R-Programmierung: Data Science

Data Science erfordert Beherrschung in verschiedenen Bereichen wie Machine Learning, R-Programmierung, Python, Deep Learning und vielen mehr. Unter all diesen ist die R-Programmierung eine der grundlegenden Schlüsselprogrammiersprachen, die für jeden Datenwissenschaftler erforderlich sind. Diese Programmiersprachen helfen einem Data Scientist, Daten zu sammeln, Visualisierungen zu erstellen, prädiktive und statistische Analysen durchzuführen und den Ergebnisverlauf mit Stakeholdern zu kommunizieren.

Grundlagen der Programmiersprache R:

Es ist eine Programmiersprache, die von Robert Gentleman und Ross Ihaka entwickelt wurde. Es beschäftigt sich mit verschiedenen Konzepten grafischer und statistischer Methoden. Es umfasst statistische Interferenzen, lineare Regression und maschinelle Lernalgorithmen, Zeitreihen und vieles mehr. Detaillierte Analysen wie Datenreduktion, Korrelation und Clustering von Daten sind mit der R-Programmierung problemlos möglich. Der Datenverarbeitungsprozess von R ist im Vergleich zu den anderen sehr effektiv. Kritische Programmiersprachenkonzepte können von R leicht analysiert werden. Es bietet auch eine große, integrierte, kohärente Sammlung von Übergangswerkzeugen, die insbesondere für die Datenanalyse verwendet werden. Grafische Einrichtungen, flexible Tools sowie gut strukturierte Programme sind seine Spezialitäten. Bei erschöpfenden Programmen werden C, C++ und FORTRAN oft im Laufzeitprozess begleitet.

R kann bei der Analyse von Daten hilfreich sein, die in einer Reihe der folgenden Schritte ablaufen:

  1. Programmierung: R ist ein zugängliches und transparentes Programmierwerkzeug

  2. Transforming: Es ist eine Sammlung verschiedener Bibliothekstools, die uns bei der Lösung von Problemen insbesondere im Zusammenhang mit Data Science helfen können.

  3. Discovering: Die Daten müssen verfeinert, analysiert und untersucht werden.

  4. Modellierung: Das richtige Modell der Daten wird von R mit einer Vielzahl von Werkzeugen erfasst.

  5. Kommunizieren: Integrieren Sie Grafiken, Ausgaben und Codes, um die Datenausgaben zu teilen.

Die R-Programmierung wird von zahlreichen Branchen verwendet, nämlich von Hochschulen, Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Behörden, Versicherungen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung und vielem mehr. Große Unternehmen wie Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford und Novartis nutzen R für mehrere Zwecke. Darüber hinaus nutzen auch IT-Branchen, Analytics, Finanzinstitute und Beratungsunternehmen R für besseres Funktionieren. Wirtschaftsprognosen, Verhaltensanalysen, Werbewirksamkeit, Datenvisualisierung, statistische Analysen und Kreditrisikomodellierung sind einige der wichtigsten Anwendungen der R-Programmierung.

R bietet verschiedene Methoden, um die statistische Analyse von Big Data zu vereinfachen, indem die folgenden Funktionen verwendet werden:

  • Nichtlineare und lineare Modellierung

  • Zeitreihenanalyse

  • Clustering

  • Schnittstellen und Erweiterbarkeit zu anderen Programmiersprachen

  • Gemeinsam nutzbare Codepakete

Die Diagrammfunktionen und Grafiken dieser Sprache sind unvergleichlich. Anfangs gewann R im akademischen Bereich an Popularität, wo Daten ständig reproduziert werden mussten und wurde zu einem Schlüssel zur Glaubwürdigkeit. Reproduzierbare Arbeit war im Geschäftssektor von Vorteil, in dem von Zeit zu Zeit Datenblöcke analysiert wurden. Jedes Werkzeug, das ein Data Scientist benötigt, um Daten auszuwerten und zu bearbeiten, ist in der Programmiersprache R enthalten.

Data Science definiert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen, neu. Das Erlernen einer Sprache wie R kann Ihnen auf verschiedene Weise helfen, z. B. die besten Einblicke in Daten zu geben, was Sie schließlich zu einem erfolgreichen Datenanalysten macht.


Source by Shalini M

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