数据科学实战

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。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作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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《数据科学实战》这本书，我先是读了英文版电子书，后来国内有了翻译版，如下所示：

我又购买了纸质版。加上英文版和中文版的阅读，快有3遍了。

我分享一下阅读这本书的一些收获吧。

第一，这本书关于数据科学这个命题，讲解的较为详细和透彻。包括数据科学是什么？为什么？数据科学的工作流程？学术界和工业界怎么看待数据科学？数据科学的知识体系？数据科学的一些应用场景？这些内容，可以让读者对数据科学有个全面的认知，同时，能够感受到数据科学的实用性和价值所在。

第二，这本书的第三章，介绍了3个基本算法，分别是线性回归，K近邻和K均值，你在阅读的时候，可以先测试下，看是否理解了这个3个基础算法，包括算法的概念、原理、方法和应用等。

第三，后续的章节，介绍了一系列数据科学相关的应用场景，涉及到文本数据、时间序列数据、结构化数据、社交网络数据，涵盖了计算广告学、金融学、社会学、数据新闻学、社交网络等领域，使用了分类算法、推荐算法、时间序列算法等算法，采用了R语言或者Python语言来设计和实现基于算法解决问题的代码片段。

第四，这本书，还谈及了如何成为一名有道德感的数据科学家这个职业生涯问题，给予了一些合适的建议。

这是一本可以让你有启发的书籍，一本让你对数据科学有更全面而系统认识的书籍。

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你在阅读这本书的过程中，遇到什么问题，或者有什么心得与收获，可以扫描我的微信号，备注“R-入群”。我会邀请你加入R语言群，和大家一起讨论与学习。

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