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内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

r语言实战

60天数据科学家养成计划书单推荐 𐟓š这份书单专为学生党和数据分析小白设计，帮助你在60天内成为数据科学高手！ 𐟌Ÿ《Probability and Statistics》这本书是初等概率论的绝佳自学教材，每个概念都配有案例，非常适合入门统计学基础概念，如概率、条件概率、随机变量和分布、期望值、统计量、抽样分布、假设检验等。 𐟌Ÿ《R语言实战》 R语言是统计分析的最佳编程软件之一。这本书从实战角度全面介绍了基础统计分析、数据可视化、数据挖掘等理论，并集成了大量的R包和函数，供读者边学边练。 𐟌Ÿ《Statistical Inference》这是统计学核心课程，详细介绍了随机变量、数据压缩原理、点估计、假设检验、区间估计、方差分析、EM算法等。建议配合小破站上的视频一起学习。 𐟌Ÿ《What If》这本书是因果推断的入门书籍，介绍了如何识别或估计因果效应。从随机化实验和观测性研究出发，讲解了潜在结果模型和因果图模型两大框架和相应具体方法，帮助你建立系统的因果推断知识体系。 𐟔这些理论知识在数据分析/数据科学面试中经常被考到，想转行或准备面试的同学可以温故知新，反复钻研。

R语言入门与进阶指南：《R语言实战》书评 𐟓š 学习任何新语言或工具，首先需要了解其整体框架，然后逐步添加细节。这本书是R语言学习的完美入门指南，涵盖了五个主要部分： 1️⃣ 入门指南：介绍R语言的安装、数据集的创建等基础操作。 2️⃣ 基本方法：涵盖基本图形绘制、统计分析等基础内容。 3️⃣ 中级方法：包括回归模型、方差分析、功效分析等中级内容。 4️⃣ 高级方法：介绍广义线性模型、主成分分析、聚类分析等高级技术。 5️⃣ 技能扩展：涵盖高级绘图、高级编程等扩展技能。 𐟌Ÿ 新手可以从第一部分和第二部分开始，逐步深入了解。这本书也可以作为工具书，随时查阅和参考！

医学生如何高效学习R语言：实用建议分享作为一个过来人，我完全理解医学生们在学习R语言时的困惑和挑战。导师们总是希望我们能在科研文章中展示出强大的数据分析能力，而R语言无疑是实现这一目标的必备工具。但说实话，很多网上的R语言教程真的让人摸不着头脑，甚至有同学问我：“师姐，我要看谁的课学R？师姐，我要怎么学习R？” 看网课敲代码：建立对生信和R的基础认识 𐟓š 首先，要明确一点，任何网课都不可能全面讲解生信和R语言的所有内容。极不推荐速成班，虽然它们可能免费或者便宜，但讲得太浅，不知道原理，套代码都不知道怎么debug，一知半解的学习印象会给后期进一步学习造成极大的困扰。比较推荐的是系统班，虽然需要付费，甚至有点小贵，但讲得全面、细致。在看网课时，一定要把代码自己敲一遍，有不懂的问题及时查资料。可以直接用help()或者?来看说明书，但个人觉得不是很方便。更建议直接在网上查，很多网站上，像简书和CSDN会有很多大神，他们的文章能解答你90%的问题。自己找资料进一步学习：深入理解并实操 𐟔 买R语言大神的书籍也是个不错的选择。我个人非常推荐《R语言实战（第3版）》，里面的内容很详细很具体，从易到难，非常适合新手入门，也适合进阶学习。结合课题组需求进行实践：理论联系实际 𐟏劊学的再多都不如自己尝试一下。只有疯狂debug之后才能对R理解更深。在做课题时不用太着急，大部分时间都花在整理和筛选数据上，还有处理意想不到的报错。真正分析数据所用的时间其实不多。所以说数据的管理就很重要，现在dplyr包已经是数据管理中最受欢迎的R包，其中基础的、常用来操作数据框的函数我给大家列出来： select()：选择变量/列 filter()：选择观测值/行 mutate()：转换或者重编码变量 rename()：重命名变量/列 recode()：重编码变量值 arrange()：按变量值进行排序（默认升序）基础实验是无法被替代的：实验才是王道 𐟧ꊊ不要觉得学了生信和R就不用做实验了哦，实验才是王道。大家如果需求高的话，以后我可以把操作各种科研软件的过程录成教学视频发出来。希望这些建议能帮到你们，祝大家在学习R语言的路上越走越顺！

