- Python与R语言数据科学实践
- - 作者：(加拿大/意大利)里克·J.斯卡韦塔//(保加利亚)博扬·安格洛夫|责编:郭泳泽|译者:黄德滨
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115610713
  - 出版日期：2023/11/01
  - 页数：151
- 售价：27.92

内容大纲
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。
作者介绍
目录
前言
第I部分  探索新的语言
  第1章  概述
    1.1  R的起源
    1.2  Python的起源
    1.3  语言战争的开端
    1.4  数据科学主导权之战
    1.5  合作与社区建设的融合
    1.6  最后的想法
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R
    2.1  启动和运行R
    2.2  项目和第三方库
    2.3  Tibbles的胜利
    2.4  关于数据类型和数据探索
    2.5  关于命名（内部）
    2.6  列表
    2.7  关于因子
    2.8  如何查找
    2.9  重复迭代
    2.10  最后的想法
  第3章  针对R用户的Python
    3.1  版本和构建
    3.2  标准工具
    3.3  虚拟环境
    3.4  安装第三方库
    3.5  笔记本
    3.6  从编程语言角度对比Python和R
    3.7  导入数据集
    3.8  检查数据
    3.9  数据结构和描述性统计
    3.10  数据结构：回归基础
    3.11  索引和逻辑表达式
    3.12  绘图
    3.13  推理统计
    3.14  最后的想法
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
    4.1  外部第三方库与基础库
    4.2  图像数据
    4.3  文本数据
    4.4  时间序列数据
      4.4.1  基础R
      4.4.2  Prophet第三方库
    4.5  空间数据
    4.6  最后的想法
  第5章  工作流程环境
    5.1  定义工作流程
    5.2  探索式数据分析
      5.2.1  统计可视化

      5.2.2  交互可视化
    5.3  机器学习
    5.4  数据工程
    5.5  报表
      5.5.1  静态报表
      5.5.2  互动式报表
    5.6  最后的想法
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
    6.1  虚拟的互操作性
    6.2  互操作性
    6.3  深入互操作性
      6.3.1  在RMarkdown文档中R和Python之间传递对象
      6.3.2  在RMarkdown文档中调用Python
      6.3.3  使用来源命令调用Python
      6.3.4  使用REPL调用Python
      6.3.5  在交互式文档中使用动态输入调用Python
    6.4  最后的想法
  第7章  两种编程语言数据科学案例研究
    7.12  4年188万场野火
    7.2  设置和导入数据
    7.3  EDA和数据可视化
    7.4  机器学习
      7.4.1  设置Python环境
      7.4.2  特征工程
      7.4.3  模型训练
    7.5  推理和用户界面
    7.6  最后的想法
附录  Python-R双语词典
  第三方库管理
  赋值运算符
  类型
  数学运算符
  属性
  关键字
  函数和方法
  编码风格和命名约定
  数据存储对象类比
  数据帧
  逻辑表达式
  索引
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