أسباب استخدام R لمشاريع علوم البيانات هو أفضل خيار لك
في العصر الحديث، يتطور مجال علم البيانات بوتيرة سريعة جدًا. ومن ثم، من المهم للشركات أن تتبنى نفس الشيء قبل أن تتخلف عن الركب على مسافة من شأنها أن تستمر في الزيادة مع مرور الوقت.
حتى منذ ظهورها لأول مرة في أغسطس 1993، نجحت لغة البرمجة R في اكتساب الأفضلية وأصبحت خيارًا من الدرجة الأولى لعلوم البيانات. بخلاف لغة البرمجة، تعد R أيضًا بيئة برمجية للحوسبة والرسومات الإحصائية.
R لعلوم البيانات
مفضلة على نطاق واسع من قبل معدِّني البيانات والإحصائيين باعتبارها الخيار الأفضل لتحليل البيانات وتطوير البرامج الإحصائية، R هي لغة برمجة ديناميكية متاحة بموجب ترخيص GNU GPL v2.
هذا يعني أن لغة البرمجة الإحصائية مجانية تمامًا للاستخدام.
على الرغم من وجود العديد من الأدوات المتاحة لعلوم البيانات، فإن R هي واحدة من أفضل الخيارات، إن لم تكن الأفضل. ومع ذلك، نود أن نعتقد أنه الأفضل
. لا توافق؟ حسنًا، إليك 5 أسباب لإقناعك بأن البحث العلمي وعلم البيانات متطابقان في السماء:
دعم شامل للحزم الخاصة بالموضوع وأدوات الاتصال
الخياران الرائدان بين جميع أدوات علوم البيانات المتطورة هما Python و R.
على الرغم من أن تعلم Python أسهل بكثير من تعلم R، إلا أن السابق يفتقر إلى دعم المكتبة للموضوعات المتعلقة بالاقتصاد القياسي وغيرها من الموضوعات المهمة المتعلقة بعلوم البيانات.
يوفر R مجموعة جيدة من المكتبات لعلوم البيانات جنبًا إلى جنب مع مكتبات التعلم الآلي والإحصاءات.
لدى R أيضًا مكتبات للاقتصاد القياسي والتمويل ومجالات أخرى تستخدم لتنفيذ تحليلات الأعمال.
Python هي لغة برمجة أكثر ملاءمة لمهندسي البرمجيات الذين لديهم معرفة جيدة بالتعلم الآلي والرياضيات والإحصاء.
عادةً ما ينتمي الأشخاص المهتمون بعلوم البيانات من وجهة نظر العمل إلى عمل تجاري، أي خلفية غير تقنية.
إنهم ليسوا دائمًا على دراية جيدة بتعقيدات البرمجة. ومن ثم، فإن البدء في استخدام Python لعلوم البيانات هو مهمة واحدة بالنسبة لهم.
تتضمن معظم الأنشطة في مجال الأعمال التجارية والمالية اتصالاً واضحًا، عادةً في شكل رسوم بيانية وتطبيقات تفاعلية وتقارير.
عيب آخر لاستخدام Python على R لعلوم البيانات هو افتقارها إلى أدوات الاتصال، وعلى الأخص لإعداد التقارير.
إن توفير دعم متعمق للحزم الخاصة بموضوع معين والبنية التحتية الموجهة نحو الاتصالات يجعل R هو الأنسب لعلوم البيانات للأعمال.
أصبحت الإدارة سهلة مع R Markdown وبريق
تتمثل إحدى أهم مزايا استخدام لغة R على لغات البرمجة الأخرى في علوم البيانات في قدرتها على إنتاج رسوم بيانية جاهزة للأعمال، وتقارير، وتطبيقات الويب التي تعمل بنظام ML.
اثنان من أهم هذه الأدوات هما RMARKDOWN وShiny.
RMARKDOWN هو إطار عمل قادر على إنشاء تقارير قابلة لإعادة البناء يمكن استخدامها لبناء المدونات والكتب والعروض التقديمية ومواقع الويب وغير ذلك الكثير.
بفضل تنوعها، يتم استخدام الأداة من قبل مؤسسات الإدارة من كل مكان.
بالإضافة إلى استخدام R Markdown لإنشاء تقارير تعمل على تحسين تحليل الأعمال لعملائها، تتمتع شركات الإدارة أيضًا بحرية التسويق إذا توصلت إلى شيء فريد باستخدام الأداة المجانية والمفتوحة المصدر.
Shiny هو نتيجة الجمع بين قوة حساب R مع شبكة الويب الحديثة عالية التفاعل.
إنها أداة قادرة على تشغيل R لإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية يمكن استضافتها كتطبيقات قائمة بذاتها على صفحة ويب أو مضمنة في مستندات R Markdown بسهولة متساوية.
R ذكي ويفتخر ببنية تحتية قوية
تتميز لغة البرمجة R ببنية تحتية قوية وهي لغة برمجة ذكية.
إنه برنامج Excel بشكل أساسي للشركات ولكن بمستوى أسي من القدرة.
R قادر على تنفيذ العديد من الخوارزميات من الدرجة الأولى، بما في ذلك حزم التعلم العميق TensorFlow ، وحزمة ML المتطورة H20، و XGBoost، والتي تعد تطبيقًا لخوارزمية Gradient Boosted Decision Trees.
مع Tidyverse، تسمح لغة البرمجة R بتطوير نظام بيئي للتطبيق بنهج هيكلي مناسب ومتسق.
مع مكتبات لأمثال forcats وlubridate وstringr، يبسط R عملية بناء تطبيقات علوم البيانات.
أصبح تعلم R أكثر ملاءمة باستخدام Tidyverse
إنها حقيقة راسخة أن R لديها منحنى تعليمي حاد. ومع ذلك، فإنه يصبح أقل حدة.
خلال الأيام الأولى من R، كانت تعتبر من أكثر اللغات تعقيدًا للتعلم. في ذلك الوقت، افتقرت R فيما يتعلق بالقدرات الهيكلية التي كان لدى معاصريها.
ومع ذلك، تغير كل ذلك مع ظهور Tidyverse، الذي قدمه هادلي ويكهام وفريقه.
تمثل كلمة “مرتبة” في الاسم فلسفة التصميم الأساسية وهياكل البيانات والقواعد النحوية للبيانات المرتبة التي تشاركها حزم R المختلفة.
Tidyverse عبارة عن مجموعة من حزم وأدوات R التي توفر واجهة برمجة هيكلية متسقة للغة برمجة R.
جعل وصول Tidyverse تعقيدات منحنى التعلم أسهل باستخدام لغة البرمجة الإحصائية.
اعتبارًا من الآن، نمت Tidyverse، تمامًا مثل لغة البرمجة R نفسها، وتتكون من العديد من حزم الدعم، من بينها الحزم الأساسية:
- dplyr
- قسري
- ggplot2
- purrr
- readr
- سلسلة
- عشبة
- دعونا
تعمل هذه الحزم على تسهيل الاتصال بالإضافة إلى التكرار والمعالجة والنمذجة وتصور البيانات مع R.
تشكل الحزمة الكاملة وبعض حزمها الفردية 5 من أفضل 10 حزم R الأكثر تنزيلًا حتى نوفمبر 2018.
المصدر: hackr
اقرا ايضا:
