R语言知识体系概览_光环大数据培训

来源:互联网 由 光环IT学院 贡献 责任编辑:王小亮  
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R语言知识体系概览_光环大数据培训

最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言。总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门。

R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢。本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言。

1.R的知识体系结构

R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。所以把眼光放长点,只有把自己的综合知识水平提升,你才真正地学好R语言。换句话说,一旦你学成了R语言,你将是不可被替代的。

1.1 R的知识体系结构概览

R的知识体系结构是复杂的,要想学好R,就必须把多学科的知识综合运用,所以最大的难点不在于语言本身,而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。

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首先,从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌,然后再分别解释每个部分的细节。

注:此图仅仅是我对R语言的理解,不排除由于个人阅历有限,观点片面的问题。

图中我将R语言知识体系结构分为3个部分:IT技术 + 业务知识 + 基础学科。

IT技术:是计算时代必备的技术之一,R语言就是一种我们应该要掌握技术。

业务知识:是市场经验和法则,不管你在什么公司,都会有自己的产品、销售、市场等,你要了解你的公司产品有什么,客户是谁,怎么才能把产品卖给你的客户。

基础学科:是我们这十几年在学校学的理论知识,当初学的时候并不知道是为了什么,毕业后如果你还能掌握一些知识并实际运用,那么这将是你最有价值的竞争力。

每个部分知识单独看都有其局限性,但如果能把知识两两结合起来,就构成了我们现在社会的各种技术创新点。

IT技术+业务知识:创造了阿里巴巴的电子商务帝国,腾讯全生态链的社交网络。

IT技术+基础学科:创造了Google搜索的神话,华尔街金融不败的帝国。

当然,R语言只是一门计算机语言技术,不能独自承担改写历史的重任,但

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R语言确实给了我们很大的想像空间,让我们能动手去了解这个世界的规律,找到无穷无尽的交叉点,创造出新的帝国。

如果你和我一样,都能站在这个角度来学习和使用R语言,那么我们一定可以成为并肩向前的同路人。欢迎加入我的团队,我们正在努力改变着未来。

1.2 R语言基础的知识

蓝图总是宏大和美好的,具体落实也将是困难重重的。接下来,我将会梳理思路,把所有的知识点对应到可操作的文档上,希望帮助大家掌握R语言的全貌!

R语言基础的知识,包括R语言的语法,R语言核心包的使用,R语言的内核编程,R语言包的开发,以及R语言的虚拟机。

1.2.1 R语言的语法

语法是我们了解R语言的第一步,和所有人一样,我也在很短的时间就适应R的语法规则,数据结构,基本类型,常用函数等等。但其实R的语法上坑,远比你知道的多得多。

我举个例子,看谁能准确的回答。比如,最基础的符号操作“=”、“<-”、“<<-”,三者有什么区别,分别在什么时候用?不要偷偷说问题太偏了,实际根本用不到。我的代码里处处都在用这3个符号,只是你不知道而已。在学习R 的时候,不要用已经掌握的C、 Java、Python的经验直接去套R的语法,掉坑里的就是这些人。要重头开始学,一路上没有捷径。

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R语言是函数式语言,语法自由,命名自由,使用简单,这只是对于普通用户来说的。作为一个有理想的极客,怎么能只停留在语法上呢!R是完全面向对象的,你了解什么是面向对象吗?R的面向对象打破了R原有的自由,但又要兼容原有的自由语法,多么纠结的设计啊,你能体会到吗?并不是记住了R的语法,就代表掌握了R语言。里面种各坑,只有自己踩了,再自己爬出来,才是真正的成长。

1.2.2 R语言核心包的使用

R语言同其他语言一样,在软件启动时,为我们提供了7个核心包,包括了众多的基础函数,如数学计算函数,统计计算函数,日期函数,包加载函数,数据处理函数,函数操作函数,图形设备函数等。通过search()函数,可以查看到R启动时默认加载7个核心包。

