Practical Data Science Cookbook 2014R与Python实战教程

Data Science has become a pivotal skill set, capable of shaping everything from election outcomes to revolutionary business models. This field’s allure stems from its power to answer complex, meaningful questions through data. But how can one learn such a vast and interdisciplinary subject effective

这本《Python Data Science Handbook》简直是数据科学的宝典。如果你对 Python 有一些了解，想要进一步探索数据、机器学习和数据可视化，绝对不能错过它。书中的内容覆盖了从基础到进阶的方方面面，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等核心库。是对于数据科学项目流程的详细，真的蛮实用的，能你从零开始做一个完整的项目。而且，这本书不仅仅是理论，多实际操作也讲得到位，适合用作手头的参考资料。如果你已经掌握了一些 Python 基础，想学习如何高效地数据、做可视化、甚至进行机器学习建模，这本书会是一个好的选择哦。

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Cou

R 语言的数据课里，《生物信息学中的数据》算是蛮经典的一本了。作者是 Rafael A. Irizarry 和 Michael I. Love，都是搞统计和生物信息学的老手，写得挺接地气，尤其适合刚接触 R 的你，想把基础打牢一点的。 R 语言的安装、RStudio 环境配置、基础语法这些全都有，比较细。像dplyr的用法也讲了，还带着实战例子，高通量数据的时候用得上。书里还有不少对统计符号的解释，别小看这些，多人不准就是这块卡壳。 书的后半部分讲的就更硬核了，统计推断那块内容挺全的。像t 检验、中心极限定理、置信区间这种经典理论，都有举例，搞清楚这些，再遇到实验数据就知道该咋下手了。还有蒙特

如果你正在用 R 进行数据，PCA（主成分）是一个超级好用的降维工具。尤其在面对高维数据时，PCA 不仅能帮你减少计算量，还能提取出数据中的主要特征，保留大部分信息。其实，PCA 在 R 中挺，你可以通过prcomp()函数来轻松实现。要记得，数据的预重要，标准化或归一化是必须的，否则结果会偏离预期。作者这本《Practical Guide to Principal Component Methods in R》不仅讲了基本的 PCA 原理，还了多实用的代码示例和案例研究，帮你从理论到实践一步步掌握。书中还提到了一些可视化工具，像ggplot2，让你可以把降维后的数据以图表方式展现出来，你更直

Frank Kane 的 Spark 教程书挺适合想从头摸透 Spark 的你。全书围绕 Apache Spark + Python，每一章都是动手实践，不搞玄学。Frank 是亚马逊老员工，讲得接地气，还穿插了十多个真实项目，像商品推荐、实时数据这些，都是能马上用起来的场景。书一上来就教你怎么在本地或集群上搭 Spark 环境，响应也快，代码也简单。你会学到怎么用 RDD 搞分布式计算，用 MLlib 做机器学习，用 Spark Streaming 实时流，还能玩 GraphX 图计算，基本把 Spark 的招都教全了。比如你有一堆日志文件，想统计用户活跃度，用 Spark 的 map 和

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

This book provides a comprehensive guide to utilizing R for data analysis and creating effective graphical representations. Through practical examples, readers will gain a deep understanding of R's statistical functionalities, with a particular emphasis on its powerful visualization capabilities.

R 语言的万能小工具书《R Cookbook》，真的挺适合想系统入门 R 语言的你。不只是告诉你怎么写代码，还一步步教你怎么装 R、怎么退出、怎么中断卡住的命令，连help()这种小细节也讲得清清楚楚。初学 R 经常会懵，比如某个函数到底该怎么用，参数是啥，《R Cookbook》就挺给力的，基本每个函数的用法、参数、例子都列了，响应也快，不用到处翻文档。再说 R 的邮件列表——看着老派，其实挺有用。书里还手把手教你怎么发问，怎么写得更专业更容易被回复，真是为 R 社群新手考虑周到了。而且像向量、列表这些数据结构、if/for这种控制语句，还有图形绘制、数据清洗这些常用操作，也都有例子，边看边