知乎有人提问,R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好?
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
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:
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
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
R主要面向统计计算,为数据科学家青睐,代码量一般不会很大,使用面向过程的编程方式就可以很好的完成编程任务。而且还是有RStudio这样的交互操作集成开发环境,所以大部分的R语言用户对R语言是不是面向对象很是疑惑,虽然我们都知道在R中一切皆对象,比如Seurat对象。
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。
开发资源 豆瓣iOS开源库列表 - 豆瓣iOS开源库列表,很多开源项目。 iOS-Core-Animation-Advanced-Techniques - 中文版iOS高级动画技术。 iOS开发的一些奇巧淫技1 - TableView不显示没内容的Cell怎么办; 键盘事件:IQKeyboardManager ; app不流畅:KMCGeigerCounter ; CoreData用起来好烦:MagicalRecord ; CollectionView实现悬停的标题:CSStickyHeaderFlo
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
信息泛滥的时代,一切似乎都变得碎片化了。但是学习的时间可以碎片化,但学习的内容却不能碎片化,只有将碎片化的学习高效的转化为系统化的知识体系,才能真正提高自己的能力,否则时间投入和学习效果将不成正比。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
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,
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
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
一、算法基础系列 数据结构基础(C语言版)》朱仲涛 译 《剑指Offer》 《编程之美》 《编程珠玑》 《CareerCup-Top 150 Questions 4th》 《[算法导论].(美国)Cormen.扫描版》 二、C/C++面试题基础系列 《程序员面试宝典》 《程序员面试攻略》 《C/C++程序员生存手册》 三、高质量代码系列 《高质量程序设计指南》 《高质量程序设计艺术》 四、C语言系列(对很好的掌握C++有很大帮助) 《编程精粹:编写高质量C语言代码》 《C语言深度解剖》 《C和指针》 《C专
那么,身为世界上最早开源项目之一的TeX,究竟是如何诞生?又如以进化形态LaTeX,活跃了几十年不败?
7.《Effective C++:改善程序与设计的55个具体做法(第3版 中文版)》
之前的两篇实用性文章《网购评论是真是假?文本挖掘告诉你》和《大数据助力东北小吃铺满血复活》发表之后,许多读者表示对其中的“购物篮分析”很感兴趣,希望我们能多做介绍。好吧,既然大家都这么有兴致,我就打开了亚马逊的页面,想找几本书推荐一下……
学校里没有前端的课程,那如何学习JavaScript,又如何使自己成为一个合格的前端工程师呢?
文件夹下面可以为另一个文件夹也可以为文件, 我们希望统一对待这些文件夹和文件, 这种情形适合使用组合模式。
编程新手都有一个同样的问题:"我应该学习哪一种语言?"。 《Unix编程艺术》(Eric Raymond著)第十四章,对各种语言进行了评价,正好可以用来回答这个问题。下面是我的笔记,整理了六种主要计算
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。
如果你的用户名不幸是中文的,那就必须改为英文,否则无法安装Rstudio,中文处理方法,参考
作为一名科学研究人员,在论文写作中肯定需要经常绘制各种各样的图表,科研论文中的图表是研究结果一种直观的显示方式。俗话说好马配好鞍,一个好的科研成果往往需要生动形象的表述才能让编辑和读者更容易看懂。
作为一名程序员,通过写代码来挣钱就是我的首要任务。如何挣更多钱呢?和领导多喝几杯酒,恐怕行不通。行得通的只有一条路——提高编程艺术!
