Jaja Jamaludin
Mengenal Bahasa Pemrograman R
Eduaksi | Wednesday, 27 Mar 2024, 06:05 WIBR adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk data science. R digunakan untuk membangun model analisis data, memproses data, dan menghasilkan prediksi yang berharga dari data tersebut.
R adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk data science. R digunakan untuk membangun model analisis data, memproses data, dan menghasilkan prediksi yang berharga dari data tersebut. Bahasa ini memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya popular dalam data science, seperti:
1 Efektif dalam data manipulasi: R memiliki beberapa paket yang mempermudah data manipulasi, seperti dplyr dan tidyr. Ini mempermudah untuk mengubah data, memfilter, dan memperbaiki data secara efisien.
2. Kuat dalam data visualisasi: R memiliki beberapa paket yang mempermudah data visualisasi, seperti ggplot2. Ini mempermudah untuk membuat grafik yang menarik dan membantu dalam menganalisis data.
3. Memiliki banyak paket statistik: R memiliki banyak paket statistik yang dapat digunakan dalam data science, seperti stats. Ini mempermudah untuk melakukan analisis statistik, seperti regresi, pengujian hipotesis, dan pengujian korelasi.
4. Memiliki banyak paket machine learning: R memiliki banyak paket machine learning yang dapat digunakan dalam data science, seperti caret. Ini mempermudah untuk membangun dan memuat model machine learning, seperti pembagian, pengklasifikasi, dan pengujian model.
5. Memiliki banyak paket deep learning. R memiliki banyak paket deep learning yang dapat digunakan dalam data science, seperti keras. Ini mempermudah untuk membangun dan memuat model deep learning, seperti neural networks.
6. Memiliki banyak paket predictive modeling: R memiliki banyak paket predictive modeling yang dapat digunakan dalam data science, seperti caret. Ini mempermudah untuk membangun dan memuat model predictive modeling, seperti regresi, pengujian hipotesis, dan pengujian korelasi.
Dengan beberapa keunggulan ini, R menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dalam data science.
Berikut adalah beberapa teknik data science yang sering digunakan dalam R:
1. Data cleaning: Memperbaiki dan memperbaiki kesalahan, konsisten dan kesalahan dalam dataset.
2. Data preprocessing: Memperubah data asal menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis.
3. Statistik deskriptif: Menyediakan ringkasan komprehensif tentang karakteristik data, termasuk rata-rata, median, mode, range dan deviasi standar.
4. Statistik inferensial: Membuat penyimpangan tentang populasi berdasarkan sampel.
5.Analisis statistik. Membantu dalam mengidentifikasi hubungan dan perilaku dalam data.
6. Pengujian hipotesis. Membantu dalam menentukan kekuatan hubungan antara variabel.
7. Pengujian korelasi. Membantu dalam mengidentifikasi hubungan antara dua atau lebih variabel.
8. Pembagian: Membantu dalam membangun model untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui.
9. Pengklasifikasi. Membantu dalam membangun model untuk membagi data menjadi kategori.
10. Pengujian model. Membantu dalam menganalisis dan membandingkan model yang berbeda.
11. Visualisasi data: Membantu dalam mengidentifikasi trend dan hubungan dalam data.
12. Pemodelan: Membantu dalam membangun model untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui.
13. Regresi: Membantu dalam mengidentifikasi hubungan antara dua atau lebih variabel.
14. Pengujian kelas: Membantu dalam membangun model untuk membagi data menjadi kategori.
15. Pengujian model. Membantu dalam menganalisis dan membandingkan model yang berbeda.
Dalam R, ada berbagai pa
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
