R Προγραμματισμός: Επιστήμη Δεδομένων

Η επιστήμη δεδομένων απαιτεί γνώση σε διάφορους τομείς όπως η μηχανική μάθηση, ο προγραμματισμός R, η Python, η βαθιά μάθηση και πολλά άλλα. Μεταξύ όλων αυτών, μία από τις βασικές βασικές γλώσσες προγραμματισμού που απαιτείται για κάθε επιστήμονα δεδομένων είναι ο προγραμματισμός R. Αυτές οι γλώσσες προγραμματισμού βοηθούν έναν επιστήμονα δεδομένων να συλλέξει δεδομένα, να δημιουργήσει οπτικοποίηση, να πραγματοποιήσει προγνωστική και στατιστική ανάλυση και να επικοινωνήσει την πορεία των αποτελεσμάτων με τους ενδιαφερόμενους.

Βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού R:

Είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που αναπτύχθηκε από τους Robert Gentleman και Ross Ihaka. Ασχολείται με διάφορες έννοιες γραφικών και στατιστικών μεθόδων. Περιλαμβάνει στατιστικές παρεμβολές, γραμμική παλινδρόμηση και αλγόριθμο μηχανικής μάθησης, χρονοσειρές και πολλά άλλα. Λεπτομερής ανάλυση όπως η μείωση δεδομένων, η συσχέτιση και η ομαδοποίηση δεδομένων γίνονται εύκολα με τον προγραμματισμό R. Η διαδικασία χειρισμού δεδομένων του R είναι πολύ αποτελεσματική σε σύγκριση με τις υπόλοιπες. Οι έννοιες των κρίσιμων γλωσσών προγραμματισμού αναλύονται εύκολα από τον R. Παρέχει επίσης μεγάλη, ολοκληρωμένη, συνεκτική συλλογή μεταβατικών εργαλείων, που χρησιμοποιούνται ιδιαίτερα για την ανάλυση δεδομένων. Γραφικές εγκαταστάσεις, ευέλικτα εργαλεία, μαζί με καλά δομημένα προγράμματα είναι οι ειδικότητες του. Για εξαντλητικά προγράμματα, τα C, C++ και FORTRAN συνοδεύονται συχνά στη διαδικασία χρόνου εκτέλεσης.

Το R μπορεί να είναι χρήσιμο στην ανάλυση δεδομένων που λαμβάνουν χώρα στη σειρά από τα ακόλουθα βήματα:

  1. Προγραμματισμός: Το R είναι ένα προσβάσιμο και διαφανές εργαλείο προγραμματισμού

  2. Transforming: Είναι μια συλλογή από διάφορα εργαλεία βιβλιοθήκης που μπορούν να μας βοηθήσουν στην επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται ιδιαίτερα με την επιστήμη των δεδομένων.

  3. Ανακάλυψη: πρέπει να γίνει τελειοποίηση, ανάλυση και διερεύνηση των δεδομένων.

  4. Μοντελοποίηση: Το σωστό μοντέλο των δεδομένων συλλαμβάνεται από το R χρησιμοποιώντας ένα ευρύ φάσμα εργαλείων.

  5. Επικοινωνία: Ενσωματώστε γραφήματα, εξόδους και κώδικες για κοινή χρήση των εξόδων δεδομένων.

Ο προγραμματισμός R χρησιμοποιείται από πολυάριθμες βιομηχανίες, όπως η ακαδημαϊκή, η γεωργία, η υγειονομική περίθαλψη, η κυβέρνηση, η ασφάλιση, η χρηματοδότηση, το λιανικό εμπόριο, η μεταποίηση και πολλά άλλα. Μεγάλες εταιρείες όπως η Google, το Facebook, η Microsoft, η Uber, το Twitter, η HP, η Ford και η Novartis χρησιμοποιούν R πολλαπλούς σκοπούς. Εκτός από αυτά, οι τομείς πληροφορικής, το Analytics, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και οι εταιρείες συμβούλων χρησιμοποιούν επίσης το R για καλύτερη λειτουργία. Οι οικονομικές προβλέψεις, η ανάλυση συμπεριφοράς, η αποτελεσματικότητα στις διαφημίσεις, η οπτικοποίηση δεδομένων, η στατιστική ανάλυση και η μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου είναι μερικές από τις κύριες χρήσεις του προγραμματισμού R.

Το R παρέχει διάφορες μεθόδους για να απλοποιήσει τη στατιστική ανάλυση μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας τα ακόλουθα χαρακτηριστικά:

  • Μη γραμμική και γραμμική μοντελοποίηση

  • Ανάλυση χρονολογικών σειρών

  • Ομαδοποίηση

  • Διεπαφές και επεκτασιμότητα σε άλλες γλώσσες προγραμματισμού

  • Πακέτα κωδικών με δυνατότητα κοινής χρήσης

Οι δυνατότητες χαρτογράφησης και τα γραφικά αυτής της γλώσσας είναι ασύγκριτα. Αρχικά, το R κέρδισε δημοτικότητα στον ακαδημαϊκό τομέα όπου τα δεδομένα επρόκειτο να αναπαραχθούν συνεχώς και έγινε κλειδί για την αξιοπιστία. Η αναπαραγώγιμη εργασία ήταν επωφελής στον επιχειρηματικό τομέα όπου αναλύονταν κομμάτια δεδομένων από καιρό σε καιρό. Κάθε εργαλείο που απαιτείται από έναν επιστήμονα δεδομένων για την αξιολόγηση και τον χειρισμό δεδομένων περιλαμβάνεται στη γλώσσα προγραμματισμού R.

Η επιστήμη των δεδομένων επαναπροσδιορίζει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες διευθύνουν τις επιχειρήσεις τους. Η εκμάθηση μιας γλώσσας όπως η R μπορεί να σας βοηθήσει με διάφορους τρόπους, όπως η παροχή των καλύτερων πληροφοριών για τα δεδομένα, κάτι που τελικά σας κάνει έναν επιτυχημένο αναλυτή δεδομένων.



Source by Shalini M

Σχολιάστε