行业、学术界和政府对熟练数据科学从业者的需求正在迅速增长。这本书介绍的概念和技能,可以帮助你解决现实世界的数据分析挑战。它涵盖了概率、统计推断、线性回归和机器学习的概念。它还可以帮助你开发R编程、dplyr数据处理、ggplot2数据可视化、用插入符号构建算法、用UNIX/Linux shell组织文件、用Git和GitHub控制版本、用knitr和R markdown编写可复制的文档。这本书分为六个部分: R,数据可视化,数据争论,概率,推理和回归与R,机器学习和生产力工具。每一部分有几个章节,作为一个讲座。这本书包括几十个练习分布在大多数章节。

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数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
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