R是一种用于分析数据的领域特定语言。为什么数据分析需要自己的领域特定语言(DSL) ? R语言擅长些什么，不擅长什么?开发人员该如何利用R语言的优势并减轻其弱点? 在GOTO Conference中，
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
以下5种语言NODE、LUA、Python、Ruby、R ，哪个在2014年的应用前景会更好？ 我毫不犹豫的选择R。R不仅是2014年，也是以后更长一段时间的主角。 1. 我的编程背景 本人程序员、架构师，从编程入门到今天，一直深信着Java是改变世界的语言，Java已经做到了，而且一直很辉煌。但当Java的世界越来越大，变得无所不能的时候，反而不够专业，给了其他语言发展的机会。 本次要比较要5种编程语言(NODE，LUA，Python，Ruby，R)
最近有很多人在问我关于R语言学习入门的问题。 有在公众号文章留言的，有后台回复的，有加qq或者微信直接交流的、有知乎私信或者文章留言的，还有微信群里直接@我的。 说实话，这个话题，如果由一个在数据科学领域叱咤多年、项目经验丰富，代码写的很溜的老司机来回答，结果会更有信服力。 而我并不适合来回答这个问题，理由如下： 首先我的学习周期很短，正式开始于2016年的9月份，算起来仅有10个月左右，有点速成的意味； 其次我在学习R语言之前并没有任何的编程基础（如果不算大学修过的SQL和自己只会一点儿皮毛的VBA的话）
2018年努力成为一名数据科学家 1 一个数据科学家是比软件工作者更擅长统计学，比统计工作者更擅长软件工程。 2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题，他（她）遨游于数据的海洋中，从数据中学习
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
我们知道，做好数据工作，需要统计学的知识和方法以及应用统计学解决问题的思维和能力。R语言最初是由两位统计学教授以S语言为原型实现的开源语言，后来得到很多人参与，贡献和关注，已经有一个活跃的生态圈，并且是一种积极向上的生态。
著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授 采访 | 胡永波，鸽子 导读 机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问，全在统计学里。 在经典统计学中，对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立，有着非常丰富的思想、理论和经验成果。对于机器学习来说，统计学既是理论基础，又是思想宝库。 但是现实世界中，机器学习的实践者大多出身计算机科学，除了本科学的那一点工科概率论与数理统计，对于统计学，基本上是“随用随学，够用为止”，因此统计学当中大量的思想资源
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授 采访 | 胡永波，鸽子 导读 机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问，全在统计学里。 在经典统计学中，对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立，有着非常丰富的思想、理论和经验成果。对于机器学习来说，统计学既是理论基础，又是思想宝库。 但是现实世界中，机器学习的实践者大多出身计算机科学，除了本科学的那一点工科概率论与数理统计，对于统计学，基本上是“随用随学，够用为止”，因此统计学当中大量的思想资源实际
本文介绍了机器学习、数据科学、人工智能与统计学之间的关联，以及从机器学习、数据科学的角度如何重新思考统计学。重点介绍了统计学在数据科学中的重要性，以及从统计学到数据科学中的各种算法和计算技术的应用。作者认为，数据科学是以数据驱动的思维方式，其核心是数据挖掘，而统计学的思想在数据挖掘中扮演着重要的角色。数据科学中的各种算法工具其实都是统计学思想在不同场景下的应用。
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
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 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。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
我买了很多R语言的书籍，很多时候我是想通过买书来鞭策自己多多学习，毕竟，实体的书籍花的是真金白银，沉默成本在哪里，不看就太可惜了。
为了收集有关人工智能（AI）及其所有变体（包括机器学习（ML），深度学习（DL），自然语言处理（NLP），预测分析和多重神经网络）情况的见解，我们与22位熟悉人工智能领域的高管进行对话。
想要打通统计学习的任督二脉，爱上统计学吗？今天为大家推荐一篇果壳网网友清扬婉喵的文章，文中不仅系统盘点了统计学习的经验和感悟，更对统计的学习资源做了悉心标注和罗列，对统计学入门的新手以及跨学统计专业的朋友们来说，依然有一定的参考和借鉴价值。
现在回过头来看，很多教程已然过时，当然并不是说的知识点过时，其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的，哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频，也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接，一些小技巧都过时了，比如R语言安装包，需求切换适合的镜像，或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦，所以非常有必要系统性整理一下，最新生信分析人员如何系统入门R
平日里，有四成以上的疑难提问来自于计量与统计，相信统计的学习和进阶也是所有经管专业的BABY们绕不过去的一道坎儿，若能以较高的水平精通一门以上的统计工具，对学习和科研而言，则相当于掌握了一门利器，剑在手，可攻城拔寨，运用与心。今天的作者毕业于一所美国统计学专业排名前10的公立大学，从最初的陌生到与统计学相知、共舞，再到沉浸其中、倾心投入，及至打通统计学习的任督二脉，爱上统计学一文中不仅系统盘点了统计学习的经验和感悟，更对统计的学习资源做了悉心的标注和罗列，也能从中看到美国统计教育的教学模式，美中不足的是
导读：如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统，大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
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
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲，前面的背景讲解中《从今天开始，每天学点R语言~》，已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性，今天我们就按照课表来讲解：如何在自己的PC中安装R语言的运行环境。还没有领取《学习R》书籍教材的同学，赶紧联系文末的客服小姐姐吧~
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
作者简介 李舰先生现任堡力山（PMI）集团副总，曾任Mango Solutions 中国区数据总监。 专注于数据科学在行业里的应用。擅长R语言的工程开发与分析建模，是 Rweibo、Rwordseg、tmcn 等 R 包的作者。 与肖凯合著了《数据科学中的R语言》，参与翻译了《R语言核心技术手册》、《机器学习与R语言》。 李舰先生也曾有多篇文章在统计之都主站上发表。 个人主页：http://jianl.org/ 引言： 这篇文章来自于我和肖凯的新作《数据科学中的R语言》的前言。原书受篇幅和语言风格所限
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争（http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html），分析了自己选择 Python 的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先，Raschka 定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
前语 本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。 吴喜之，中国人民大学教授 上午嘉宾的讲课，讲的东西
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的RickBecker，JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。
作者：Chiffon 来源：七风阁 http://chiffon.gitcafe.io/2015/01/10/MLE.html 经常有人问我怎么才能成一个数据分析师。我以为，要想做数据分析工作，需要
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
你可以使用描述性统计方法将原始观测数据转换为你可以理解和共享的信息，也可以使用推断统计方法，通过数据的小样本对整个域进行推理。
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