R Programming Language
R ایک پروگرامنگ زبان اور مفت سافٹ ویئر ہے جو راس Ihaka اور رابرٹ جنٹلمین نے 1993 میں تیار کیا تھا۔ R اعدادوشمار اور گرافیکل طریقوں کی ایک وسیع فہرست رکھتے ہیں۔ اس میں مشین لرننگ الگورتھم ، لکیری ریگریشن ، ٹائم سیریز ، چند ناموں کے اعدادوشمار کی وضاحت شامل ہے۔ زیادہ تر آر لائبریریاں R میں لکھی گئی ہیں ، لیکن بھاری کمپیوٹیشنل کاموں کے ل C ، C ، C ++ اور فورٹرن کوڈ کو ترجیح دی جاتی ہے۔
آر کو صرف تعلیمی ذریعہ نہیں دیا جاتا ہے ، بلکہ بہت سی بڑی کمپنیاں آر پروگرامنگ زبان بھی استعمال کرتی ہیں ، جس میں اوبر ، گوگل ، ایئربنب ، فیس بک وغیرہ شامل ہیں۔
R کے ساتھ ڈیٹا تجزیہ کئی مراحل میں کیا جاتا ہے۔ پروگرامنگ ، تبدیلی ، دریافت ، ماڈلنگ اور نتائج کی بات چیت
پروگرام: R ایک واضح اور قابل رسائی پروگرامنگ ٹول ہے
ٹرانسفارم: R لائبریریوں کے ایک مجموعے سے بنا ہے جو خاص طور پر ڈیٹا سائنس کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے
دریافت کریں: اعداد و شمار کی جانچ کریں ، اپنے مفروضے کو بہتر بنائیں اور ان کا تجزیہ کریں
ماڈل: R آپ کے اعداد و شمار کے لئے صحیح ماڈل پر قبضہ کرنے کیلئے ٹولز کی ایک وسیع صف فراہم کرتا ہے
مواصلت کریں: آر مارک ڈاون کے ساتھ کسی رپورٹ میں کوڈز ، گراف ، اور آؤٹ پٹ کو مربوط کریں یا دنیا کے ساتھ اشتراک کرنے کے لئے چمکدار ایپس بنائیں
Rکے لئے کیا استعمال کیا جاتا ہے؟
شماریاتی انداز
ڈیٹا تجزیہ
مشین لرننگ الگورتھم
R کے ساتھ بات چیت کریں
آر کو مارک ڈاون دستاویز یا کسی چمکدار ایپ کے ذریعہ کام پیش کرنے اور اشتراک کرنے کے متعدد طریقے ہیں۔ ہر چیز کی میزبانی آرپب ، گٹ ہب یا کاروبار کی ویب سائٹ پر کی جاسکتی ہے۔
مستوڈیو ایک دستاویز لکھنے کے لئے مارک ڈاؤن قبول کرتا ہے۔ آپ مختلف دستاویزات میں دستاویزات برآمد کرسکتے ہیں۔
دستاویز:
HTML
پی ڈی ایف / لیٹیکس
کلام
پیش کش
HTML
پی ڈی ایف بیمر
R کیوں استعمال کریں؟
کمپنیاں اپنے کاروبار چلانے کے طریقے کو ڈیٹا سائنس کی شکل دے رہی ہیں۔ بغیر کسی شک کے ، مصنوعی ذہانت اور مشین سے دور رہنے سے کمپنی کو ناکامی کا سامنا کرنا پڑے گا۔ بڑا سوال یہ ہے کہ آپ کون سا ٹول / زبان استعمال کریں؟
وہ اعداد و شمار کے تجزیے کو انجام دینے کے ل the مارکیٹ میں کافی ٹولز دستیاب ہیں۔ نئی زبان سیکھنے میں کچھ وقت کی سرمایہ کاری درکار ہوتی ہے۔ زبان کی پیش کردہ کاروباری صلاحیت کے مقابلہ میں نیچے دی گئی تصویر میں سیکھنے کے منحنی خطوط کو دکھایا گیا ہے۔ منفی تعلقات سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مفت لنچ نہیں ہے۔ اگر آپ اعداد و شمار سے بہترین بصیرت دینا چاہتے ہیں تو ، آپ کو مناسب ٹول سیکھنے میں کچھ وقت گزارنے کی ضرورت ہوگی ، جو آر ہے۔
کیا آپ R کا انتخاب کریں؟