《R语言实战（第三版）》：从入门到进阶如果你正在考虑自学R语言，那么《R语言实战（第三版）》绝对是一本值得推荐的书！这本书涵盖了R语言的方方面面，从基础语法到数据处理，再到高级统计分析和机器学习，内容非常全面。更棒的是，书中结合了大量的实际案例和代码示例，通过这些实例，你可以快速上手并掌握R语言的实际操作。这本书对R语言的介绍非常友好，无论是初学者还是有经验的用户都能从中受益。初学者可以通过书中的基础部分逐步学习和掌握R语言的基本概念和操作，而有经验的读者则可以深入学习高级章节中介绍的复杂数据分析方法和统计模型。这种全面的覆盖面使得本书成为各类读者的理想选择。作者在编排上考虑了读者的学习曲线，书中的内容由浅入深，循序渐进。每个章节都有清晰的结构和详细的解释，使得复杂的概念变得易于理解。同时，书中的例子和练习题有助于读者巩固所学知识，提高实际操作能力。这种结构化的讲解方式不仅提高了学习效率，也增强了读者的学习体验。总的来说，《R语言实战（第三版）》是一本非常实用的书，适合各个层次的读者。无论你是刚开始学习R语言，还是已经有一定的经验，这本书都能帮助你更好地掌握这门强大的数据分析工具。

𐟓š数据分析必读经典书籍推荐|附PDF链接 𐟔 数据分析初学者：从零开始 𐟓– 深入浅出数据分析适合初学者，无需太多数学和编程基础。涵盖数据预处理、数据挖掘、机器学习和可视化等内容。 𐟓– 赤裸裸的统计学适合想入门统计学或理解数据分析中的统计学方法。介绍了概率、假设检验、回归分析等基本概念，每章都有大量实例和案例分析。 𐟓– 谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）详细介绍统计学、编程语言和数据可视化等方面。提供大量实践案例和练习题，帮助初学者掌握数据分析技能。 𐟔砦•𐦍†析进阶：编程工具进阶 𐟓– SQL必知必会适合初学者或高级用户，介绍SQL的数据查询、过滤、排序和聚合等功能。书中包含大量实例，帮助读者理解SQL。 𐟓– R语言实战适合初学者入门，详细介绍R语言的数据处理、数据可视化和统计分析等内容。 𐟓– 利用Python进行数据分析深入介绍Python在数据分析领域的应用，既适合初学者，也适合专业人士进阶学习。 𐟔 数据分析高阶：数据思维训练 𐟓– 精益数据分析经典著作，结合实践经验和理论知识，阐述数据分析的基本原理和实际操作技巧。 𐟓– 增长黑客市场营销和增长技术指南，适合产品/运营/数据分析人员。提供大量成功企业案例，帮助读者理解和应用书中理论和技术。 𐟓– 数据化管理全面讲解数据的基本概念、数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。提供大量案例和实战经验，帮助读者提高数据分析能力。

R语言实战第2版.pdf(美)Robert l.Kabacoff网页链接(访问密码191030)网页链接

2021数据分析书单，速看！网上关于数据分析的攻略琳琅满目，但真正经典的书籍并不多。以下是我精心挑选的数据分析书单，希望能帮助大家更好地学习和提升效率。 𐟔 基础技能对于刚入门的数据分析小白，SQL是必学的语言。以下两本书籍是SQL领域的经典之作，知识点全面，内容质量过硬：《SQL必知必会（第5版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《MySQL必知必会》⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耊Python和R是数据分析的两大主流语言。Python易于上手，而R语言则更适合统计。以下是两门语言的推荐书籍： Python：《Python编程从入门到实践（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据分析基础》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据分析活用Pandas库》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《Python数据科学手册》⭐️⭐️⭐️ 《Python数据结构与算法分析》⭐️⭐️⭐️⭐️ R：《R语言实战（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《R数据科学》⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔 数据挖掘数据挖掘与数据分析的区别常常让人困惑。如果你有统计学背景，适合做偏业务层面的数据分析；如果你是计算机背景，可以考虑往数据挖掘方向发展。以下是数据挖掘的推荐书籍：《数据挖掘导论（完整版）》⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 《商战数据挖掘》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《斯坦福数据挖掘教程（第3版）》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《数据挖掘与分析概念与算法》⭐️⭐️⭐️ 𐟓š 其他推荐书籍以下两本书籍也值得一看，尤其对于希望提升商业数据思维的同学：《数据科学入门（第2版）》⭐️⭐️⭐️⭐️ 《精益数据分析》⭐️⭐️⭐️⭐️ 希望这份书单能帮助大家更好地学习和提升数据分析能力！

