پشتیبانی:9114596785(98+)
علم داده فرآیندی است که به تحلیل و تبدیل دادهها به اطلاعات کاربردی میپردازد. این حوزه شامل آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر است و مراحل مختلفی از وارد کردن دادهها، پاکسازی، تحلیل پیچیده و مدلسازی را شامل میشود. ابتدا دادهها از منابع مختلف وارد شده و به فرمتهای مناسب تبدیل میشوند. سپس با مرتبسازی دادهها و ایجاد متغیرهای جدید، آماده تحلیلهای پیچیده و مدلسازی میشوند. هدف این فرآیند استخراج بینشهای ارزشمند برای تصمیمگیری بهتر و پیشبینی دقیقتر است.
زبان برنامهنویسی R بهعنوان ابزاری تخصصی در علم داده و تحلیلهای آماری، جایگاه خود را در میان ابزارهای پیشرفته حفظ کرده است. این زبان با داشتن اکوسیستمی غنی از بستههای کاربردی مانند ggplot2 و dplyr، برای مصورسازی دادهها و مدیریت دادهها بهطور گسترده مورد استفاده قرار میگیرد. اگرچه زبانهایی مانند Python چالشهایی را برای R ایجاد کردهاند، اما قابلیتهای آماری منحصر به فرد و ابزارهای یکپارچهسازی مانند reticulate، R را به ابزاری حیاتی در صنایع داروسازی، مالی و پژوهشهای علمی تبدیل کردهاند.
این مقاله به معرفی برترین کتابخانههای R برای علم داده در سال 2024 میپردازد. در این مقاله، کتابخانههایی معرفی میشوند که برای کارهای مختلف از جمله دستکاری دادهها (dplyr و tidyr)، خواندن دادهها (readr)، کار با رشتهها (stringr)، بصریسازی (ggplot2 و plotly)، و ساخت مدلهای یادگیری ماشین (mlr3 و caret) کاربرد دارند. همچنین ابزارهایی برای تولید گزارشهای پویا (knitr و markdown)، تحلیل سریهای زمانی (Prophet و tseries)، و مدیریت پایگاههای داده (RSQLite) نیز بررسی میشوند.
زبان برنامه نویسی R به دلیل قابلیت های قدرتمند آماری، انعطاف پذیری و محبوبیت گسترده، به یک ابزار ضروری برای محققان، دانشمندان داده و تحلیلگران تبدیل شده است. این مقاله به بررسی ویژگی های کلیدی R، کاربردهای متنوع آن در حوزه های مختلف، و اهمیت آن در ترویج تحقیقات تکرارپذیر می پردازد. همچنین به مزایای یادگیری R و ارزش آن در بازار کار با رشد روزافزون علم داده اشاره می کند.
Python و R، دو زبان برنامهنویسی بسیار محبوب در علم داده هستند که هر کدام مزایای منحصر به فردی دارند. Python با syntax ساده، کتابخانههای گسترده و انعطافپذیری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میدرخشد. R نیز با بستههای تخصصی بسیار زیاد در تحلیلهای آماری، تصویرسازی دادهها و مدل سازی بسیار قدرتمند است. هر دو زبان در دستکاری و تحلیل دادهها عملکرد بسیار خوبی دارند. انتخاب بین آنها به نیازها و اهداف پروژه بستگی دارد و بسیاری از دانشمندان داده، هر دو را میآموزند تا از مزایای هر کدام بهرهمند شوند.