在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
摘要：Revolution Analytics已经提供了一个商业级R语言发行版Revolution R Enterprise,作为一个用于统计分析和基于数据图形渲染的开源编程语言，R语言人气甚高，已在金融、制药、新闻传媒和市场营销等行业获广泛使用。 【编者按】“收集数据只是第一步，分析数据才是关键”，R语言的发展满足了大数据时代统计编程的需求，然而开源环境下的R语言面临着诸多问题，商业支持或许会给R语言带来更好的发展，Revolution Analytics首先推出了AdviseR，CF
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
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
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
排名第1，当然非Java莫属了！Java在企业级应用中被广泛使用，并且拥有强大的生态系统。它也被认为是最容易入门的编程语言之一。
在做数据分析项目和规划职业生涯的时候，该选择哪一种编程语言？不同职业背景的人的答案都不尽相同。下面是indeed.com对人们在机器学习以及数据科学方面选择的编程语言的分析数据。
随着技术的迅速发展和行业需求的不断变化，编程语言的世界也在持续进化。面对2024年，某些编程语言因其独特的功能和广泛的应用领域，成为了市场上最受追捧的技术。本文将带您深入了解这些钱景十足的编程语言，探索它们在新的一年里为何能成为技术领域的明星。
文章作者来自ThoughtWorks：佟达 ，图片来自网络。 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用Jav
作为AI技术框架的基础语言，与其他编程语言相比，Python能够动态编译，不仅开发效率高，还可以搭建网络、处理数据。
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
本文介绍了自己在过去一年里所看的一些书，并分享了从中获得的一些感悟和思考。作者认为，读书是一种非常好的方式，可以帮助人们从已有的认知中获取新的知识和灵感。在阅读这些书籍时，作者关注了书中所介绍的一些方法和技巧，并思考如何将其应用到实际工作中。同时，作者也强调了分享和交流的重要性，认为通过分享和交流，可以扩大自己的认知边界，也可以帮助他人更好地理解某些概念和想法。总的来说，作者认为读书是一种非常有益的活动，可以帮助人们更好地理解世界和思考问题。
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
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
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
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。 三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。本来想接着写篇博文说明一下， 一直也没腾出时间，今天补上。 为什么要使用R语言 在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。 但我个人觉得这可能还不是最主要的原因，对于互联网企业来说，数据虽然获取更容易，但环境更为复杂。开源软件可以根据业务的变化 进行调整，但商
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。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数据科学该怎么学？必备技能有哪些？ 最近，一份数据科学领域的学习宝典在推特上火了，吸引点赞1k+。 之所以能够引起大家的关注，是因为这份教程将数据科学广而杂的知识内容，梳理成了14个方面及各自要点，同时解答了许多学习中的常见疑问。 比如“用什么语言比较好”、“哪些工具最适合”。 这份学习宝典的作者为Matt Dancho，他是一个数据科学学习网站的创始人。 那么，具体这份干货到底讲了什么？是否真的如此神奇？ 我们一起来看。 更推荐R语言 进入正题之前
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：白丁，吴双，ether，魏子敏 如果让你选择一种语言，你觉得Python和中文，哪个对于未来更重要？ 最近，一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份《2017高盛调查报告》，针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查， 当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中，72%选了Python。 Python所代表的数据科学分析能力和编程能力正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。而除了Pytho
9个最佳的大数据处理编程语言 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析
Julia成为2018年发展最快的编程语言之一，因为它结合了几种主要语言的优势而备受推崇。
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
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
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。
nature杂志的TECHNOLOGY FEATURE 栏目在13 JANUARY 2020发表了一个有趣的小短文：Eleven tips for working with large data sets，副标题是：Big data are difficult to handle. These tips and tricks can smooth the way.
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.
本次参与最难学编程语言排名的选手我从以上榜单中筛选了10位大家比较熟知的，他们分别是：Java、C、Python、C++、.NET、JavaScript、PHP、Objective-C、Go、R。
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
数字化人才已成为新十年里人才主要发展趋势，数字化能力的应用会帮助我们在职场晋升、加薪等。如何定义数字化人才：是指具备ICT（信息通信技术）专业技能和补充技能的人才，他们是大数据、、人工智能、混合现实、云、“互联网+”、智能制造等多个领域发展的“主力军”。三次方就是数字化人才在教育平台，我们致力于通过系统标准化、个性化的课程内容和RAC学习模型（认知➡能力➡实践），帮助年轻人获得适应未来社会的新技术能力。
编程语言是开发者们代码工作的核心，也是许多开发者最爱讨论的话题。编程语言的选择对开发者和工具制造商都十分重要，前者需要保持最新和具备市场潜力的技能，后者则亟需确保他们能够提供最有用的 SDK。
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都讨论过这个问题。今天，我将给出我自己的答案并解释其中原因，但我们首先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。 让我们看一些数据。我将在Indeed.com上使用趋势搜索，它可以根据时间搜寻实际工作机会中特定的条款。这表明了雇主们正在寻找拥有该技能的人才。然而，请注意，这并不是一项有效使用技能的民意调查，这种指标更能体现技能的受欢迎程度。 话不多说，上数据。我搜
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)
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。
在21世纪的数据时代，数据科学家是最令人艳羡的职业之一。他们使用各种工具和技术挖掘大量数据，从而帮助组织做出数据驱动的决策。在这些工具和技术中，Python语言以其易于学习、强大的功能和广泛的应用，已经成为了数据科学家的首选。
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
如果你想进入数据科学领域，你可能立即会想到R和Python。然而，我们并不是要以作为两种选择来考虑他们，相反地，我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里，都是非常完美的工具。尽管如此，他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
AI系统的开发必须有计算机代码，而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。
我们对事物的看法各不相同，有时他人特别喜欢的语言可能会成为另一个人的的噩梦。而我个人的噩梦是用C语言进行日常的编程工作。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。 R语言 在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。自1997年以
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
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。
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