আর প্রোগ্রামিং - আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের জন্য গাইডদের গাইড

আর অন্যতম জনপ্রিয় বিশ্লেষণ সরঞ্জাম। তবে বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা বাদে আর একটি প্রোগ্রামিং ভাষাও।তথ্যপ্রযুক্তি শিল্পে এর বিকাশের সাথে সাথে দক্ষ বা বর্ধমানদের চাহিদা রয়েছে উভয় হিসাবে আর একটি ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং একটি প্রোগ্রামিং ভাষা হিসাবে বোঝা।এই ব্লগে, আমি আপনাকে আর প্রোগ্রামিংয়ের বিভিন্ন মূল বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করব will আমাদের মাঝে পি প্রত্যাখ্যান ব্লগ ,আমাদের কেন বিশ্লেষণ দরকার, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ কী, কেন এবং কে আর ব্যবহার করে তা নিয়ে আলোচনা করেছি we

এই ব্লগে, আমরা নিম্নলিখিত ক্রমে আর প্রোগ্রামিংয়ের নীচের মূল ধারণাগুলি বুঝতে পারি:

1. পরিবর্তনশীল
2. তথ্যের ধরণ
3. ডেটা অপারেটর
4. শর্তাধীন বিবৃতি
5. লুপস
6. কার্যাদি

আপনি আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের ওয়েবিনার রেকর্ডিংয়ের মধ্য দিয়ে যেতে পারেন যেখানে আমাদের প্রশিক্ষক উদাহরণগুলির সাথে বিশদভাবে বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করেছেন যা আপনাকে আর প্রোগ্রামিং আরও ভাল করে বুঝতে সহায়তা করবে।

নতুনদের জন্য প্রোগ্রামিং | আর প্রোগ্রামিং ভাষার টিউটোরিয়াল | এডুরেকা

সুতরাং আসুন এগিয়ে চলুন এবং আর প্রোগ্রামিং - ভেরিয়েবলগুলির প্রথম ধারণাটি দেখুন।

আর প্রোগ্রামিং: চলক

ভেরিয়েবলগুলি মান সহ একটি মেমরির অবস্থানের নাম ছাড়া আর কিছুই নয়। আর এর একটি পরিবর্তনশীল সংখ্যাসূচক মান, জটিল মান, শব্দ, ম্যাট্রিক এবং এমনকি একটি সারণী সংরক্ষণ করতে পারে। অবাক, তাই না?

চিত্র: সৃষ্টিভেরিয়েবলের

উপরের চিত্রটি দেখায় যে কীভাবে ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করা হয় এবং সেগুলি কীভাবে বিভিন্ন মেমরি ব্লকের মধ্যে সংরক্ষণ করা হয়। আর-তে, জাভা, সি, সি ++ ইত্যাদির মতো অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষার মতো নয়, আমাদের ব্যবহারের আগে ভেরিয়েবলের ঘোষণা করতে হবে না

আসুন আমরা এগিয়ে চলুন এবং আরে সমর্থিত একটি ডেটা টাইপ এবং বিভিন্ন ডেটা টাইপ কী তা বোঝার চেষ্টা করি

আর প্রোগ্রামিং: তথ্য প্রকার

আর-তে, কোনও ভেরিয়েবল নিজেই কোনও ডেটা ধরণের হিসাবে ঘোষিত হয় না, বরং এটি নির্ধারিত আর অবজেক্টের ডেটা টাইপ পায়। সুতরাং আর ডাকে ডায়নামিকালি টাইপড ল্যাঙ্গুয়েজ বলা হয় যার অর্থ আমরা কোনও প্রোগ্রামে এটি ব্যবহার করার সময় একই ধরণের একটি ডেটা টাইপ বারবার পরিবর্তন করতে পারি।

ডেটা টাইপগুলি নির্দিষ্ট করে যে কোনও ভেরিয়েবলের কোন ধরণের মান এবং কোন প্রকার গাণিতিক, সম্পর্কিত বা যৌক্তিক ক্রিয়াকলাপ কোনও ত্রুটি সৃষ্টি না করে প্রয়োগ করা যেতে পারে। আরে অনেকগুলি ডাটা প্রকার রয়েছে, তবে নীচে সর্বাধিক ঘন ঘন ব্যবহৃত হয়:

