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。
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
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器,该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点,开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出,R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言,R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出,“R
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,
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。
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。
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。
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。
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
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~
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
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
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
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
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
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
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。
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。
什么是R语言? R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目,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的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacO
刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题: 不知道该先学习哪种编程语言。 不仅仅是编程语言,像Tableau,SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言,很难知道该选择哪一种。 事实是,你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资,因此在选择语言时需要有战略性。 很明显,一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。 我给你的建议就是:先学习R语言 专注于一种语言 在说明为什么你应该学习R语言之前,我想强调的是,在开始
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。
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。
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.
很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
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
如果你的数据科学家不使用R,他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目,就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择,包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模,或者超快、准确的spaCy。还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式,将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一
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。
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
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。
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
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
几十年来,研究人员和开发人员一直在争论,对于进行数据科学和数据分析,Python和R语言哪个才是更好的选择?近年来,数据科学在生物技术、金融和社交媒体等多个行业迅速发展。数据科学的重要性不仅得到了业内人士的认可,而且还得到了许多学术机构的认可,目前越来越多的学校都开始设立数据科学学位。
“ 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。 ”
一个图形化的交互式运行环境,对于编程语言的学习和开发,特别是可视化方面,提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图,在R语言自带的交互环境中,可以实时观测到代码的可视化效果,从而方便的进行参数调整。
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。
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。
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
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
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
今天给大家推荐一本R语言的书籍。R 语言在近10 年来已经发生了日新月异的变化,不仅在内容上更加丰富多彩,而且在计算效率上也有了大幅的提升。它被更加广泛地用于数据可视化、统计建模、机器学习等领域,而且还能实现网络爬虫、网络应用开发等功能,成为数据科学领域的全能型工具。R 语言在学术界的地位已经不容置疑,在大数据时代中它是保证研究可重复性的重要工具。随着功能的日益完善,R 语言已经进军工业界,并在金融、保险、医疗、生物和信息计量等不同的应用场景中大放异彩,潜力不可估量。
【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?
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。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。 从R的普及来看,国外的普及度要明显好于国内,跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理,破解的SAS与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。但在国外高校的统计系,R几乎是一门必修的语言,具有统治性的地位。在工业界,作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作。那么,如果你是一个
在当下,人工智能的浪潮席卷而来。从AlphaGo、无人驾驶技术、人脸识别、语音对话,到商城推荐系统,金融业的风控,量化运营、用户洞察、企业征信、智能投顾等,人工智能的应用广泛渗透到各行各业,也让数据科学家们供不应求。Python和R作为机器学习的主流语言,受到了越来越多的关注。数据学习领域的新兵们经常不清楚如何在二者之间做出抉择,本文就语言特性与使用场景为大家对比剖析。 一.Python和R的概念与特性 Python是一种面向对象、解释型免费开源高级语言。它功能强大,有活跃的社区支持和各式各样的类库,同时具
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)。
(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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