掌握这种对应关系的意义在于,因为R是解释型语言,我们可以通过传递一个函数A的句柄,让其他的函数B动态调用这个函数A,这就是动态语言中的闭包特性的使用思路。在Javascript中,已经被广泛使用了,但在R语言中,却只有核心包的一些函数在使用这种语法。在R语言中,这种需要有计算机背景知识的地方还有很多,特别是在考虑如何提升R性能的部分。所以,不要太轻易就说自己掌握了R语言,多想想如何才能把其他语言的基础带到R语言的世界里。

1.2.3 R语言的内核编程

R语言的内核编程,又是一个比较复杂的计算机学科的问题。R的内核编程应该包括哪些内容呢,除了刚才说的R的语法和R的核心包,还有面向对象编程,量向化计算,特殊数据类型,环境空间等。我的第二本书《R的极客理想-高级开发篇》将会重点介绍这部分的内容。

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面向对象编程,是一种对现实世界理解和抽象的方法,主要用于解决复杂问题的设计及实现。在Java的世界里,从2003年开始我接触Java的时候,社区就已经在聊面向对象的程序设计了。对于R语言来说,直到2011年发布的2.14版本,才最终有了RC类型的面向对象实现。面向对象的成熟,标志着R已经具备了构建复杂大型应用的能力,但如何真正地把面向对象用好,似乎也并不是统计人擅长的。有能力写出像Hadley Wickham面向对象代码的人,在R的圈子里,实在是极少数的。

量向化计算,是R语言特有的一种并行计算方式。在R中,向量是R的基本数据类型(vector),当你对一个向量进行操作时,程序会对向量中每个元素进行分别计算,计算结果以向量的形式返回。比如,最常见的两个等长的向量相加。

通过运行程序,我们可以清楚地看出,向量化计算要比循环快。当算法越复杂数据量越大的时候,计算的时间差距会越明显的。R的编程中的一条法则就是用向量计算代替所有的循环计算。

特殊数据类型,R语言中除了那些基本的数据类型,还有一些高级的数据类型,并不是不常用,而是你不知道。

S3类型,S4类型,RC类型分别对应R语言支持的三种面向对象编程的数据结构

环境类型(environment),由内核定义的一个数据结构,由一系列的、有层次关系的框架(frame)组成,每个环境对应一个框架,用来区别不同的运行时空间(scope)

可能还有我不知道的类型…(请发现的同学通知我!)

以下内容为系统自动转化的文字版,可能排版等有问题,仅供您参考:

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最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习 R 语言。总以 为有了其他语言的编程背景,学习 R 语言就是一件很简单的事情,一味地追求速 度,但不求甚解,有些同学说 2 周就能掌握 R 语言,但掌握的仅仅是 R 语言的语 法,其实这只能算是入门。

R 语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了 R 的全貌,何谈学好 R 语 言呢。本文将展示介绍 R 语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习 R 语言。

1.R 的知识体系结构

R 语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R 语言天生就不同于其他的编程语言。R 语言封装了各种基础学科 的计算函数,我们在 R 语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建 出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握 R 语言的语法,仅仅是学 习 R 语言的第一步,要学好 R 语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高 等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互 联网) + IT 技术(R 语法,R 包,数据库,算法) 的结合。所以把眼光放长点, 只有把自己的综合知识水平提升,你才真正地学好 R 语言。换句话说,一旦你学 成了 R 语言,你将是不可被替代的。

1.1 R 的知识体系结构概览

R 的知识体系结构是复杂的, 要想学好 R, 就必须把多学科的知识综合运用, 所以最大的难点不在于语言本身,而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。

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首先,从宏观上让我们先看一下 R 的知识体系结构的全貌,然后再分别解释 每个部分的细节。

注:此图仅仅是我对 R 语言的理解,不排除由于个人阅历有限,观点片面的 问题。

图中我将 R 语言知识体系结构分为 3 个部分:IT 技术 + 业务知识 + 基础 学科。

IT 技术:是计算时代必备的技术之一,R 语言就是一种我们应该要掌握 技术。 业务知识: 是市场经验和法则, 不管你在什么公司, 都会有自己的产品、 销售、市场等,你要了解你的公司产品有什么,客户是谁,怎么才能把产品卖给 你的客户。 基础学科:是我们这十几年在学校学的理论知识,当初学的时候并不知 道是为了什么,毕业后如果你还能掌握一些知识并实际运用,那么这将是你最有 价值的竞争力。

每个部分知识单独看都有其局限性,但如果能把知识两两结合起来,就构成 了我们现在社会的各种技术创新点。

IT 技术+业务知识:创造了阿里巴巴的电子商务帝国,腾讯全生态链的 社交网络。 IT 技术+基础学科:创造了 Google 搜索的神话,华尔街金融不败的帝 国。

当然,R 语言只是一门计算机语言技术,不能独自承担改写历史的重任,但

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com R 语言确实给了我们很大的想像空间,让我们能动手去了解这个世界的规律,找 到无穷无尽的交叉点,创造出新的帝国。

如果你和我一样,都能站在这个角度来学习和使用 R 语言,那么我们一定可 以成为并肩向前的同路人。欢迎加入我的团队,我们正在努力改变着未来。

1.2 R 语言基础的知识

蓝图总是宏大和美好的,具体落实也将是困难重重的。接下来,我将会梳理 思路, 把所有的知识点对应到可操作的文档上, 希望帮助大家掌握 R 语言的全貌!

R 语言基础的知识 ,包括 R 语言的语法,R 语言核心包的使用,R 语言的内 核编程,R 语言包的开发,以及 R 语言的虚拟机。

1.2.1 R 语言的语法

语法是我们了解 R 语言的第一步,和所有人一样,我也在很短的时间就适应 R 的语法规则,数据结构,基本类型,常用函数等等。但其实 R 的语法上坑,远 比你知道的多得多。

我举个例子,看谁能准确的回答。比如,最基础的符号操作 “=” 、 “<-” 、 “<<-” ,三者有什么区别,分别在什么时候用?不要偷偷说问题太偏了,实际 根本用不到。我的代码里处处都在用这 3 个符号,只是你不知道而已。在学习 R 的时候,不要用已经掌握的 C、 Java、Python 的经验直接去套 R 的语法,掉坑 里的就是这些人。要重头开始学,一路上没有捷径。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com R 语言是函数式语言,语法自由,命名自由,使用简单,这只是对于普通用 户来说的。作为一个有理想的极客,怎么能只停留在语法上呢!R 是完全面向对 象的,你了解什么是面向对象吗?R 的面向对象打破了 R 原有的自由,但又要兼 容原有的自由语法, 多么纠结的设计啊, 你能体会到吗?并不是记住了 R 的语法, 就代表掌握了 R 语言。里面种各坑,只有自己踩了,再自己爬出来,才是真正的 成长。

1.2.2 R 语言核心包的使用

R 语言同其他语言一样,在软件启动时,为我们提供了 7 个核心包,包括了 众多的基础函数,如 数学计算函数,统计计算函数,日期函数,包加载函数, 数据处理函数,函数操作函数,图形设备函数等。通过 search()函数,可以查 看到 R 启动时默认加载 7 个核心包。

掌握这种对应关系的意义在于,因为 R 是解释型语言,我们可以通过传递一 个函数 A 的句柄,让其他的函数 B 动态调用这个函数 A,这就是动态语言中的闭 包特性的使用思路。在 Javascript 中,已经被广泛使用了,但在 R 语言中,却 只有核心包的一些函数在使用这种语法。在 R 语言中,这种需要有计算机背景知 识的地方还有很多,特别是在考虑如何提升 R 性能的部分。所以,不要太轻易就 说自己掌握了 R 语言,多想想如何才能把其他语言的基础带到 R 语言的世界里。

