如果说R语言学习者会有的书，大概率会有这一本。本书可以说是R语言学习者和使用者的一个分水岭，在此之前是各种copy调试，在此之后开始用R做一些自己的事情。其实这样的书可以罗列出好几本：
Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala允许用户使用命令和函数范式编写代码。Scala运行在Java虚拟机之上，可以直接调用Java类库。对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。近日，Spotify的软件工程师Neville Li发表了一篇题为《数据工程师应该学习Scala的三个理由》的文章，他认为现在的编程语言种类非常多，每种语言都各有优缺点，并且它们的适用的场景也不同，比如Scala就非常适合用于数据处理和机器学习。
作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。 正文共：2619 字 预计阅读时间：7 分钟 作为一个对数学和编程语言充满激情的人，谁也不能阻止我分
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言，通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出，发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉，于是特写此篇普及一下知识，也算是我对R语言的入门文章吧。
随着大数据应用得日益广泛，与大数据相关的话题也越来越被大家所热议。在IT界，大数据同样是热门。作为学生党的我，最近也在研究关于大数据的内容。作为一个技术迷，总是会想尝试一些新鲜的东西。前一段时间学习了Hadoop之后，又想开始体验Spark。那么现在就讨论一下关于Spark的话题。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。就大数据集而言，对典型的迭代机器 学习、即席查询（ad
序：前段时间有些膨胀了，以为3年开发三年的我什么都见过了，这段时间又看了许多大神的博客。发现自己还是一个跳梁小丑，编程的大海我只在一个水滴里打转。学海无涯，以梦为马，不负韶华。
函数式编程已经有比较长的历史了，如今的动态语言，很大程度上也受到了函数式编程（反过来名叫命令式编程）的启发。
5年前，Scala 似乎曾要成为编程语言中下一个佼佼者，因为它能够优雅得使用面向对象编程范式进行函数编程。 现如今，随着像 LinkedIn 和 Yammer 这些公司的弃用，Scala 的光环正逐渐黯淡。 2012 年的 TIOBE 编程语言受欢迎度排行榜上，Scala 排名第 13 位；2016 年 8 月竟下降到第 32 位，现在只有不到 6% 的编程社区在使用它。 不祥的预兆：Lightbend，Scala 的母公司，在先前的 Scala 版本上发布了一款使用 Java API 的新框架。 有趣的是
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
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语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。
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，
– 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？
使用关键字function，并在其后跟随函数参数列表和函数主体。其基本形式如下： function(param1, ...., paramN) expr
首次接触R语言是在2012年读研的时候，有一门课程是统计分析与R语言，清晰地记得期末考试时，由于把答案给同学抄，最终落了个重考的后果（重考92分）。那个时候真的非常喜欢R语言，因为这种面向对象的语言很简单、很灵活，而且功能也非常强大（如果你接触过SAS，也许也会有这样的感想）。
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。
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）
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后，相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来，我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言，保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
🚩write in front🚩 🔎大家好，我是謓泽，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5～2021博客之星Top100～阿里云专家博主 & 星级博主～掘金⇿InfoQ～51CTO创作者～周榜257﹣总榜931⇿全网访问量40w+🏅 🆔本文由 謓泽 原创 CSDN首发🙉如需转载还请通知⚠ 📝个人主页－謓泽的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏－ Labivew_謓泽的博客
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
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。
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。
新鲜出炉的第三版，更新也很大，全面拥抱了ggplot体系。对我来说，比较新的知识点可能是一些小技巧，这里借花献佛给大家。
作者：colah 译者：文强，刘小芹 【新智元导读】在Yann LeCun“深度学习已死”的惊人发言下，可微分编程的概念引发了广泛关注。机器学习著名博主colah（Christopher Olah）在2015年展望30年后的深度学习，提到了可微分编程。他从深度学习三大观点之一的表示（representation）角度出发，认为深度学习研究的是优化和函数编程之间的联系，而可微分编程则是函数编程和优化的自然交集，十分优雅而简洁，值得进一步研究。 目前，深度学习是一个非常成功的工具。但这个工具是我们偶然发现的，作
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~
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。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、作图的解释型语言。最初S语言的实
掌握一种强大的数据分析工具，它可以帮助你更好地理解和处理数据。R语言是一种开源的编程语言，它提供了许多用于数据分析和可视化的函数和包。使用R语言，你可以轻松地进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。此外，R语言还有一个庞大的社区，你可以从中获取到许多有用的资源和支持。总之，学习R语言可以帮助你更好地处理和分析数据，提高工作效率和准确性。
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)
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
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
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
“ 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。 ”
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。
参考链接： 带有示例的Python中的map()，filter()和reduce()
这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里：https://blog.csdn.net/zd200572/article/details/115349366 https://www.jianshu.com/p/71392ef45d01 很多R语言用户并不认为自己是程序员，我也是:)，精通专业知识，理解R语言的标准数据结构，但是缺乏正规编程训练，你是这样的吗？
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
在正文内容开始之前，我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
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。
最初接触函数式编程还是Rx 系列响应式的概念带来的，这么多年用过Rxswift,Rxjs ，一直理解不够深刻。 React 带来的hooks， 官方概念是利用函数式编程方式，更好的组合，开发和测试。但是还是觉得不够深刻，又看了些资料，梳理下自己的理解，重点关注react 中的提现。
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。
这里推荐几本线上的电子书，作者都在不断的更新，网页版的电子书，copy代码无障碍，无广告，很流畅。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用，也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R，所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师，所以喜欢perl一点，排斥python。我也稍微看过一些python的语法，个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数，基本上你认识的英文单词都可以是一个函数，即使不是，你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量，就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言，有何异同？ 下面
从RStudio官网下载MacOS版本RStudio安装包。对于MacOS，安装选择默认路径即可。
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件，它有非常丰富的统计软件包，做统计可以说只有你想不到的，没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一，Python也是开源的，包含了非常丰富的第三方库（如机器学习算法），那么如何让Python和R共同工作呢？利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2？ 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件（最好再安装个Rstudio，好用到爆的R软件IDE，安装和管理R包太方便了），安装好Anaconda和R软件
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
(1)R是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。
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