R语言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。
不满意Jupyter Notebook只有Python 2环境，还打算让它支持Python 3与R？没问题，本文一步步帮助你实现这个愿望。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 R 是数据科学领域的一门大热的编程语言，可以说它是专门为统计分析而生的。 相比起其他语言，R 简单易学，代码可读性强，并且不需要搭建复杂的编程环境，对初学者非常友好。 今天就和大家分享两本学习R的宝藏图书，不仅能够帮你学习统计知识，还能提升代码编写能力，助你从入门到精通！ 01 《R速成：统计分析和科研数据分析快速上手》 《R速成:统计分析和科研数据分析快速上手》是挪威一位心理学教授和神经科学教授联手写成，第一次在国内推出中文版，由庄亮亮和赵子
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具，数据科学家的武器库现在越来越丰富了，在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰，本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
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。
首先，在这里先跟大家说声对不起，技术团队最近一直在做课程开发，本着宁缺毋滥的原则，我们的微信文章一再搁置，在编辑部催了无数遍之后，终于可以把课程放出来给大家了。
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
问题： 背景金融小硕，想学习R语言却不知道应该如何学习，应该按何种步骤，看哪些书或者视频资料等东西，所以提问这个问题，希望知道学习R语言的一般过程是怎样的，谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答，如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书，有哪些网络上有的视频资料比较好，应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答： 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈，微信公众平台上也见多次
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。
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？
从事大数据行业的人都清楚，R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，同时它还是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。特意整理出从入门到进阶的相关书籍，以供参考。
我之前预告过的 R 语言新书，起名为《R语言编程—基于tidyverse》，本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门，老手 R 知识汰旧换新。
在一篇论文中，最引人注目的除了标题和摘要，便是嵌于文中的各种图表了。而图形凭借其更为直观的表达效果一直备受学术界青睐，可以说如何用更为美观的图形更恰当、更全面、更精准地展现研究结果，是所有研究者一直在探索的课题。
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~
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 2017年3月，数据科学和机器学习竞赛领域的老大Kaggle被谷歌收购，点击查看大数据文摘报道《谷歌宣布收购全球最大数据科学社区Kaggle》，当时双方均未透露收购细节和未来计划。接近一年过去了，Kaggle在做什么？ Kaggle由Anthony Goldbloom和Ben Hamner创立于2010年。企业和研究人员在Kaggle上发布数据，让全世界的统计师和数据科学家对数据集进行建模和分析，以竞赛的形式评选出最佳模型。Kaggle众包竞赛模式的价值在于，让人们有可能从无穷
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
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）
R是一种编程语言，他不同于C、Java、python等计算机编程语言，是一种专门针对统计分析、绘图、数据挖掘等数据研究开发出来的数学编程语言。那么在我的认识里，他就是和Excel、origin、SPSS等统计分析作图软件类似的一个工具。
提起对Python的印象，除了全能之外恐怕就是简单易学了。很多人都在推荐新手学Python入门，毕竟语法简单、语句简洁，所谓“人生苦短我用Python”绝不是一句空话。不过也不能忽视一点：Python的语法简单是相对于其他编程语言来说的，对一个没有基础的小白来说，Python也没那么简单，学不好也是非常正常的一件事。
这篇文章旨在为R语言的新手铺砖引路，行文相对基础，希望对在R语言安装上有问题的小伙伴提供帮助和指引。
今天给大家介绍一款在开源世界里集万千宠爱于一身的软件——R语言。 有多受宠呢？简单说，你能想到的地方都有它的身影。 做学术？看看R在各大语言排名系统的表现 O' reilly media在过去几年中
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
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。 何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。英文链接
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
本文是出自Springboard上面一篇文章的摘录，介绍了如果想成为一名数据科学家，需要掌握哪些技能，熟练使用哪些工具，以及如何对数据进行处理等。 数据科学技能 大多数数据科学家每天都使用组合技能，其
之所以写这篇文章，在标题里已经表达得很清楚了。做技术的人都知道，时间就是金钱不是一句空话，同一个技术，你比别人早学会半年，那你就能比别人多拿半年的钱。所以有时候别人去培训我也不怎么拦着，为什么？因为培训毕竟比自学快，虽然根基和自学差了点，不过边工作边补充，还是要比自学占点优势而且还多领了几个月薪水（学的垃圾还伪造简历的除外）。
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
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
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
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
“ 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。 ”
当今，数据成为工作生活中不可或缺的一个重要组成部分。无论作为一名专业的数据分析师，亦或是各行各业的从业人员，面对形形色色的数据，你需要掌握一门专门用于统计分析建模的数据分析软件。本次有范君推荐给大家一款热门的数据分析软件-R语言。
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
好吧，我承认，最近都没好好学习了，事情比较多，好几天晚上我都会写下标题，然后就没有然后了，今天再不能忍了，决定来一发。但是，我觉得还是推文的质量要比数量更加重要，不然一个是浪费自己的时间，也是浪费大家的时间。所以虽然很忙，但是我还是会尽力做到解释的完美一点~.~。 今天要给大家讲讲R语言，主要是入门基础及简单的统计分析入门。 R语言其实算是我正式接触编程语言的第一门语言，大学学的C++，matlab简直是水到家了。所以刚开始学R语言的时候，我很痛苦，你知道吗。大约经历了1个月的磨合期，逐渐对R有了点认识，知
在数据分析和统计领域，R语言以其强大的数据处理能力和丰富的包库资源而闻名。它不仅提供了一个灵活的编程环境，还拥有专门用于数据抓取和处理的工具，如httr和XML库。这些工具使得从各种网站上抓取数据变得简单而高效。
文章目录📃 一、💾参考链接 二、📭Go+介绍概述 1、Go+简介💬 2、Go+特点💎 3、Go+优势🏆 三、🔑Go+安装与配置 前期准备🔊: 1、📗安装Go语言环境（以Linux系统为例） （1）下载并上传二进制包📘 （2）将二进制包解压至 /usr/local目录📙 （3）将 /usr/local/go/bin 目录添加至PATH环境变量📕 （4）验证Go环境是否配置成功📘 （5）创建go程序测试Go编程环境📗 正式安装🔊 2、🌈 拷贝 Git 仓库到本地 3、📚 执行./all.bash命令安装Go+
C语言是几乎所有编程语言的先驱与灵感的来源，Perl，PHP，Python和Ruby都是用它写的，同样什么Microsoft Windows，Mac OS X，还有GNU/Linu这些操作系统，都是靠它写出来的。
openmv作为一个比较成完善的模块，在各种需要用到视觉的方面，比如做项目和参加比赛，都是常用到的一种。它是一个将摄像头和单片机处理器结合在一起的一种系统，且它的开发包简单易懂并且全面，在各种视觉处理方法选择中是比较好上手的一种，相当于单片机中的arduion，不过我并不常使用openmv来做我项目视觉的解决方法，因为觉得它封装的越好越显得low。。。不过仅是我个人看法。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言，我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程，你可以马上就开始学习。但是，获得更深入的学习需要额外的努力。例如：你可能会很快了解随机森林如何运作，但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面，一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢？”就是在这种情况下，人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会（AMA）遇到的数据科学家，都
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = =，持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
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
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.
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回
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