✅ جایگاه هر پکیج در جریان علوم داده:
#Data_Science_Workflow in R

1- فراخوانی و استخراج داده
(readr, data.table, rvest, xml2..)
2- تبدیل داده و تمیزسازی
(Tidyverse= dplyr, magrittr, tidyr, purrr, tibble, stringr, lubridate, ggplot)

پردازش پیچیده و داده حجیم:
SparklyR , Revolution R

3- مدلسازی و ارزیابی
(H2o, keras, GBM, CARET, Party, e1071,broom,rattle_Gui..)

4- ارائه نتایج و مصورسازی
(ggplot & plotly & Highcharter)

5- مدیریت دانش: مستندسازی و ساخت گزارش
(Rmarkdown & R Notebook & blogdown & bookdown )

6- ایجاد web application و داشبورد
(Shiny & Shiny Dashboard)


#R
#shiny
#rmarkdown
#Tidyvers

🌐 @Data_ScienceR