ڈیٹا سائنس دان دو عمدہ ٹولز استعمال کرسکتا ہے: R اور ازگر۔ ہوسکتا ہے کہ آپ کو ان دونوں کو سیکھنے کے لئے وقت نہ ملے ، خاص طور پر اگر آپ ڈیٹا سائنس سیکھنا شروع کریں۔ پروگرامنگ زبان سیکھنے سے کہیں زیادہ اعداد و شمار کے ماڈلنگ اور الگورتھم سیکھنا زیادہ ضروری ہے۔ ایک پروگرامنگ زبان آپ کی دریافت کا حساب کتاب کرنے اور بات چیت کرنے کا ایک ذریعہ ہے۔ ڈیٹا سائنس کا سب سے اہم کام آپ کے اعداد و شمار سے نمٹنے کا طریقہ ہے: امپورٹ ، کلین ، پری ، فیچر انجینئرنگ ، فیچر سلیکشن۔ یہ آپ کی بنیادی توجہ ہونی چاہئے۔ اگر آپ اعدادوشمار میں ٹھوس پس منظر کے بغیر بیک وقت R اور ازگر سیکھنے کی کوشش کر رہے ہیں تو ، اس کا سادہ احمق ہے۔ ڈیٹا سائنس دان پروگرامر نہیں ہیں۔ ان کا کام اعداد و شمار کو سمجھنا ، اس میں جوڑ توڑ اور بہترین نقطہ نظر کو بے نقاب کرنا ہے۔ اگر آپ یہ سوچ رہے ہیں کہ کس زبان کو سیکھنا ہے تو ، آئیے دیکھیں کہ آپ کے لئے کون سی زبان سب سے زیادہ موزوں ہے۔
ڈیٹا سائنس کے مرکزی سامعین کاروباری پیشہ ور ہیں۔ کاروبار میں ، ایک بہت بڑا مطلب مواصلات ہوتا ہے۔ مواصلت کرنے کے بہت سارے طریقے ہیں: رپورٹ ، ویب ایپ ، ڈیش بورڈ۔ آپ کو ایک ٹول کی ضرورت ہے جو یہ سب مل کر کرے۔
کیا R مشکل ہے؟
برسوں پہلے ، آر ماسٹر کرنے کے لئے ایک مشکل زبان تھی۔ زبان الجھن کی حامل تھی اور اس طرح کا ڈھانچہ دیگر پروگرامنگ ٹولز کی طرح نہیں تھا۔ اس بڑے مسئلے پر قابو پانے کے لئے ، ہیڈلی وکہم نے پیکیجوں کا ایک مجموعہ تیار کیا جسے Tidyverse کہا جاتا ہے۔ کھیل کا اصول بہترین طور پر تبدیل ہوا۔ ڈیٹا ہیرا پھیری چھوٹی اور بدیہی ہوجاتی ہے۔ گراف بنانا اب اتنا مشکل نہیں تھا۔
مشین لرننگ کے ل. بہترین الگورتھم R کے ساتھ نافذ کیا جاسکتا ہے جیسے کیرس اور ٹینسرفلو جیسے اعلی کے آخر میں مشین سیکھنے کی تکنیک تیار کرنے کی اجازت ہے۔ آر کے پاس ایکس بیسٹ کو انجام دینے کے لئے ایک پیکیج بھی ہے ، جو کاگل مقابلے کے لئے ایک بہترین الگورتھم ہے۔
R دوسری زبان کے ساتھ بات چیت کرسکتا ہے۔ آر میں آرتھون ، جاوا ، سی ++ کال کرنا ممکن ہے۔ بڑے اعداد و شمار کی دنیا آر تک بھی قابل رسائی ہے۔ آپ آر کو مختلف ڈیٹا بیس جیسے اسپارک یا ہڈوپ سے مربوط کرسکتے ہیں۔
آخر میں ، آر نے ارتقاء کی رفتار کو تیز کرنے کے لئے متوازی عمل تیار کیا ہے اور اس کی اجازت دی ہے۔ در حقیقت ، آر کو ایک وقت میں صرف ایک سی پی یو استعمال کرنے پر تنقید کا نشانہ بنایا گیا تھا۔ متوازی پیکیج آپ کو مشین کے مختلف کور میں کام انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔
خلاصہ
مختصر طور پر ، ڈی اعداد و شمار کو دریافت کرنے اور ان کی چھان بین کرنے کا ایک بہترین ٹول ہے۔ کلسٹرنگ ، ارتباط ، اور ڈیٹا میں کمی جیسے وسیع تجزیہ آر کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ یہ سب سے اہم حصہ ہے ، اچھ featureی خصوصیت انجینئرنگ اور ماڈل کے بغیر ، مشین سیکھنے کی تعیناتی معنی خیز نتائج نہیں دے گی۔
Comments
Post a Comment