Programmation

Programmation R: Data Science

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La science des données nécessite une maîtrise dans plusieurs domaines tels que l’apprentissage automatique, la programmation R, Python, l’apprentissage en profondeur et bien plus encore. L’un des langages de programmation les plus importants dont tout scientifique des données a besoin est la programmation R. Ces langages de programmation aident un data scientist à collecter des données, à créer des visualisations, à effectuer des analyses prédictives et statistiques et à communiquer le flux des résultats avec les parties prenantes.

Bases du langage de programmation R:

C’est un langage de programmation développé par Robert Gentleman et Ross Ihaka. Il couvre différents concepts de méthodes graphiques et statistiques. Il comprend l’interférence statistique, la régression linéaire et l’algorithme d’apprentissage automatique, des séries chronologiques et bien plus encore. Des analyses détaillées telles que la réduction des données, la corrélation et le regroupement de données sont faciles à réaliser avec la programmation R. Le processus de traitement des données de R est très efficace par rapport aux autres. Les concepts critiques du langage de programmation peuvent être facilement analysés par R. Il offre également un vaste ensemble d’outils de transition intégrés et cohérents, particulièrement utilisés pour l’analyse des données. Installations graphiques, outils flexibles et programmes bien structurés sont ses spécialités. Pour les programmes volumineux, C, C ++ et FORTRAN sont souvent guidés dans le processus d’exécution.

R peut être utile pour analyser les données qui se déroulent dans la séquence des étapes suivantes:

  1. Programmation: R est un outil de programmation accessible et transparent

  2. Transformer: C’est une collection de différents outils de bibliothèque qui peuvent nous aider à résoudre des problèmes liés en particulier à la science des données.

  3. Découvrir: Le raffinement, l’analyse et la recherche des données doivent être effectués.

  4. Modélisation: Le modèle correct des données est établi par R à l’aide d’une grande variété d’outils.

  5. Communiquer: intégrez des graphiques, des sorties et des codes pour partager la sortie des données.

La programmation R est utilisée par de nombreuses industries, à savoir les universités, l’agriculture, la santé, le gouvernement, les assurances, la finance, la vente au détail, la fabrication et bien d’autres. Les grandes entreprises telles que Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford et Novartis utilisent R à des fins multiples. En outre, les secteurs de l’informatique, de l’analytique, des institutions financières et des sociétés de conseil utilisent également R pour un meilleur fonctionnement. Les prévisions économiques, l’analyse comportementale, l’efficacité de la publicité, la visualisation des données, l’analyse statistique et la modélisation du risque de crédit sont quelques-unes des principales utilisations de la programmation R.

R propose plusieurs méthodes pour faciliter l’analyse statistique du Big Data en utilisant les fonctions suivantes:

  • Modélisation non linéaire et linéaire

  • Analyse des séries chronologiques

  • Clustering

  • Interfaces et extensibilité à d’autres langages de programmation

  • Packs de codes partageables

Les capacités cartographiques et les images de cette langue sont incomparables. Initialement, R a gagné en popularité dans le domaine académique, où les données devaient être constamment reproduites et elles sont devenues une clé de crédibilité. Le travail reproductible a été bénéfique dans le secteur des entreprises où des bits de données ont été analysés de temps en temps. Chaque outil dont un scientifique des données a besoin pour évaluer et manipuler des données est contenu dans le langage de programmation R.

La science des données redéfinit la façon dont les entreprises gèrent leurs activités. L’apprentissage d’un langage comme R peut vous aider de différentes manières, par exemple en vous donnant les meilleures informations sur les données, vous transformant finalement en un analyste de données performant.

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