Programación R: Data Scienc

La ciencia de datos requiere dominio en varios campos como aprendizaje automático, programación R, Python, aprendizaje profundo y muchos más. Entre todos estos, uno de los lenguajes de programación clave básicos requeridos para cada científico de datos es la programación R. Estos lenguajes de programación ayudan a un científico de datos a recopilar datos, crear visualización, realizar análisis predictivos y estadísticos y comunicar el curso de los resultados a los interesados.

Conceptos básicos del lenguaje de programación R:

Es un lenguaje de programación desarrollado por Robert Gentleman y Ross Ihaka. Se trata de varios conceptos de métodos gráficos y estadísticos. Incluye referencia estadística, regresión lineal y algoritmo de aprendizaje automático, series de tiempo y mucho más. El análisis detallado como la reducción de datos, la correlación y el agrupamiento de datos se realizan fácilmente con la programación R. El proceso de manejo de datos de R es muy efectivo en comparación con el resto. Los conceptos críticos del lenguaje de programación son analizados fácilmente por R. También proporciona una gran colección integrada y coherente de herramientas de transición, que se utiliza especialmente para el análisis de datos. Instalaciones gráficas, herramientas flexibles, junto con programas bien estructurados son sus especialidades. Para programas exhaustivos, C, C ++ y FORTRAN a menudo se acompañan en el proceso de tiempo de ejecución.

R puede ser útil para analizar datos que tienen lugar en la serie de los siguientes pasos:

  1. Programación: R es una herramienta de programación accesible y transparente.
  2. Transformación: es una colección de varias herramientas de biblioteca que pueden ayudarnos a resolver problemas particularmente relacionados con la ciencia de datos.
  3. Descubrimiento: se debe refinar, analizar e investigar los datos.
  4. Modelado: el modelo correcto de los datos es capturado por R usando una amplia gama de herramientas.
  5. Comunicación: integre gráficos, salidas y códigos para compartir las salidas de los datos.

La programación R es utilizada por numerosas industrias, a veces académicas, agrícolas, sanitarias, gubernamentales, aseguradoras, financieras, minoristas, manufacturas y mucho más. Las principales empresas como Google, Facebook, Microsoft, Uber, Twitter, HP, Ford y Novartis utilizan R múltiples propósitos. Además de estos, los sectores de TI, análisis, instituciones financieras y empresas de consultoría también utilizan R para un mejor funcionamiento. Algunos de los principales usos de la programación en R son el pronóstico económico, el análisis de comportamiento, la efectividad en la publicidad, la visualización de datos, el análisis estadístico y el modelado del riesgo de crédito.

R proporciona varios métodos para simplificar el análisis estadístico de big data utilizando las siguientes funciones:

  • Modelado no lineal y lineal.
  • Análisis de series temporales
  • Agrupación
  • Interfaces y extensibilidad a otros lenguajes de programación.
  • Paquetes de código compartibles

Las capacidades de gráficos y gráficos de este lenguaje son incomparables. Inicialmente, R ganó popularidad en el sector académico donde los datos se reproducían de manera consistente y se convirtió en una clave para la credibilidad. El trabajo reproducible ha sido ventajoso en el sector empresarial donde se analizaron fragmentos de datos de vez en cuando. Cada herramienta requerida por un científico de datos para evaluar y manipular datos se incluye en el lenguaje de programación R

La ciencia de los datos está redefiniendo la forma en que las empresas dirigen sus negocios. Aprender un idioma como R puede ayudarlo de varias maneras, como proporcionar la mejor información sobre los datos, lo que generalmente lo convierte en un analista de datos exitoso.

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