تطبيقات لغة البرمجة R في علوم البيانات

اقرأ في هذا المقال


لدى لغة البرمجة (R) مجموعة متنوعة من التطبيقات في علوم البيانات، وعند التفكير في (R) في علوم البيانات يتم استخدامها على نطاق واسع في العديد من القطاعات لتحسين فعالية الخدمات والعمليات بالتعاون مع علماء البيانات ومحللي البيانات (R).

ما هي أشهر تطبيقات لغة البرمجة R في علوم البيانات

1. المتصفح Google

لغة (R) هي خيار شائع في (Google) لإجراء العديد من الإجراءات التحليلية، حيث يتم استخدام (R) بواسطة مشروع (Google Flu Trends) لفحص الاتجاهات والأنماط في الاستعلامات المتعلقة بالفيروسات.

2. تطبيق Facebook

يستخدم (Facebook) لغة (R) على نطاق واسع لتحليلات الشبكات الاجتماعية للحصول على رؤى حول سلوك المستخدم وتطوير العلاقات المتبادلة بينهما.

3. استخدام IBM

تستخدم لغة (R) أيضًا من قبل شركة (IBM) لتقديم حلول تحليلية متنوعة وكما يتم استخدام (R) في منصة الحوسبة المفتوحة (IBM Watson).

4. البحث والتطوير

  • تحظى لغة (R) بشعبية كبيرة في المجتمع الأكاديمي لإجراء أعمال البحث والتطوير لقدراتها في الحوسبة الإحصائية ومعالجة الرسومات المستخدمة لتنظيف البيانات الضخمة وتحليلها ورسمها البياني.
  • تدعم (R) العديد من المكتبات القوية التي يمكن أن تساعد في تحويل البيانات وتحليلها وتصورها ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

5. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

  • بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تتيح (R) لعلماء البيانات العمل مع أنواع مختلفة من مجموعات البيانات ونماذج التحسين بشكل أفضل من خلال التعامل بكفاءة مع القيم المتطرفة وكذلك التنقيب عن البيانات.
  • تساعد (R) في تطوير تطبيقات التعلم الآلي من خلال توفير دعم إحصائي وتنبؤ مكثف.

6. الإنتاج والعمليات والتصنيع

  • تسمح (R) بتحسين الفعالية والكفاءة العامة للإنتاج والمشاريع الصناعية.
  • توفر تحليل بيانات الإنتاج تقنيات أكثر كفاءة لتقليل النفقات وتعزيز الكفاءة والوفاء بالمواعيد النهائية وتبسيط العمليات، وبالتالي تساعد (R) في تقليل التكاليف وزيادة الربح والإنتاجية في عمليات التصنيع أو الإنتاج.
  • من خلال تخصيص الوقت والواجبات للموظفين بشكل صحيح، يمكن لـ (R) المساعدة في تقسيم العمل عبر الأصول البشرية ممّا يؤدي إلى إدارة أفضل لمكان العمل والموارد البشرية.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: