شبکه های اجتماعی
شبکه های اجتماعی
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.
منحنی یادگیری R با شیب تند، یادگیری این زبان قدرتمند را برای مبتدیان ممکن است چالش‌برانگیز کند. دلایل این پیچیدگی شامل ساختار منحصر به فرد، اکوسیستم گسترده بسته‌ها، نیاز به درک مفاهیم آماری و رابط خط فرمان است. با این حال، با تمرکز بر مفاهیم پایه، استفاده از منابع مناسب، تمرین عملی، مشارکت در جامعه R و پشتکار می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد. یادگیری R یک سفر مادام‌العمر است که درهای بسیاری را در زمینه تحلیل داده، یادگیری ماشین و تصویرسازی می‌گشاید.
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.
آدرس:مازندران،نور، بلوار امام رضا، پردیس منابع طبیعی و علوم دریایی دانشگاه تربیت مدرس
تلفن تماس:01144998066
ارتباط با مدیریت سایت:09045271357
