对于那些对R语言还不熟悉的朋友,我先来做一个简单的介绍。首先,R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能,部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正被各种各样的专家们使用,包括软件开发、商业分析、统计报告和科学研究。你很有可能在工作中接触到R语言,你还可能会考虑学习和使用这门语言。 如果你需要证明,没有比一些反映R的增长的独立排名更好的了。R语言闯入近几年流行编程语言Tiobe指数的前20名;2015年, IEEE将R列在2015年十大编程语言的第6位。另外,随着数据密集型
编译|丁雪 校对丁一 对于那些对R语言还不熟悉的朋友,我先来做一个简单的介绍。首先,R是非常吸引人的一门语言。如今它已成为求职简历上让人眼前一亮的一门技能,部分原因是R语言的使用人数大大提升。如今它正
“ 我再次强调一下,我会的所有知识,我都看过5本以上的书,甚至把一本书看五遍,这个我觉得没有任何难道,任何事情想学会学好,本来需要付出的。 ”
这一篇微信文章是2017年2月写的了,距离现在7年,语言生动有趣跟现在的风格还有点不一样,那时候曾老师竟然一个个回点评还用颜文字嘞,而且17年就自称老一辈的生信工程师(难道现在是木乃伊辈的生信工程师?),感觉好有趣,但是针对R的内容仍然非常准确。
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下
本来我可以起个骚气一点的名字 那一晚,我灌醉了这个男人,逼他说出了所有真相 但是那样很无聊,而且我不觉得有趣,我现在想做的就是,如何成为一位优秀的称职的R语言讲师。 其实我的目标是,中国会做实验的临床医生中最优秀的R语言老师。 这个是可以完成的。 一维世界比的是长度,二维比的是面积,三维空间比的是体积,我限定了实验,临床,R语言这三个维度,已经是很小的世界了。 就跟微博起初限定140字发言,大部分QQ空间用户不能理解一样, 我的课程被限制在3个小时当中,可是3个小时能学啥呢?别人不都是2天48小时的课程
深度学习,一直在了解之中啦!不过由于数学基础的问题,始终在门口徘徊,最近发现了一些有趣的内容,分享一下,希望大家都能早日入门!
来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 想从事数据科学领域的初学者总是很困惑:应该学习哪种编程语言?专业重要吗?需要掌握哪些工具和技能?在这篇文章中,你的这些问题都能得到解答。 几星期前,我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣,并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是
想从事数据科学领域的初学者总是很困惑:应该学习哪种编程语言?专业重要吗?需要掌握哪些工具和技能?在这篇文章中,你的这些问题都能得到解答。 几星期前,我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Ke
最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的,原因很多。例如,对于交易来说,能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面,这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别
学习R语言已经整整一年光景了, 是时候整理一下自己学习以来的收获和成就。 虽然一直学的很专注(一直埋头在可视化的小圈子了,总感觉这样是停留在舒适区,也许外面的风景会更好),但是专注有专注的好处,就是
1 webshot 在 生信星球 公众号看到的推文 听说你的桑基图也无法保存? 主要功能是可以把html文件保存为 png 或者 pdf 格式 2 pez 系统全面的系统发育R包 3 ggprism 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 用ggplot2出GraphPad prism的图,坐标轴好多可选 4 r3dmol 在 YuLabSMU 公众号看到的推文 在R中对分子结构进行3D可视化 5 epiR 该包集合了流行病学中诸多描述性分析的函数。其中epi.tests函数专门用于计算诊断试验的灵敏度、特
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
我们以R语言抓取的推特数据为例,对数据进行文本挖掘,进一步进行情感分析,从而得到很多有趣的信息
最近有一些文章提出与年龄相关的问题:“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?” 答案似乎都是“视情况而定”,在现实中没有必要在R和Python中做出选择,因为你两个都用得到。 它
最近,在科研狗网站看到了一个有趣的项目,使用R语言读取pubmed存入mysql数据库,之前报名没有报上,还是决心要跟着做一下,无奈R语言水平比较渣渣,只能复制别人的代码来用,悲剧的是,原代码复制过来还是报错,来一个小目标,把这段代码运行起来。花了两三天的功夫,终于实现了目标。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 波波 有个数据科学家常常调侃自己:既不如统计学家懂统计,又不如软件工程师懂软件…… 可他一旦出手,却总能手到擒来、毫不含糊,比如分析川普竞选期间使用Twitter的规律: (话说读完川普的1390条推文,你能看出点啥?) 数据科学家看出来的是,老川普在用安卓机(真土豪应该不用卖肾来买苹果),同时还不爱发图片(到底是老年人),较为和善的推文都是下属用iPhone发的(终究是担心被炒鱿鱼)。 因为在川普这1390条推文中,有762条来自安卓机
TCGA年度(共4年)研讨会PPT官网是: http://www.genome.gov/17516564
对于想入门数据科学的新手来说,选择学Python还是R语言是一个难题,本文对两种语言进行了比较,希望能帮助你做出选择。
ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。 例如,以下R代码将数据集初始化为ggplot,然后将一个图层(geom_point())添加到ggplot上,以创建x = Sepal.Length的散点图y = Sepal.Width:
本文的临床数据的生存分析,并没有使用TCGA数据库里面的病人信息,而是自己收集病人样本,记录其临床信息,随访时间等等。还采用IHC等病理技术手段来量化感兴趣的基因的表达量情况,最后全部使用自己的数据做出来了下面的生存分析曲线。
背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云. 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning(ML),比如垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR)和计算机视觉。
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得,希望大家能够继续支持村长!!
