دلایل این که چرا استفاده از R برای علوم داده بهترین انتخاب است

دلایل این که چرا استفاده از R برای علوم داده بهترین انتخاب است

در دوران مدرن ، حوزه علوم داده با سرعت بسیار زیادی در حال پیشرفت است. از این رو ، برای مشاغل مهم است که همگام با تکنولوژی پیش بروند و بین آن ها و تکنولوژی فاصله ای نیفتد زیرا این فاصله با گذشت زمان دائم بیشتر می شود.

حتی از زمان اولین معرفی R در آگوست سال 1993 ، زبان برنامه نویسی R  به گزینه مناسبی برای علم داده تبدیل شد. R به غیر از یک زبان برنامه نویسی ، یک محیط نرم افزاری برای محاسبات آماری و گرافیک است.

R  برای علوم داده

R که از نظر كارشناسان و آمارشناسان به عنوان يك انتخاب برتر براي تحليل داده ها و توسعه نرم افزار آماري مورد استفاده قرار گرفته است ، R  یك زبان برنامه نویسی پويا است كه تحت مجوز GNU GPL v2 موجود است این بدان معنی است که زبان برنامه نویسی آماری کاملاً رایگان برای استفاده است.

اگرچه ابزارهای مختلفی برای علم داده وجود دارد ، اما R یکی از بهترین گزینه ها است. با این حال ، در اینجا 5 دلیل برای متقاعد کردن شما وجود دارد که چرا R مناسب برای علوم داده است:

پشتیبانی جامع از بسته های با موضوع خاص و ابزارهای ارتباطی

دو گزینه پیشرو در بین تمام ابزارهای علمی داده سطح بالا پایان پایتون و R است. اگرچه یادگیری پایتون بسیار آسانتر از یادگیری R است ، اما گزینه اول از نظر پشتیبانی کتابخانه برای مباحث مربوط به اقتصاد سنجی و سایر موضوعات مهم مربوط به علوم داده کمبود دارد.

R مجموعه ای مناسب از كتابخانه ها را برای علم داده به همراه كتابخانه هایی برای یادگیری ماشین و آمار ارائه می دهد R. همچنین دارای کتابخانه هایی برای اقتصاد سنجی ، مالی و زمینه های دیگر است که برای انجام تجزیه و تحلیل تجاری مورد استفاده قرار می گیرد.

Python یک زبان برنامه نویسی است که برای مهندسین نرم افزار که دانش خوبی در یادگیری ماشین ، ریاضیات و آمار دارند مناسب تر است. افرادی که از دیدگاه مشاغل به علم داده علاقه دارند ، معمولاً متعلق به یک تجارت یعنی پیشینه غیر فنی هستند و معمولا از پیچیدگی های برنامه نویسی کاملاً آگاه نیستند. از این رو ، شروع به کار با پایتون برای دانش داده ها گزینه راحت تری برای آنهاست.

بیشتر فعالیت ها در امور اقتصادی و مالی شامل ارتباطات واضح است و به طور معمول به صورت اینفوگرافیک ، برنامه های تعاملی و گزارش هستند. یکی دیگر از مضرات استفاده از پایتون بجای R  برای علم داده عدم استفاده از ابزارهای ارتباطی است که مهمترین آنها گزارشگری است.

ارائه پشتیبانی عمیق از بسته های با موضوع خاص و یک زیرساخت ارتباطی محور ، R  را به بهترین وجه مناسب برای داده های اطلاعاتی برای تجارت می کند.

مدیریت آسان با R Markdown و Shiny

یكی از مهمترین مزایای استفاده از R نسبت به سایر زبانهای برنامه نویسی برای دانش داده ، توانایی آن در تولید اینفوگرافیكها ، گزارشها و برنامه های وب با قدرت ML است. دو تا از مهمترین این ابزارها RMARKDOWN و Shiny هستند.

RMARKDOWN  فریم ورکی است که قادر به ایجاد گزارشهای قابل بازسازی است که می تواند برای ساختن وبلاگ ، کتاب ، ارائه ، وب سایت و موارد دیگر مورد استفاده قرار گیرد. این ابزار به لطف تطبیق پذیری آن ، توسط سازمانهای مدیریت در هر شرایطی استفاده می شود.

شرکتهای مدیریتی علاوه بر استفاده از R Markdown برای ایجاد گزارشهایی که باعث بهبودی در کسب و کار برای مشتریان خود می شود ، در صورت دستیابی به چیزی منحصر به فرد این ابزار open source است بنابراین برای همگان رایگان است.

