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| 編輯推薦： |
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1.结合具体案例，分析Python和R的特点及适用场景；2.利用真实案例演示如何集成Python和R；3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
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| 內容簡介： |
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本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R，使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，能够帮助读者探索完成数据科学任务的新方法并改善应用效果。
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| 關於作者： |
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里克·J.斯卡韦塔(RickJ.Scavetta)自2012年以来，一直担任着独立研讨会的培训师、自由职业数据科学家和机构联合创始人的角色。作为Scavetta Academy运营人员，与德国的主要研究机构也有着密切且经常性的往来。自2016年以来，他发布在DataCamp 上的在线课程已被超过200，000名学生学习，同时还为OReilly和Manning的高级数据科学课程做出了贡献。博扬·安格洛夫(Boyan Angelov)是一位数据科学战略家和顾问，在各种学术和行业环境中拥有十余年的经验，研究涵盖的主题包括生物信息学、临床试验、人力资源技术和管理咨询。他还是XAI领域开源科学项目的贡献者，并定期在各种学术会议和社区聚会上发言。
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| 目錄：
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前言xiii第I部分 探索新的语言第 1章 概述31.1 R的起源31.2 Python的起源41.3 语言战争的开端51.4 数据科学主导权之战61.5 合作与社区建设的融合81.6 最后的想法8第II部分 两种编程语言I：新学习一门语言第 2章 针对Python用户的R132.1 启动和运行R132.2 项目和第三方库152.3 Tibbles的胜利202.4 关于数据类型和数据探索232.5 关于命名（内部）252.6 列表272.7 关于因子292.8 如何查找302.9 重复迭代372.10 最后的想法38第3章 针对R用户的Python403.1 版本和构建413.2 标准工具423.3 虚拟环境463.4 安装第三方库503.5 笔记本523.6 从编程语言角度对比Python和R533.7 导入数据集553.8 检查数据553.9 数据结构和描述性统计573.10 数据结构：回归基础583.11 索引和逻辑表达式603.12 绘图613.13 推理统计613.14 最后的想法62第III部分 两种编程语言II：现代的环境第4章 数据格式环境654.1 外部第三方库与基础库674.2 图像数据694.3 文本数据744.4 时间序列数据774.4.1 基础R774.4.2 Prophet第三方库794.5 空间数据804.6 最后的想法82第5章 工作流程环境835.1 定义工作流程835.2 探索式数据分析855.2.1 统计可视化855.2.2 交互可视化885.3 机器学习895.4 数据工程935.5 报表975.5.1 静态报表975.5.2 互动式报表985.6 最后的想法101第IV部分 两种编程语言III：学会协同第6章 协同使用两种语言1056.1 虚拟的互操作性1056.2 互操作性1076.3 深入互操作性1126.3.1 在R Markdown文档中R和Python之间传递对象1126.3.2 在R Markdown文档中调用Python1136.3.3 使用来源命令调用Python1146.3.4 使用REPL调用Python1156.3.5 在交互式文档中使用动态输入调用Python1156.4 最后的想法117第7章 两种编程语言数据科学案例研究1187.1 24年188万场野火1187.2 设置和导入数据1217.3 EDA和数据可视化1227.4 机器学习1267.4.1 设置Python环境1267.4.2 特征工程1277.4.3 模型训练1287.5 推理和用户界面1297.6 最后的想法131附录 Python-R双语词典133第三方库管理133赋值运算符134类型136数学运算符137属性137关键字138函数和方法138编码风格和命名约定139数据存储对象类比140数据帧142逻辑表达式145索引147关于作者152关于封面152
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