আসুন এখন ভেক্টর থেকে শুরু করে, এই সমস্ত ডাটা প্রকারের স্বতন্ত্র আলোচনা করব।

ভেক্টর

ভেক্টরগুলি সর্বাধিক প্রাথমিক আর ডেটা অবজেক্ট এবং সেখানে ছয় প্রকারের পারমাণবিক ভেক্টর রয়েছে। নীচে ছয়টি পারমাণবিক ভেক্টর রয়েছে:

সি ++ এ সাধারণ মার্জ সাজানোর প্রোগ্রাম

যৌক্তিক : এটি যেমন লজিক্যাল মান সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয় সত্য বা মিথ্যা ।

সংখ্যার : এটি বাস্তব সংখ্যা সহ ধনাত্মক এবং নেতিবাচক উভয় সংখ্যা সঞ্চয় করতে ব্যবহৃত হয়।

যেমন: 25, 7.1145, 96547

পূর্ণসংখ্যা : এটিতে সমস্ত পূর্ণসংখ্যার মানগুলি থাকে অর্থাত্ সমস্ত ধনাত্মক এবং negativeণাত্মক পুরো সংখ্যা।

যেমন: 45.479, -856.479, 0

কমপ্লেক্স : এটি x + yi ফর্মের যেখানে x এবং y সংখ্যাসূচক এবং আমি -1 এর বর্গমূলকে উপস্থাপন করি।

যেমন: 4 + 3i

চরিত্র : এটি একটি একক অক্ষর, অক্ষরের গ্রুপ (শব্দের) বা শব্দের একটি গ্রুপ একসাথে সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। অক্ষরগুলি একক উদ্ধৃতি বা ডাবল উদ্ধৃতিতে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে।

যেমন: 'এডুরেকা', 'আর শিখতে মজা'।

সাধারণভাবে, একটি ভেক্টর নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে সংজ্ঞায়িত এবং আরম্ভ করা হয়:

ভিটিআর = সি (২, ৫, ১১, ২৪) বা ভিটিআর<- c(2, 5, 11 , 24)

আসুন এবং আরে অন্যান্য ডেটা প্রকারগুলি বুঝতে পারি forward

তালিকা

তালিকাগুলি ভেক্টরগুলির সাথে বেশ সমান, তবে তালিকাগুলি হল আর অবজেক্টস যা বিভিন্ন ধরণের উপাদান যেমন & বিয়োগ নম্বর, স্ট্রিং, ভেক্টর এবং এর ভিতরে থাকা অন্য তালিকাগুলি ধারণ করে।

যেমন:

ভিটিআর<- c('Hello', 'Hi','How are you doing') mylist <- list(Vtr, 22.5, 14965, TRUE) mylist 

আউটপুট:

[[1]] [1] 'হ্যালো' 'হাই' 'কীভাবে আপনি কি করছেন '[[2]] [1] 22.5 [[3]] [1] 14965 [[4]] [1] সত্য

ম্যাট্রিক্স

ম্যাট্রিক্স হল সেই আর অবজেক্ট যাতে উপাদানগুলি দ্বি-মাত্রিক আয়তক্ষেত্রাকার বিন্যাসে সাজানো হয়।

আর-তে ম্যাট্রিক্স তৈরির জন্য মূল সিনট্যাক্সটি হল & বিয়োগ

 ম্যাট্রিক্স (ডেটা, নরো, এনকোল, বাইরো, ডামনেমস) 

কোথায়:

• তথ্য ইনপুট ভেক্টর যা ম্যাট্রিক্সের ডেটা উপাদান হয়ে যায়।
• নরো সারি তৈরি করার সংখ্যা।
• ncol কলাম তৈরির সংখ্যা।
• বাই্রো একটি লজিকাল ক্লু। যদি সত্য হয়, তবে ইনপুট ভেক্টর উপাদানগুলি সারি দ্বারা সাজানো হয়।
• নামকরণ সারি এবং কলামগুলিতে নির্ধারিত নাম।

উদাহরণ:

বর্গক্ষেত্রে ফাংশন ধরণের

মাইমেট্রিক্স<- matrix(c(1:25), nrow = 5, ncol = 5, byrow = TRUE) Mymatrix 

আউটপুট:

[, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 [3,] 11 12 13 14 15 [4, ] 16 17 18 19 20 [5,] 21 22 23 24 25

পৌঁছে দিন

আরে অ্যারেগুলি এমন ডেটা অবজেক্ট যা দুটি মাত্রার বেশি ডেটা সঞ্চয় করতে ব্যবহৃত হতে পারে। এটি ভেক্টরগুলিকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং মানগুলিতে ব্যবহার করে না একটি অ্যারে তৈরি করার জন্য প্যারামিটার।

আর এ আরে তৈরির জন্য মূল সিনট্যাক্সটি হ'ল ও বিয়োগ

 অ্যারে (ডেটা, ম্লান, টিম নাম) 

কোথায়:

• তথ্য ইনপুট ভেক্টর যা অ্যারের ডেটা উপাদান হয়ে যায়।
• না অ্যারের মাত্রা হ'ল যেখানে আপনি সারি, কলাম এবং ম্যাট্রিকের সংখ্যা উল্লিখিত মাত্রাগুলি দ্বারা তৈরি করবেন pass
• নামকরণ সারি এবং কলামগুলিতে নির্ধারিত নাম।

উদাহরণ:

মায়ারে<- array( c(1:16), dim=(4,4,2)) Myarray 

আউটপুট:

, , এক [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 ,, 2 [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16

ডেটা ফ্রেম

একটি ডেটা ফ্রেম একটি টেবিল বা দ্বিমাত্রিক অ্যারে-জাতীয় কাঠামো যাতে প্রতিটি কলামে একটি ভেরিয়েবলের মান থাকে এবং প্রতিটি সারিতে মানগুলির একটি সেট থাকেজন্যপ্রতিটি কলাম নীচে একটি ডেটা ফ্রেমের কয়েকটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা প্রতিবার তাদের সাথে কাজ করার সময় বিবেচনা করা দরকার:

• কলামের নামগুলি খালি নয়।
• প্রতিটি কলামে একই পরিমাণে ডেটা আইটেম থাকা উচিত।
• ডেটা ফ্রেমে সঞ্চিত ডেটা সংখ্যা, গুণক বা চরিত্রের ধরণের হতে পারে।
• সারির নামগুলি অনন্য হওয়া উচিত।

উদাহরণ:

এমপি_আইডি = সি (100: 104) এমপি_নাম = সি ('জন', 'হেনরি', 'অ্যাডাম', 'রন', 'গ্যারি') ডিপ্ট = সি ('বিক্রয়', 'অর্থ', 'বিপণন', 'এইচআর ',' আর অ্যান্ড ডি ') এম্প.ডাটা<- data.frame(emp_id, emp_name, dept) emp.data 

আউটপুট:

এমপি_আইডি 1 100 জন বিক্রয় 2 101 হেনরি ফিনান্স 3 102 অ্যাডাম বিপণন 4 103 রন এইচআর 5 104 গ্যারি আর অ্যান্ড ডি

আর এখন যেহেতু আমরা আর এর প্রাথমিক তথ্য প্রকারগুলি বুঝতে পেরেছি, এই সময়টি আমরা ডাটা অপারেটরদের ধারণাগুলি বুঝতে পেরে আর এর গভীরে ডুব দিই।

প্রোগ্রামিং: ডেটা অপারেটর

আর-তে মূলত 4 জন ডাটা অপারেটর রয়েছে, তারা নীচে দেখানো হয়েছে:

পাটিগণিত অপারেটর : এই অপারেটরগুলি বুনিয়াদি গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি যেমন সংযোজন, বিয়োগ, গুণ, ইত্যাদি সম্পাদনে সহায়তা করে

নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন:

num1 = 15 num2 = 20 num3 = 0 # অধ্যাপনা num3 = num1 + num2 num3 # বিয়োগ সংখ্যা 33 = num1 - num2 num3 # সংখ্যাবৃদ্ধি সংখ্যা 3 = num1 * num2 num3 # বিভাজন num3 = num1 / num2 num3 # মডুলাস num3 = num1 %% num2 num3 # অংশবিশেষ num1 = 5 num2 = 3 num3 = num1 ^ num2 num3 # পূর্বে বিভাগ সংখ্যা 3 = num1% /% num2 num3

আউটপুট:

[1] 35 [পনের [1] 300 [1] 0.75 [1] 15 [1] 125 [এগারো জন

রিলেশনাল অপারেটর : এই অপারেটরগুলি আমাদের পরিবর্তনশীল অন্য ভেরিয়েবলের চেয়ে কম, কম বা সমান কিনা তা যাচাই করার মতো সম্পর্কযুক্ত ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনে সহায়তা করে। রিলেশনাল অপারেশনের আউটপুট সর্বদা একটি যৌক্তিক মান।

নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি বিবেচনা করুন:

num1 = 15 num2 = 20 # num3 = = (num1 == num2) num3 = সমান নয় = num3 = (num1! = num2) num3 # সংখ্যা 3 এর তুলনায় = (num1 num2) num3 # num1 = 5 num2 এর সমান = 20 num3 = (num1 = num2) num3

আউটপুট:

[1] মিথ্যা [1] সত্য [1] সত্য [1] মিথ্যা [1] সত্য [1] মিথ্যা

অ্যাসাইনমেন্ট অপারেটর: এই অপারেটরগুলি আর এর মধ্যে ভেরিয়েবলগুলিকে মান নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় the(<-) বা সমান অপারেটর (=)। ভেরিয়েবলের মান দুটি উপায়ে বরাদ্দ করা যেতে পারে, বাম অ্যাসাইনমেন্ট এবং ডান অ্যাসাইনমেন্ট।

যৌক্তিকঅপারেটর: এই অপারেটরগুলি দুটি সত্তার তুলনা করে এবং সাধারণত বুলিয়ান (যৌক্তিক) মানের সাথে যেমন 'এবং', 'বা'এবং'না'.

আর প্রোগ্রামিং: শর্তাধীন বিবৃতি

1. যদি বিবৃতি: ইফ স্টেটমেন্ট আপনাকে প্রবাহের অংশ হিসাবে একটি একক অভিব্যক্তি মূল্যায়নে সহায়তা করে। এই মূল্যায়ন সম্পাদন করার জন্য, আপনাকে মূল্যায়িত করার জন্য অভিব্যক্তিটির পরে if কীওয়ার্ডটি লিখতে হবে। নীচের ফ্লো ডায়াগ্রামটি যদি বিবৃতিটি কোনও কোডের প্রবাহকে নিয়ন্ত্রণ করে তবে তার একটি ধারণা দেবে: নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করুন:
   

num1 = 10 num2 = 20 যদি (num1)<=num2){ print('Num1 is less or equal to Num2') 

আউটপুট:

[1] 'সংখ্যা 1 কম বা নম্ব 2 এর সমান'

• অন্যথায় যদি বিবৃতি: অন্যথায় যদি বিবৃতি আপনাকে ইফ স্টেটমেন্টের দ্বারা প্রবাহিত প্রবাহের শাখা প্রসারিত করতে সহায়তা করে এবং আপনাকে নতুন প্রবাহের শাখা তৈরি করে একাধিক অবস্থার মূল্যায়ন করার সুযোগ দেয়। নীচের প্রবাহটি আপনাকে কীভাবে অন্য ধারণা দেয় যদি বিবৃতিটি কোডের প্রবাহকে শাখা দেয়:
  
  নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন:

  নং 1 = 5 নুম 2 = 20 যদি (নুম 1 নুম 2) {মুদ্রণ ('নুম 2 নুন 1 এর চেয়ে কম') if অন্যথায় যদি ('নুম 1 == নুম 2) {মুদ্রণ (' নুম 1 এবং নুম 2 সমান ')}

  আউটপুট:

  [1] 'সংখ্যা 1 কম 2 এর চেয়ে কম'

• অন্য বিবৃতি: অন্য সমস্ত বিবৃতি ব্যবহার করা হয় যখন অন্যান্য সমস্ত অভিব্যক্তি পরীক্ষা করা হয় এবং অবৈধ বলে মনে হয়। এটি সর্বশেষ বিবৃতি হবে যা যদি ইফ - অন্যটি শাখার অংশ হিসাবে কার্যকর করা হয়। নীচে প্রবাহ আপনাকে কোডের প্রবাহকে কীভাবে পরিবর্তিত করবে সে সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা দেবে:

নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন:

নং 1 = 5 নুম 2 = 20 যদি (নুম 1 নুম 2) {মুদ্রণ ('নুম 2 নুন 1 এর চেয়ে কম') print অন্য মুদ্রণ ('নুম 1 এবং নুম 2 সমান')}

আউটপুট:

[1] 'সংখ্যা 1 এবং সংখ্যা 2 সমান'

আর প্রোগ্রামিং: লুপস

একটি লুপ স্টেটমেন্ট আমাদের বিবৃতি বা স্টেটমেন্টের গ্রুপকে একাধিকবার কার্যকর করতে সহায়তা করে। আর-তে মূলত 3 ধরণের লুপ রয়েছে:

জাভাতে কী পদ্ধতি লুকিয়ে রয়েছে

1. পুনরাবৃত্তি লুপ : প্রদত্ত শর্তটি সত্য হলে এটি বিবৃতি বা বিবৃতিগুলির গোষ্ঠীর পুনরাবৃত্তি করে। পুনরাবৃত্তি লুপটি একটি প্রস্থান নিয়ন্ত্রিত লুপের সর্বোত্তম উদাহরণ যেখানে কোডটি প্রথমে কার্যকর করা হয় এবং তারপরে নিয়ন্ত্রণটি লুপের ভিতরে থাকা উচিত বা এটি থেকে প্রস্থান করা উচিত কিনা তা নির্ধারণের জন্য শর্তটি পরীক্ষা করা হয়। নীচে পুনরাবৃত্তি লুপে নিয়ন্ত্রণের প্রবাহ দেওয়া হল:
   আসুন আমরা নীচের উদাহরণটি দেখে বুঝতে পারি যে আমরা যোগফলটি 100 ছাড়িয়ে যাওয়া পর্যন্ত কীভাবে এন সংখ্যা যুক্ত করতে পুনরাবৃত্তি লুপ ব্যবহার করতে পারি:

   x = 2 পুনরাবৃত্তি করুন {x = x ^ 2 মুদ্রণ (x) যদি (x> 100) {বিরতি

   আউটপুট:

   [1] 4 [1] 16 [1] 256

2. লুপ যখন : আমিt প্রদত্ত শর্তটি সত্য হওয়ার সময় একটি বিবৃতি বা বিবৃতিগুলির গোষ্ঠী পুনরাবৃত্তি করতে সহায়তা করে। লুপটি যখন পুনরাবৃত্ত লুপের সাথে তুলনা করা কিছুটা আলাদা হয় তবে এটি এন্ট্রি নিয়ন্ত্রিত লুপের উদাহরণ যেখানে কন্ডিশনটি প্রথমে পরীক্ষা করা হয় এবং শুধুমাত্র কন্ডিশনটি সত্য বলে প্রমাণিত হলে কোডটি কার্যকর করতে লুপের ভিতরে নিয়ন্ত্রণ সরবরাহ করা হয় । নীচে কিছুক্ষণ লুপের মধ্যে নিয়ন্ত্রণের প্রবাহ দেওয়া হল:
   প্রথম 10 সংখ্যার জন্য স্কোয়ারের যোগ যোগ করতে নীচের উদাহরণটি দেখি এবং কীভাবে লুপটি আরও ভালভাবে কাজ করে তা বুঝতে:

   num = 1 Sumn = 0 while (num<=11){ sumn =(sumn+ (num^2) num = num+1 print(sumn) } 

   
   আউটপুট:

   [এগারো জন [পনের [1] 14 [1] 30 [1] 55 [1] 91 [1] 140 [1] 204 [1] 285 [1] 385 [1] 506

3. লুপের জন্য : এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য একটি বিবৃতি বা গোষ্ঠীর পুনরাবৃত্তি করতে ব্যবহৃত হয়। পুনরাবৃত্তি এবং লুপের বিপরীতে, ফর লুপটি এমন পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয় যেখানে কোডের আগে আগে কতবার প্রয়োগ করা প্রয়োজন তার সংখ্যা সম্পর্কে আমরা সচেতন। এটি সেই সময়ের লুপের মতো যেখানে শর্তটি প্রথমে পরীক্ষা করা হয় এবং তারপরে কেবল ভিতরে লেখা কোডটি কার্যকর করা হয়। এখন লুপের নিয়ন্ত্রণের প্রবাহটি দেখতে দিন:

আসুন এখন একটি উদাহরণ দেখুন যেখানে আমরা প্রথম 10 নম্বর মুদ্রণের জন্য লুপটি ব্যবহার করব:

(1:10 এ x) এর জন্য {মুদ্রণ (এক্স)}

আউটপুট:

[এগারো জন [1] 2 [1] 3 [1] 4 [পনের [1] 6 [1] 7 [1] 8 [1] 9 [1] 10

আর প্রোগ্রামিং: ফাংশন

একটি ফাংশন হ'ল সংগঠিত, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য কোডের একটি ব্লক যা কোনও একক, সম্পর্কিত ক্রিয়া সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়। আরে মূলত দুটি ধরণের ফাংশন রয়েছে:

পূর্বনির্ধারিত কার্যাদি : এগুলি এমন ফাংশনগুলিতে নির্মিত যা ব্যবহারকারীরা তাদের কাজ তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারেন ইজিr যেমন: মায়াএন( এক্স) , এসuমি( এক্স) , বর্গটি ( এক্স ), টপার( এক্স ) ইত্যাদি

ব্যবহারকারী সংজ্ঞায়িত কার্যাদি: এই ফাংশনগুলি ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট প্রয়োজন মেটাতে ব্যবহারকারী দ্বারা তৈরি করা হয়। নীচে একটি ফাংশন তৈরির জন্য বাক্য গঠন রয়েছেআর:

 ফানক  tion_name  <– ফাংশন (arg_1, arg_2, এবং Hellip){ // ফাংশন বডি }

স্কোয়ারের যোগফল তৈরির জন্য একটি সাধারণ ক্রিয়াকলাপের নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করুনএর2 সংখ্যা:

যোগ_মুখে_স্কোয়ার<- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum_of_sqares(3,4) 

আউটপুট: [1] 25

আমি আশা করি আপনি এই আর প্রোগ্রামিং ব্লগটি পড়ে উপভোগ করেছেন। আমরা এই টিউটোরিয়ালে আর এর সমস্ত বুনিয়াদি কভার করেছি, আপনি এখন অনুশীলন শুরু করতে পারেন। এই আর প্রোগ্রামিং ব্লগের পরে, আমি অ্যানালিটিক্সের জন্য আর ব্লগে আরও ব্লগ নিয়ে আসছি তাই থাকুন।

এখন আপনি আর এর প্রাথমিক বিষয়গুলি বুঝতে পেরেছেন তবে এটি পরীক্ষা করে দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা এডুরেকা দ্বারা। আর প্রশিক্ষণের সাথে এডুরিকার ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি আপনাকে আর প্রোগ্রামিং, ডেটা ম্যানিপুলেশন, এক্সপ্লোরারি ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা মাইনিং, রিগ্রেশন, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ এবং রিটেল, সোশ্যাল মিডিয়ায় রিয়েল লাইফ কেস স্টাডির জন্য আরস্টুডিও ব্যবহার করার ক্ষেত্রে দক্ষতা অর্জনে সহায়তা করবে।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে এই 'আর প্রোগ্রামিং' ব্লগের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার কাছে ফিরে আসব।