r 是当今数据科学家中最流行的语言之一, 适用于各种操作。从数据清理到数据流, 再到数据可视化, r 可以成为一个强大的工具。在这篇文章中, 我们来看看 dzone 历史上表现最好的 r 帖子, 其中混合了2018年一些最令人激动的新教程。
关于 dzone 的 r 教程
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学习 r: 如何使用现有数据框架创建数据框架阿吉特什·库马尔简短而甜蜜, 这篇文章演示了六个不同的 r 代码片段 (其中5只是一行), 允许数据科学家和开发人员从以前开发的数据帧中提取数据。
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学习 r: 如何从数据框中提取行和列阿吉特什·库马尔回顾几个快速且易于使用的 r 命令, 这些命令允许开发人员和数据科学家使用 r 语言从数据框中提取数据。如果你想开始与数据清理或需要刷新你的技能, 这是一个伟大的资源!
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如何写 r 脚本解释了一个令人敬畏的例子由 srini pesala。本教程将引导您完成针对 r 语言新来者的教程。它展示了如何使用 r 语言编写脚本, 这在处理较长的分析时可能是有益的。
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探索大学专业和收入: 大卫·罗宾逊在 r [视频] 中的实时数据分析。关于如何深入到数据集并从中学习的案例研究, 包括作者大声思考并决定走哪条路线的步骤。这是数据科学的实时编码!
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亚瑟·查彭蒂埃自动组合 r 中的因子级别.关于如何对大数据集执行分析 (如回归分析) 以及使用 r 编程语言可视化这些分析结果的教程。
关于 r 和大数据的 dzone 出版物
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dzone 的《大数据指南: 流处理、统计和可扩展性》 , 由 jones bonér、arjuna chala、wolf ruzicka、liz bennett、sunil kappal 和 tom smith 发表文章。大数据是新的竞争优势, 对企业来说是必要的。随着区块链技术、云和物联网为大数据增加了新的维度, 我们看到了新的大数据存储和分析应用程序的创建和增长, 从而从数据中提取价值。2018年大数据指南将探讨大数据的演变, 提供大数据参考体系结构的案例研究, 并为您留下扩展大数据架构的知识.
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r 要点: 数据操纵语言和西班牙g. ryan 的统计分析。r 是一种高度可扩展的开源编程语言, 主要用于统计分析和图形。r 由于其不同的数据结构, 比其他语言的数据存储更直观, 因此已经成为一种广泛流行的语言;其内置的统计和图形功能;以及它的大量有用的插件, 可以提高语言的能力, 在许多不同的方式
r-项目. org/dother-doc. html “target =” _ black “> r-project. org 为 lanauge 上的官方文档, 和rocumation. org, 以寻找 r 社区所能提供的最好的东西。