Makaleara.com

Veri bilimi, makine öğrenimi, R programlama, Python, derin öğrenme ve çok daha fazlası gibi çeşitli alanlarda ustalaşmayı gerektirir. Hepsi arasında, her bilim adamı için gerekli ana anahtar programlama dillerinden biri R-programlamadır. Bu programlama dilleri veri toplayıcının veri toplamasına, görselleştirmeler oluşturmasına, tahmini ve istatistiksel analiz yapmasına ve sonuçları ilgili taraflarla paylaşmasına yardımcı olur.

R programlama dilinin temelleri:

Robert Gentleman ve Ross Ihaca tarafından geliştirilen bir programlama dilidir. Grafik ve istatistiksel yöntemlerin çeşitli kavramlarıyla ilgilenir. İstatistiksel girişim, doğrusal regresyon ve makine öğrenme algoritması, zaman serileri ve çok daha fazlasını içerir. Veri azaltma, korelasyon ve verilerin kümelenmesi gibi detaylı analizler, R programlama kullanılarak kolayca yapılabilir R veri işleme süreci diğerlerine göre çok etkilidir. Bir programlama dilinin kritik kavramları R tarafından kolayca analiz edilir. Ayrıca, özellikle veri analizi için kullanılan büyük, entegre, tutarlı bir dizi geçici araç sağlar. Grafik araçlar, esnek araçlar ve iyi yapılandırılmış programlar onun özellikleridir. Kapsamlı programlar için C, C ++ ve FORTRAN genellikle çalışma zamanında izlenir.

R, bir sonraki adımlarda meydana gelen verilerin analizinde yararlı olabilir:

1. Programlama: R – uygun fiyatlı ve şeffaf programlama aracı

2. Dönüşüm: Bu, özellikle veri bilimi ile ilgili problemleri çözmemize yardımcı olabilecek farklı kütüphane araçlarının bir koleksiyonudur.

3. Tespit: verilerin iyileştirilmesi, analizi ve araştırılması yapılmalıdır.

4. Modelleme: Doğru veri modeli R tarafından çok çeşitli araçlar kullanılarak yakalanır.

5. İletişim: Çıktıyı paylaşmak için grafikleri, çıktıyı ve kodları entegre edin.

R-programlama birçok endüstride kullanılmaktadır: akademik, tarımsal, tıbbi, devlet, sigorta, finans, perakende, imalat ve diğerleri. Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford ve Novartis gibi büyük şirketler çok amaçlı R kullanır. Ayrıca, BT sektörleri, analitikler, finansal kurumlar ve danışmanlık şirketleri de daha iyi işlemek için R’yi kullanıyor. Ekonomik tahmin, davranış analizi, reklam performansı, veri görselleştirme, istatistiksel analiz ve kredi riski modellemesi R. programlamanın ana uygulama alanlarından bazılarıdır.

R, aşağıdaki işlevleri kullanarak büyük verilerin istatistiksel analizini basitleştirmek için çeşitli yöntemler sunar:

• Doğrusal olmayan ve doğrusal modelleme

• Zaman Serisi Analizi

• kümeleme

• Arabirimler ve diğer programlama dillerine genişletilebilirlik

• Paylaşılan Kod Paketleri

Bu dilin grafik ve grafik yetenekleri karşılaştırılabilir değildir. Başlangıçta, R, verilerin sürekli olarak yeniden üretilmesi gereken akademik sektörde popülerlik kazandı ve bu, güvenilirliğin anahtarı haline geldi. Veri parçalarının zaman zaman analiz edildiği iş sektöründe tekrarlanabilir çalışmalar faydalı olmuştur. Bir bilim insanının verileri değerlendirmek ve işlemek için ihtiyaç duyduğu tüm araçlar R programlama dilinde bulunmaktadır.

Veri bilimi şirketlerin iş yapma şeklini yeniden tanımlar. R gibi bir dil öğrenmek size çeşitli şekillerde yardımcı olabilir, örneğin, verileri daha iyi anlamanıza yardımcı olur ve bu da sizi başarılı bir veri analisti yapar.