Добро пожаловать обратно! Я написал несколько статей о языках программирования, которые используют крупные компании, включая Apple:
А теперь давайте поговорим о пакетах R, которые использует Apple! В процессе поиска этих пакетов я, по сути, перешел на страницу карьеры Apple, определил соответствующие должности и отметил пакеты, которые я видел:
Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих пакетов!
Dplyr
Начнем с Dplyr, одного из самых важных пакетов R для обработки данных. По моему опыту, это один из самых популярных пакетов у нас, он также является частью пакета пакетов Tidyverse, перейдите по ссылке ниже, чтобы узнать больше об этом пакете:
GGplot2
Далее у нас есть Ggplot2, очень популярный пакет для построения графиков, которым пользуется множество компаний. Это также один из самых важных пакетов для R, если вы хотите узнать больше об этом пакете, просмотрите ссылку ниже:
TensorFlow
Далее у нас есть TensorFlow, очень популярный пакет машинного обучения, разработанный Google. Во-первых, этот пакет в основном используется с Python, но у него есть аналог R, перейдите по следующей ссылке ниже, чтобы узнать больше об этом пакете:
Сюжетно
Далее у нас есть Plotly, еще один очень популярный пакет для построения графиков, используемый многими компаниями. Подобно Ggplot2, мы можем разрабатывать диаграммы в RStudio без использования специального инструмента визуализации данных. Чтобы узнать больше об этом пакете, перейдите по ссылке ниже:
РШины
Наконец, у нас есть RShiny, очень популярный пакет для разработки графического интерфейса с R. Я лично использовал этот пакет, и его определенно стоит изучить, ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой, чтобы узнать больше об этом пакете:
Вот и все! Это лишь некоторые из пакетов R, которые использует Apple. Вы используете какой-либо из этих пакетов? Я хотел бы услышать о вашем опыте!
Как всегда
если у вас есть какие-либо предложения, мысли или вы просто хотите пообщаться, не стесняйтесь обращаться / подписывайтесь на меня в Twitter! Кроме того, ниже приведены ссылки на некоторые из моих любимых ресурсов по изучению программирования, Python, R, Data Science и т. Д.
Спасибо за прочтение!
