Programmation R: Science des données

La science des données nécessite la maîtrise de divers domaines tels que l’apprentissage automatique, la programmation R, Python, l’apprentissage en profondeur et bien d’autres.

Parmi tous ces éléments, l’un des langages de programmation clés de base requis pour chaque scientifique des données est la programmation R. Ces langages de programmation aident un scientifique des données à collecter des données, à créer une visualisation, à effectuer des analyses prédictives et statistiques et à communiquer le cours des résultats aux parties prenantes. Concepts de base du langage de programmation A: Il s’agit d’un langage de programmation développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka. Il traite de divers concepts de méthodes graphiques et statistiques. Comprend les interférences statistiques, la régression linéaire et l’algorithme d’apprentissage automatique, les séries temporelles et bien plus encore. Une analyse détaillée comme la réduction des données, la corrélation et la mise en commun des données se fait facilement avec la programmation R. Le processus de gestion des données de R est très efficace par rapport au reste. R. Les concepts de langage de programmation critique sont facilement analysés par R. Il fournit également une vaste collection intégrée et cohérente d’outils de transition, particulièrement utilisés pour l’analyse des données. Ses installations graphiques, ses outils flexibles et ses programmes bien structurés sont ses spécialités. Pour les programmes complets, C, C ++ et FORTRAN sont souvent accompagnés dans le processus d’exécution.R peut être utile pour analyser les données qui se déroule dans la série d’étapes suivantes: Programmation: R est un outil de programmation Accessible et transparent. Transformation: est une collection de divers outils de bibliothèque qui peuvent nous aider à résoudre des problèmes particulièrement liés à la science des données. Découverte: les données doivent être affinées, analysées et examinées. Modélisation: R capture le bon modèle de données à l’aide d’un large éventail d’outils Communication: intégrez des graphiques, des sorties et des codes pour partager les sorties de données La programmation R est utilisée par de nombreuses industries, à savoir académique, agricole, santé, gouvernement, assurance, finance, vente au détail, fabrication et bien plus encore. De grandes entreprises comme Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford et Novartis utilisent plusieurs objectifs R. En plus de cela, les sociétés informatiques, analytiques, financières et de conseil utilisent également R pour de meilleures performances. La prévision économique, l’analyse comportementale, l’efficacité publicitaire, la visualisation des données, l’analyse statistique et la modélisation du risque de crédit sont quelques-unes des principales utilisations de la programmation RR. Il fournit plusieurs méthodes pour simplifier l’analyse statistique des mégadonnées en utilisant les fonctionnalités suivantes: Modélisation non linéaire et linéaire. Analyse des séries temporelles Interfaces de clustering et extensibilité à d’autres langages de programmation. Packages de code partageables Les graphismes et les capacités graphiques de ce langage sont inégalés. Initialement, R a gagné en popularité dans le secteur universitaire où les données devaient être constamment reproduites et sont devenues une clé de crédibilité. Le travail reproductible a été avantageux dans le secteur des entreprises où des fragments de données ont été analysés de temps en temps. Chaque outil requis par un scientifique des données pour évaluer et manipuler des données est inclus dans le langage de programmation R. La science des données redéfinit la façon dont les entreprises gèrent leurs activités. Apprendre un langage comme R peut vous aider de plusieurs façons, notamment en fournissant les meilleures informations de vos données, ce qui fait de vous un analyste de données performant.