Shiny نتیجه ترکیب قدرت محاسبه R با وب مدرن بسیار تعاملی است. Shiny یک ابزار قدرت یافته از R است که برای ساخت اپلیکیشن های تعاملی وب که می تواند به عنوان یک اپلیکیشن استاندارد در یک صفحه وب قرار بگیرد، استفاده می شود و استفاده از آن به سادگی استفاده از RMARKDOWN  می باشد.

R هوشمند است و دارای زیرساخت قدرتمندی است

زبان برنامه نویسی R از زیرساخت های قدرتمندی برخوردار است و یک زبان برنامه نویسی هوشمند است. R اساساً برای تجارتها مانند اکسل است اما از سطح توانایی بسیار بالاتری برخوردار است.

R قادر به پیاده سازی چندین الگوریتم سطح بالا ، از جمله بسته های یادگیری عمیق TensorFlow ، بسته قدرتمند ML H20 و XGBoost که پیاده سازی الگوریتم Gradient Boosted vendim Trees می باشد، است.

با Tidyverse ، زبان برنامه نویسی R امکان توسعه اکوسیستم کاربردی با رویکرد ساختاری مناسب و سازگار را فراهم می کند R. با توجه به كتابخانه‌هاي شبیه forcats ، lubridate و stringr ، روند ساختن كاربردهاي علوم داده را ساده مي كند.

یادگیری R  با استفاده از Tidyverse بسیار  راحت تر می شود

 یک واقعیت این است که R دارای یک منحنی یادگیری شیب دار است. با این حال ، شیب آن رفته رفته کم می شود. در اوایل R ، جزء پیچیده ترین زبانها برای یادگیری محسوب می شد. در آن زمان ، R از نظر ساختار توانایی هایی که زبان های آن زمان داشتند ،را نداشت.

با این حال ، همه این ها با ظهور Tidyverse که توسط Hadley Wickham و تیم او معرفی شده، تغییر کرده. کلمه "Tidy" در این نام نماینده فلسفه طراحی زمینه ای ، ساختار داده ها و دستور زبان داده های مرتب است که توسط بسته های مختلف R به اشتراک گذاشته شده است.

Tidyverse مجموعه ای از بسته ها و ابزارهای R است که یک رابط برنامه نویسی ساختاری سازگار برای زبان برنامه نویسی R فراهم می کند. ورود Tidyverse پیچیدگی های منحنی یادگیری را با زبان برنامه نویسی آماری آسان تر کرد.

از هم اکنون ، Tidyverse درست مانند زبان برنامه نویسی R رشد کرده است ، و شامل چندین بسته پشتیبانی است که از بین آنها بسته های اصلی عبارتند از:

dplyr

forcats

ggplot2

purrr

readr

stringr

tibble

tidyr

این بسته ها باعث می شود ارتباط و همچنین تکرار ، دستکاری ، مدل سازی و تجسم داده ها با R آسان شود. کل بسته tidyverse و برخی از بسته های جداگانه آن 5 تا از 10 بسته برتر بارگیری شده R تا نوامبر 2018 را تشکیل می دهد.

پشتیبانی عالی ، گسترش عالی و مداوم جامعه

برای لذت بردن از هر زبان برنامه نویسی ، از داشتن سطح خوبی از پشتیبانی جامعه الزامی است. داشتن سطح وسیعی از پشتیبانی جامعه بدین معنی است که هر زمان که به چیزی گیر بیفتند ، کسی هست که به شما کمک کند.

R ، مشابه سایر زبانهای برنامه نویسی برتر مانند پایتون و جاوا ، از سطح پشتیبانی چند جانبه جامعه برخوردار است. R شامل افرادی است که مشتاقانه به طور مداوم زبان برنامه نویسی R را تقویت می کنند.حمایت فعال جامعه، یادگیری R را برای تازه کارها ساده تر می کند.

جمع بندی

از سال 2019 ، R توسط برنامه نویسان گاه به گاه ، دانشمندان داده ها ، محققان ، آمارشناسان و دانشجویان از سراسر جهان استفاده می شود. محبوبیت R در چند سال گذشته به طرز چشمگیری افزایش یافته است ، بیشتر به دلیل پیشرفت های انجام شده در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها و علم داده است.

5 دلیل فوق الذکر باعث می شود R هنگام صحبت از علم داده و تجزیه و تحلیل تجارت ، از بقیه موارد موجود بهتر باشد. با جدیدترین ابداعاتی که به R افزوده شده و جامعه ی آن که در حال گسترش است ، الان بهترین زمان برای یادگیری R می باشد.

صرف نظر از داشتن پیشینه برنامه نویسی ، می توان از زبان برنامه نویسی R برای مدیریت پروژه های علوم داده استفاده کرد. با این وجود ، آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی مطمئناً روند یادگیری و پیشرفت در R را تقویت خواهد کرد.

نظر شما

0 نظر

نظری ثبت نشده است