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)
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
首先介绍一下本人的相关情况:本人毕业于不入流的大学,专业是英语。数学水平在高中水平,因为大学文科专业不需要学习高数等课程,以前以为这是很大的好处,但是现在觉得这是一个非常大的遗憾。 计算机水平也不高,但是属于比较喜欢倒腾的,编程的话,只是在工作中使用一些相对比较简单的VBA。 其实在我入职现在的公司之前,我对统计是一无所知的。但是入职以后恰巧我们公司在全球范围内实施Six Sigma Program,如果大家对制造业有所了解的话,对这个也不陌生。Six Sigma的培训课程中有一些基本的统计知识的应用,那些
世界如此喧嚣,知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代,被资讯洪流裹挟的我们,都养成了非常不好的思维习惯:把信息当作知识,把收藏当作学习,把阅读当作思考,把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息,文
Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面 6 种不同状态的其中一个状态(图源《Java 并发编程艺术》4.1.4 节)。
(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。
📷 “如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本,你会选择哪本书呢?这个书单列表内容丰富,涵盖很多东西。”欢迎大家在国庆小长假期间来通过阅读充实自己哦! 1. 《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来,就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念
(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。
Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻,只可能处于下面 6 种不同状态的其中一个(图源《Java 并发编程艺术》4.1.4 节)。
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
这里大部分都是英文的书。国内对于R的书籍的翻译中文几乎可以忽略的说。 1.入门级读物 R的帮助文档中提供了一些入门的读物,比如《Anintroduction to R》,是R早期入门的权威读物,这本书有中文版,叫做《R导论》 。另一本早期的著名入门读物是《R for beginners》,也有中文版,译名《R入门》 。国内关于R的一本早期的经典读物是《统计建模与R软件》,写得比较全面,特别是适合做概率统计和多元统计的参考书来用。 新近的一些比较好的入门书比如《R in action》,是Manning出
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
第一时间看干货文章 1 📷 001《大话数据结构》 002《鸟哥的 linux 私房菜》 003《疯狂 android 讲义》 004《第一行代码》 005《linux 内核设计与实现》 006《驱动设计开发》 007《linux 内核解密》 008《unix 环境高级编程》 009《linux 内核设计与实现》 010《essential C++》 011《嵌入式 linux》 012《linux 设备驱动》 013《c 语言深度解剖》 014《linux 下的 c编程》 015《C Primer Pl
在github上找轮子得时候,发现了这么一个项目:Kumo(项目地址:https://github.com/kennycason/kumo),
摘要:本系列文章是Quora网站上"如何成为一名数据科学家"问题的高分答案集锦,来自不同领域的数据大咖们结合自己的切身经验,分享了对数据科学家成长之路的看法,可以作为初学者了解或入门学习使用。本篇文章作者是Rohit Malshe,就职于英特尔公司。 当我在整个互联网中查阅数据科学相关的材料时,我只会使用C和Matlab。我精通这些语言,但直到那个时候,我所做的以及能做的任何事情都不过是工程计算。我生成大量的数据,并创建一些图表。当我被大量涌现的数据包围时,我开始思考如何在其他地方应用这些数据。我开始寻
在前面的 OSGL 工具库之编程艺术系列中我们讲述了 图像处理的艺术 图像处理的艺术之用户定义处理器 字串处理的艺术 本文中我们将介绍如何使用 OSGL IO 工具类来处理输入输出操作. 依旧是老规矩: 用代码来写博客 首先准备测试变量: @Ignore public static class Base extends TestBase { protected static String content; protected static C.List<String> lines;
前言:最近恰逢毕业季,千千万万的学生党开始步入社会,告别象牙塔似的学校生活。往往在人生的各个拐点的时候,情感丰富,感触颇深,各种对过去的美好的总结,对未来的展望。与此同时,也让诸多的老“园”工看完这些小年轻的文章后感触良多,不禁也要写上几笔,所以就出来了很多类似“毕业两年小记”、“毕业五年有感”…… 可能就是某篇博文的一句话,某碗心灵鸡汤就拨动了你心里的那根尘封已久的弦,让你情不自禁的点了个赞,还忍不住的要在下面评论区留下自己此刻心潮澎湃的印记。 我今天不是来送鸡汤的,鸡汤虽好,可不要贪杯哦。 正文
这本书将教我们如何用R来做数据科学:学习如何将自己的数据导入R中,把它变成最有用的结构,转换,可视化并对数据进行建模。在这本书中,我们会学习数据科学需要实用技能。就像化学家学习如何清洁试管和储存实验室一样,我们将学会如何清洁数据,绘制绘图——还有许多其他的东西。
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
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
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。
2.服务器可以配置自己的Rstudio,供大家远程登陆,用浏览器打开后面加上:8787就可以登录,但是阿里云并没有自带,用自己电脑完全可以。
原文出处: @张帅在地上 网站开发开发大致分为前端和后端,前端主要负责实现视觉和交互效果,以及与服务器通信,完成业务逻辑。其核心价值在于对用户体验的追求。可以按如下思路学习系统学习: 基础知识: 1、HTML + CSS 这部分建议在 W3school 在线教程 上学习,边学边练,每章后还有小测试。 之后可以模仿一些网站做些页面。在实践中积累了一些经验后,可以系统的读一两本书,推荐《Head First HTML 与 CSS 中文版》,这本书讲的太细了,我没能拿出耐心细读。你可以根据情况斟酌。 2、J
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云