AI科技评论消息，近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何？AI科技评论将kdnuggets上发表的总结文编译整理如下： 之前我们在kdnuggets上做了这样一个问卷调查，2016、2017两年，在分析、数据科学和机器学习的工作中，你用R语言，还是Python，或两者都用，或选择其他的语言？ 通过分析954个回答，我们得出了
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）。
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。
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
这一节其实也没有必要细看。只需要记住一句话就可以了R语言功能很强大，基本可以满足我们日常科研任务中的数据分析和数据可视化的需求
各位HR宝宝们在研究Anaconda的时候或许已经发现了，Anaconda Navigator的页面中有一个尚未安装的应用——R studio
昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式的增长。无论从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源的财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能时代替代。 “工欲善其事，必先利其器”。当前，R和Python等开源软件方兴未艾，但是这类软件学习曲线缓慢，使很多初学者的热情在进入数据分析的核心领域之前就消失殆尽。而商业数据分析的真正目的是为了解决业务分析需求，构建稳健的数据挖掘模型。因此能否以案例的形式带领我们快读进入数据分析和编程领域领域的资源显得尤为珍
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
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
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
本文介绍了数据科学领域的一些流行编程语言和工具。首先是Python，它是最受欢迎的语言之一，用于快速构建原型和易于维护的代码。其次是R语言，在统计建模中占据重要地位。其他编程语言包括Julia、Java、Hadoop、Kafka和Storm。最后，鼓励奖部分提到了MatLab、Octave和Go。
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
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，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
许多人对于r这种语言知之甚少，相比而言，Python,c语言和java的使用者更多，知名度也更高。但即使如此，这种神秘的语言也是计算机语言的一种，这种语言也具有其独特的魅力。这种语言常常被用来配合r软件进行使用，在数据统计和分析领域可以发挥出很大的作用，给计算相关工作减负。下面是关于r语言的介绍。
英文原文：The 9 Best Languages For Crunching Data
七月刚到，TIOBE已经为我们准备好了最新的编程语言排行榜，相信每个程序员都会时不时关注一下排行榜的变化,虽然仅起参考作用,但无疑也是个饭后吐槽点
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
R语言是一种自由、跨平台的编程语言和软件环境，专门用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能，被广泛应用于数据科学、机器学习、统计建模等领域。
RStudio 是R语言的开源集成开发环境（IDE），含脚本编辑器，console/ terminal ，environment /history， file /plot/ package 四个模块。
R语言和plink软件都是常用的软件，随着对软件的熟悉，就不用自己写代码了，直接改代码了，既然改代码，就在一个环境下运行就行了，不想来回切换R和Bash。问题来了：如何在R语言中运行plink软件。
R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。
-------以R语言和R包为例。
毋庸置疑，R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言，高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号，全是关于R语言方面的，他们的文章干货满满，希望对大家学习有所帮助！
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。
#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
如果你是一位数据分析师，必须学习并掌握结构化查询语言——SQL。但它主要用于查询检索数据，所以往往还需要掌握一门编程语言。
boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species,col = c("lightblue","lightyellow","lightpink")) 箱式图（用iris数据集，对sepal.lenth和species做图，颜色设定为ightblue、lightyellow、lightpink）
R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法：
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学基础，对数字敏感，具
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学
之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
这个代码以 ipynb后缀名的文件存储，我打开这个文件的方式是使用 Jupyter lab，安装好anaconda3以后jupyter lab默认就可以使用了。
（1）作图：只需要知道图的名字，用的什么R包即可自行作图。进阶版可以将别人的代码套在自己的数据上，但这需要一定的R语言功底和解决报错的能力。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是一种为数学研究者设计的数学程序设计语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
能把学习的编程技能用在实际工作中，提升效率、解决痛点、释放生产力，个人觉得是学习编程技能ROI最高的回报，而非都要挤破头成为数据科学家、算法工程师，毕竟这些职业的门槛一直都在，但让工作更轻松却是任何一个职业都有的真实诉求。
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 文章《R语言玩数据：流程和环境》介绍了玩数据的流程和环境
大家好，在十天前发布Pandas进阶修炼120题后，收到来自微信、CSDN、知乎、GitHub等热爱数据分析的读者的关注，也收到了很多鼓励与建议，因此我再次对该专题进行整理，修改了一些错误(有些错误将错就错给出新的回答)，同时联合中山大学博士@陈熹制作了R语言版本今天再次发布，在这个全新的版本中不仅每一题同时给出了Pandas与R两种解法，同时对部分习题给出了多种解法与注解
#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
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
现在的计划是以 https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/ 这个链接的内容为基础，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容
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
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。
之前写了很多网络数据数据抓取的案例，无论是关于R语言还是Python的，里面大量使用xml\html\css\ajax\json等这些概念，可是一直没有对这些概念做详细的梳理，导致很多小伙伴儿看的摸不着头脑。 近期基础的网抓教程告一段落，从今天起，给大家梳理一些常用的web概念（当然是一个外行小白的视角来进行讲解，如有不当之处，还请见谅）。概念的梳理对于整体网抓思路的开拓至关重要。 几天主要围绕三个核心概念来进行介绍： xml html json xml的官方解释是可扩展标记语言，主要用于数据传输，而HTM
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。 通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因
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
扫描文件的时候每一页都是单独保存的，这个时候我想把他们合并成一个完整的pdf文件，借助Adobe Acrobat Pro DC 这个软件可以很方便的实现
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！
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