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.
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.