- ऐसी statistics, biostatistics, psychology या economics की कक्षा ले रहे हैं जिसमें R का इस्तेमाल होता है
- स्प्रेडशीट में काम करते हैं और अपना विश्लेषण कोड में ले जाना चाहते हैं
- ऐसी पहली प्रोग्रामिंग भाषा चाहते हैं जो वेबसाइटों के बजाय डेटा के लिए बनाई गई हो
- R कोड पढ़ना चाहते हैं और समझना चाहते हैं कि सांख्यिकीय परिणाम क्या बता रहा है
- एक लाइन बदलकर और चार्ट को फिर से बनते देखकर सबसे अच्छी तरह सीखते हैं
आपके लिए सही टूल नहीं है, अगर आप
- dplyr, ggplot2 या tidymodels को फ़ोन पर खुद चलाना चाहते हैं: इन-ऐप रनर base R 4.0 है, इसलिए ये पाठ कोड और विचार सिखाते हैं, जबकि पैकेज आपको कंप्यूटर पर चलाने होंगे
- ऑफ़लाइन कोड करने की उम्मीद रखते हैं: एडिटर आपका कोड ऐप के सर्वर पर भेजता है, इसलिए कनेक्शन ज़रूरी है
- सब कुछ मुफ़्त चाहते हैं: पहला कोर्स मुफ़्त है और Pro बाकी सभी सुविधाएँ अनलॉक करता है
- सामान्य web या app development कोर्स खोज रहे हैं
सवाल
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
फ़ोन पर R programming सीखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
ऐसा ऐप खोजें जो आपको R चलाने दे और आउटपुट दिखाए, क्योंकि R की असली उपयोगिता चार्ट, टेबल और सांख्यिकीय परिणामों में है। R सीखें: डेटा और कोड में वास्तविक R 4.0 interpreter से जुड़ा built-in editor है, इसलिए हर बार रन करने के बाद plots और data frames दिखाई देते हैं। इसके साथ छोटे पाठ, एक notebook और 12 statistics simulators मिलते हैं, और आप iOS व Android पर ऐप को मुफ़्त में इस्तेमाल करना शुरू कर सकते हैं।
क्या ऐप वास्तविक R कोड चलाता है या केवल उदाहरण दिखाता है?
यह वास्तविक R चलाता है। आपका कोड ऐप के सर्वर पर मौजूद R 4.0 interpreter को भेजा जाता है और परिणाम text, chart या table के रूप में वापस आता है। यह प्रक्रिया ऑनलाइन होती है, इसलिए जब भी आप रन दबाते हैं, R सीखें: डेटा और कोड को इंटरनेट कनेक्शन की ज़रूरत होती है।
क्या मैं ऐप के अंदर dplyr और ggplot2 का इस्तेमाल कर सकता हूँ?
पाठों में dplyr, tidyr, ggplot2 और अन्य tidyverse पैकेज सिखाए जाते हैं, लेकिन इन-ऐप रनर अपने recommended packages के साथ base R 4.0 है। dplyr, ggplot2 या tidymodels जैसे पैकेज खुद चलाने के लिए कंप्यूटर पर R का इस्तेमाल करें। जहाँ base R का तरीका उपलब्ध है, वहाँ R सीखें: डेटा और कोड का R Error Doctor उसे दिखाता है।
क्या R डेटा विश्लेषण के लिए पहली प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में अच्छी है?
हाँ, अगर आपका लक्ष्य डेटा है। R को statistics के लिए बनाया गया है, इसलिए किसी कॉलम का सारांश बनाना, histogram तैयार करना या एक लाइन फिट करना कुछ ही लाइनों में हो जाता है। R सीखें: डेटा और कोड यह मानकर चलता है कि आपको पहले से कोई अनुभव नहीं है और R इंस्टॉल करने व वैल्यू को वेरिएबल में रखने से शुरुआत करता है, फिर data frames और charts तक ले जाता है।
पाठों के अलावा मैं और क्या अभ्यास कर सकता हूँ?
R सीखें: डेटा और कोड में mtcars, iris, airquality और अभ्यास के लिए पाँच CSV फ़ाइलों वाला Dataset Lab शामिल है। हर डेटासेट में निर्देशित कार्य हैं और आप अपनी CSV भी इम्पोर्ट कर सकते हैं। इसके अलावा, सेल-दर-सेल विश्लेषण बनाने के लिए R Notebook, 60 coding missions और रोज़ाना का data puzzle भी है।
statistics simulators क्या हैं?
ये 12 इंटरैक्टिव वर्कशॉप हैं, जिनमें आप स्लाइडर को खिसकाकर परिणाम को बदलते हुए देखते हैं: normal curve, central limit theorem, p-values, correlation, एक लाइन फिट करना, sample size, boxplot anatomy और बहुत कुछ। हर वर्कशॉप इसके पीछे का R कोड दिखाती है, जिससे R सीखें: डेटा और कोड में विचार और syntax साथ-साथ समझ आते हैं।
क्या R सीखें: डेटा और कोड मुफ़्त है?
इसे डाउनलोड करना मुफ़्त है और पहला कोर्स, Welcome to R, भी मुफ़्त है। मुफ़्त वर्ज़न में हर पाठ का preview, R editor, Error Doctor, 12 simulators में से 6, 3 datasets, 1 guided project, 1 analysis project, 2 missions और रोज़ाना AI mentor की सीमित सुविधा शामिल है, और इसमें विज्ञापन दिखाई देते हैं। Pro सभी कोर्स, सभी प्रोजेक्ट, simulators और datasets, exam और certificate को अनलॉक करता है और विज्ञापन हटा देता है। ऐप Google Play पर R सीखें: डेटा और कोड और App Store पर Learn R: Data Analysis & Code के नाम से सूचीबद्ध है।
Pro की billing कैसे काम करती है?
Pro साप्ताहिक, मासिक या वार्षिक subscription के रूप में, या एकमुश्त lifetime purchase के रूप में उपलब्ध है। ऐप में offer दिखाई देने पर आप चुनते हैं कि कौन-सा विकल्प लेना है, और purchase App Store या Google Play के ज़रिए पूरी होती है।
क्या कोई certificate मिलता है?
हाँ। R सीखें: डेटा और कोड में अंतिम परीक्षा पास करने पर आपको R का completion certificate मिलता है, जो Pro का हिस्सा है। यह दिखाता है कि आपने course material पूरा कर लिया है; यह academic qualification नहीं है।
क्या यह app R Foundation या Posit से जुड़ा है?
नहीं। R सीखें: डेटा और कोड एक स्वतंत्र app है और इसका R Foundation या Posit से कोई संबंध नहीं है, न ही इसे उनका समर्थन प्राप्त है। यह iOS और Android पर 22 भाषाओं में उपलब्ध है।
शुरू करें
आज ही R की अपनी पहली लाइन चलाएँ
iOS और Android पर 22 भाषाओं में शुरुआत निःशुल्क करें।
CoddyKit की ओर से और
iOS और Android पर उपलब्ध है।