本文翻译自一篇博客文章,作者是一名软件工程师,他描述了在五年时间内学习数据科学的经历和心得,他的学习途径包括了自学(书籍、博客、小项目),课程学习,教学讨论,会议交流和工作实践。 一、入门 1)自学
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分,它被广泛地应用到几百种实际场景中,极大地便利人们的工作和生活。
你可能会问,为什么是copulas?我们指的是数学上的概念。简单地说,copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
1. R的知识体系结构 R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。所
让我们快速浏览一下这张图表: 这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他
我一直觉得,一门语言的学习一定要打牢基础,只有基础足够牢固,后期你无论选择哪个方向才会走的一路顺风。 这是我学习R语言将近一年的深刻体会,当初自己也经历过各种急功近利、自我陶醉的状态,当时没有任何人引导,也没怎么正儿八经的学过一门体系健全的教程,硬生生的一直刷题,就这么一路撑过来来了,也算是勉强越过了第一个瓶颈期,但是过程真的太辛苦。 近来有很多人跟我咨询如何学习R语言,其实个人觉得,在他们心里肯定早就有了答案,只是自己不愿意面对,或者总想从过来人的口中得到一丝安慰而已。 要么用时间去换技能,要么花钱买时间
我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在本期,我们会运用一个病例数据为大家进行讲解示范,这也是大猫课堂第一次针对阅读者提问进行的反馈,也希望大家能提供一些有趣的问题,来和我们一起分享,同时也感谢读者孤鹜惜秋,与我们分享其问题。话不多说,马上进入正题。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
回血送书,拒绝吃土 尽情拔草猛如虎 (`∀´) Ψ 付款过后便吃土(ಥ_ಥ) 我的书架我做主 (^_−)☆ 回血送书 ,帮你重振旗鼓(๑╹◡╹)ノ""" 这一次,你读书,博文菌来买单! 下面是书籍介绍,参与方式可直接拉至文末哦~ 活 动 书 单 1 ▊《架构解密:从分布式到微服务(第2版)》 吴治辉 编著 《Kubernetes权威指南》作者、Mycat发起人吴治辉新作 对分布式、微服务、云原生、K8s、Service Mesh等发展脉络和原理进行深度解密 2 ▊《超大流量分布
R和Python两者谁更适合数据分析领域?在某些特定情况下谁会更有优势?还是一个天生在各方面都比另一个更好? 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个。因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者。值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点。然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的关联。 St
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 📷 Day Job and Night Job 我非常认同《黑客与画家》里的 Paul Graham 说的一句话:码农需要一个 day job for food,也需要一个 night job for fun。和格雷厄姆不同的是,我的night job不是一个画家,而是一个作家,是的,一个技术专栏的撰稿人。通常,晚餐之后,刷一遍自己的 Feedly 和 GitHub,搞搞黑科技,这就是一种
该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。通常,需要与同一客户的多个联系人联系,以便访问产品(银行定期存款)是否会(“是”)或不会(“否”)订阅
这张可视化数据图(最初用Tableau软件创建 )是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下,如果这些信息通过表格来告诉投资者,你认为你会花多长时间来向他解释? 如今的世界里,随着数
近日,RedMonk发布了2020年第一季度编程语言排行榜,下面先来看一看排行榜前20名:
【重要的题外话】 昨天小编在推送文章中做了个小调查,调查各位使用的编程语言情况,有一位Python开发者发来消息说,木有Python,只能选【其他】。是小编忘记告诉大家,微信的投票功能只有6个选项,而且每次推送只能包含一个投票,因此有些编程语言只能用【其他】代替了,还望各位见谅。对推送内容和活动有何意见和建议,均可直接回复,感谢大家一直以来的支持。 2011年由布拉德·皮特主演的影片《点球成金》描述了一个运用数据运营球队的故事:一位落魄的棒球队总经理比利·比恩(Billy Beane)与他的MBA助理拍
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术
感谢eBDA工作室的投稿! eBDA工作室是植根于运营商的一支数据分析团队,是由一群喜欢数据分析和创新的小伙伴组成的,成立两年以来,我们在底层数据存储HDFS/ORCFile,计算框架和资源管理MapReduce/Storm/Spark/Yarn,到数据分析工具Hive/Pig/R/Spss,数据集成Flume/Kafka,再到可视化工具Tableau/Echarts都有所涉猎,我们非常希望通过大数据文摘这个平台认识更多的朋友,充分交流,共同进步! 大数据文摘欢迎类似干货投稿,投稿请加微信202767192
原文标题:How to create animated GIF images for data visualization using gganimate (in R)作者:GUEST BLOG 译者:赵向智 本文长度为1600字,建议阅读5分钟 本文主要介绍如何使用R语言中的gganimate创造有趣的可视化动图。 引言 数据可视化可能是数据科学领域最重要却通常最少被提及的部分。 我这么说是因为创造数据故事和可视化对你的顾客最终怎么看待你的工作有巨大的影响。数据科学不仅仅是说你的模型如何复杂或精细
基本的算法非常简单: 生成一个网络:g(V, E)。 随机选择一个或几个节点作为种子(seeds)。 每个感染者以概率p(可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ)影响与其相连的节点。 其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染(susceptible), I表示被感染(infected)。易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力的流行病。对于SIR流行病传播模型,任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。易感态节点表示未被流行病感染的个体,且可能被感染;感染态节点表示已经被流行病感染且具有传播能力;恢复态节点则表示曾感染流行病且完全康复。与SIS模型类似,每一时间步内,每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点,并以概率γγ变为恢复态。SIR模型可以表达为:
所谓的泊松分布(请参阅http://en.wikipedia.org/…)由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。亚伯拉罕·德·莫伊夫(Abraham De Moivre)于1711年在De Mensura Sortis seu对其进行了定义。
夸张一点说,使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情,大家都可以试试看~
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