文科生必看！数据分析能力如何快速提升？数据分析是一种既通用又稀缺的能力，现在很多岗位都要求你具备这种能力。数据分析可以应用到任何岗位中，产生如虎添翼的效果。 𐟓Š 文科生如何掌握数据分析能力？文科生在进入外企或互联网大厂时，产品、运营、市场等岗位都需要数据分析基础。虽然文科生在这一块的基础知识较为薄弱，但数据分析的门槛相对较低，对文科小白，尤其女生而言，较为友好。 𐟒ᠦ–‡科生可以做数据分析师吗？当然可以！而且你可以进入外企工作。外企尤为看重对商业的理解，以及透过数据挖掘背后商业机会的能力。 𐟌 为什么选择外企？机会公平：每个人都有机会展示自己的能力。工作氛围好：不卷，工作压力相对较小。福利待遇优：假期多，注重员工关怀。文化多样性：注重文化多样性和员工关怀。 𐟓š 如何学习数据分析？统计学：约15天推荐教程：小破站可汗统计学推荐书籍：《极简统计学》《深入浅出统计学》内容：描述性统计及各类图表，深入一点需要了解线性回归、贝叶斯、假设检验等。 Excel和SQL：约30天推荐教程：王佩丰Excel基础教程、MySQL数据库查询练习：VLOOKUP函数、数据透视表、Excel可视化图表、SQL50题数据分析工具：主要用于数据分析产品化，是必备技能，主流工具选一个学就行。 BI可视化工具和Python/R语言：约60天推荐教程：Tableau教程、FineBI社区、廖雪峰Python课练习：跟着Tableau教程练习、牛客网推荐书籍：《利用Python进行数据分析》《R语言实战》业务思维+沟通+项目管理：约30天推荐书籍：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》内容：提出问题-理解数据-数据清洗-构建模型-数据分析-数据可视化 𐟒ᠨᥥ……技能：爬虫和算法爬虫：用于获取数据算法：用于数据处理和分析数据分析能力不仅是通用的，而且是稀缺的。掌握数据分析能力，你将能够在任何岗位中如虎添翼。

数据分析进阶书单，从入门到高级必看！嘿，大家好！我是bug，作为一个资深程序员，我在工作中积累了不少经验。今天我想和大家分享一份特别的数据分析书单，从入门到高级，绝对干货满满！建议大家赶紧收藏起来，慢慢消化。入门必看：不需要编程基础也能懂《深入浅出数据分析》这本书真的是经典中的经典，里面蕴含的思想逻辑和分析原则，对以后的学习和工作帮助巨大。《深入浅出统计学》这本书被称为“文科生也能看懂”的统计书，知识点非常基础且实用，是数据分析的入门必备。《赤裸裸的统计学》这本书用生活中的例子来讲解统计知识，生动有趣，读起来一点也不枯燥。进阶：数据变多，不学编程搞不定《R语言实战》从工具安装到具体分析方法，讲解得非常详细，可操作性极强，适合有一定基础的读者。《利用Python进行数据分析》这本书是最经典的数据分析书之一，介绍了pandas、Numpy、matplotlib等库，应对一般的数据分析完全够用。《MySQL必知必会》企业的数据多以数据库形式存储，如果你需要调用特定数据，SQL是必备技能。高阶：数据思维高度训练《精益数据分析》这本书主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路，虽然没有具体讲到数据分析技术，但对思维训练非常有帮助。《数据科学实战》这本书是数据分析和机器学习之间的桥梁，从探索性数据分析引出了机器学习的基本算法，如回归分析、k近邻、k均值等，并介绍了不同应用场景中最常见的算法。《决战大数据》这本书是阿里巴巴前数据副总裁车品觉所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲的“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，非常值得借鉴。好了，以上就是我的分享！希望大家不要犹豫，赶紧行动起来吧！𐟒ꀀ

数据分析必备技能清单，别错失良机！ 𐟌Ÿ 张雪峰老师深刻指出，学习数据分析最可怕的是滞后性。及时跟进才能抓住机遇，否则可能会错失很多机会。 𐟔 SQL：数据分析师的基本功之一。推荐学习《SQL必知必会》，并尝试解决一些基础的SQL题目。 𐟓Š Excel：处理数据的利器。建议观看刘伟的《Excel基础大全》，并阅读《我最想要的Excel数据分析书》，熟练掌握Excel的各种操作技巧。 𐟐 Python/R语言：编程语言也是必备技能之一。可以考虑学习《利用Python进行数据分析》和《R语言实战》，掌握数据分析中常用的编程工具。 𐟓ˆ BI可视化工具：除了Excel，BI可视化工具也是必不可少的。推荐学习Tableau的教程，掌握其中一种主流工具的使用方法。 𐟒ᠦ•𐦍†析思路：重要的不仅是工具，更重要的是思维方式。推荐阅读《深入浅出数据分析》、《精益数据分析》和《数据科学实战》，通过实践来理解数据分析的核心思想。另外，数据分析岗位也有多种类型： 𐟔 商业分析师：负责将数据结果可视化展示，让大家更直观地理解数据。 𐟔 数据产品：提取数据、设计程序，实现数据的商业价值。 𐟔 数仓工程师：在SQL基础上深入研究，解决数据来源和数据质量问题。 𐟔 数据运营：为业务运作提供数据支持，例如销售、库存管理、物流等方面。 𐟔 数据分析师：负责解读公司业绩指标，广泛应用于各个领域。别犹豫了，赶紧学习数据分析，掌握这些技能，让自己在职场上更加出色！𐟒𜰟’ꀀ

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