รหัสอ้างอิง :
331
|
|
ชื่อสมาชิก :
วรรณวิมล นาดี
|
เพศ :
หญิง
|
อีเมล์ :
wanvimon@mju.ac.th
|
ประเภทสมาชิก :
บุคลากรภายใน [สังกัด]
|
ลงทะเบียนเมื่อ :
21/3/2554 15:51:13
|
แก้ไขล่าสุดเมื่อ :
21/3/2554 15:51:13
|
|
รายการบทความการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ทั้งหมดของ Blog : แนะนำ Big Data และโปรแกรม R เบื้องต้น
R เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ภาษาหนึ่งที่นิยมใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ, คณิตศาสตร์ การประมวลผลต่างๆ และ การแสดงผลทางด้านกราฟฟิก ภาษา R ถูกพัฒนาในปี 1993 โดย Ross lhaka and Robert Gentleman ภาษา R ถูกสร้างอยู่บนพื้นฐานของภาษา S ซึ่งพัฒนาขึ้นมาเพื่อใช้ในงานสถิติ เป็นโปรแกรมประเภท Opensource และ Free software โปรแกรมถูกออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นต่อการใช้สูตรต่างๆ ทางคณิตศาสตร์ เช่น การคำนวณอาร์เรย์ เมทริกซ์ และ การประมวลผลทางสถิติเช่น linear, non-linear modeling, classification, time-serie analysis, clustering เป็นต้น นอกจากนี้ ยังสามารถที่จะนำไปใช้ร่วมกับภาษาอื่นเช่น ภาษา Python เพราะ R มีฟังกชั่นทางสถิติที่ใช้ช่วยในการประมวลผลข้อมลมหึมา (big data) ได้โดยงาย นอกจากนี้ยังสามารถทำงานกับแหล่งข้อมูล (Data sources) ที่หลากหลาย ด้วยคุณสมบัติดังกล่าวปัจจุบันภาษา R จึงถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้าน Data mining และ Machine learning
|
แนะนำ Big Data และโปรแกรม R เบื้องต้น
»
Big Data และโปรแกรม R เบื้องต้น
|
เป็นภาษาคอมพิวเตอร์ภาษาหนึ่งที่นิยมใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ, คณิตศาสตร์ การประมวลผลต่างๆ และ การแสดงผลทางด้านกราฟฟิก ภาษา R ถูกพัฒนาในปี 1993 โดย Ross lhaka and Robert Gentleman ภาษา R ถูกสร้างอยู่บนพื้นฐานของภาษา S ซึ่งพัฒนาขึ้นมาเพื่อใช้ในงานสถิติ เป็นโปรแกรมประเภท Opensource และ Free software โปรแกรมถูกออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นต่อการใช้สูตรต่างๆ ทางคณิตศาสตร์ เช่น การคำนวณอาร์เรย์ เมทริกซ์ และ การประมวลผลทางสถิติเช่น linear, non-linear modeling, classification, time-serie analysis, clustering เป็นต้น นอกจากนี้ ยังสามารถที่จะนำไปใช้ร่วมกับภาษาอื่นเช่น ภาษา Python เพราะ R มีฟังกชั่นทางสถิติที่ใช้ช่วยในการประมวลผลข้อมลมหึมา (big data) ได้โดยงาย นอกจากนี้ยังสามารถทำงานกับแหล่งข้อมูล (Data sources) ที่หลากหลาย ด้วยคุณสมบัติดังกล่าวปัจจุบันภาษา R จึงถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้าน Data mining และ Machine learning
|
คำสำคัญ :
|
กลุ่มบทความ :
กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร
|
หมวดหมู่ :
กลุ่มงานสายวิชาการ
|
สถิติการเข้าถึง :
เปิดอ่าน
3750
ครั้ง | แสดงความคิดเห็น
0
ครั้ง
|
ผู้เขียน
วรรณวิมล นาดี
วันที่เขียน
14/2/2560 14:43:32
แก้ไขล่าสุดเมื่อ
20/11/2567 13:40:01
|
|
|
URL สำหรับอ้างอิงถึงหน้านี้