1.2.3 R 语言的内核编程

R 语言的内核编程,又是一个比较复杂的计算机学科的问题。R 的内核编程 应该包括哪些内容呢, 除了刚才说的 R 的语法和 R 的核心包, 还有面向对象编程, 量向化计算,特殊数据类型,环境空间等。我的第二本书《R 的极客理想-高级 开发篇》将会重点介绍这部分的内容。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 面向对象编程,是一种对现实世界理解和抽象的方法,主要用于解决复杂问 题的设计及实现。在 Java 的世界里,从 2003 年开始我接触 Java 的时候,社区 就已经在聊面向对象的程序设计了。对于 R 语言来说,直到 2011 年发布的 2.14 版本,才最终有了 RC 类型的面向对象实现。面向对象的成熟,标志着 R 已经具 备了构建复杂大型应用的能力,但如何真正地把面向对象用好,似乎也并不是统 计人擅长的。 有能力写出像 Hadley Wickham 面向对象代码的人, 在 R 的圈子里, 实在是极少数的。

量向化计算,是 R 语言特有的一种并行计算方式。在 R 中,向量是 R 的基本 数据类型(vector),当你对一个向量进行操作时,程序会对向量中每个元素进行 分别计算,计算结果以向量的形式返回。比如,最常见的两个等长的向量相加。

通过运行程序,我们可以清楚地看出,向量化计算要比循环快。当算法越复 杂数据量越大的时候,计算的时间差距会越明显的。R 的编程中的一条法则就是 用向量计算代替所有的循环计算。

特殊数据类型,R 语言中除了那些基本的数据类型,还有一些高级的数据类 型,并不是不常用,而是你不知道。

S3 类型,S4 类型,RC 类型分别对应 R 语言支持的三种面向对象编程的数据 结构

环境类型(environment),由内核定义的一个数据结构,由一系列的、有层 次关系的框架(frame)组成,每个环境对应一个框架,用来区别不同的运行时空 间(scope)

可能还有我不知道的类型?(请发现的同学通知我!)

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 环境空间,在进行 R 包开发时,是必备的一个知识点。每个环境空间都是环 境类型的一个实例。 每个 R 包都会被加载到一个环境空间中, 形成有层次关系的、 可调用的空间结构。

我们定义的函数和变量,都会存在于 R 的环境空间中,通过 ls()就可以看 到当前环境空间中的这些变量,比如,刚才量向化计算定义的变量和函数。

除了我们自己定义的变量和函数,环境空间中还有很多其他的变量和函数, 比如 sum(), length(), system.time()等,这些函数我们可以直接使用,但是 它们并不在当前环境空间中, 所以直接用 ls()是查看不到的。 当我们切换到 base 的环境空间时,就可以找到 sum()的函数定义了。

R 语言内核编程,如同其他语言一样,有很多的知识细节,并不是只有我提 到的这几点。 但由于缺少文档, 同时 R 核心技术的不普及, 所以知道的人就不多, 会用的人更少。我也在每天探索,期待发现更多的秘密。

1.2.4 R 语言包的开发

R 包的开发,是 R 语言编程中比较难的,又不得不面对的问题,不仅要把上 文中所提到的各种 R 语言技术综合运用在一起,还要符合 R 包的开发规范,并用 Latex 写好文档,最后提交给 CRAN 发布。技术问题虽然难,花时间还是可以解 决的,但想要在 CRAN 上发布,那就只能用“难于上青天”来形容了。R 语言发 展了 20 多年,只有 5000 多个包在 CRAN 上发布,审核不是一般严格啊!我写的 gridgame 游戏包和 chinaWeather 天气包,改了很多次,都没能通过,都到了要 放弃的边缘了。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 换个角度想, 只有审核严格才能保证用户在安装第三方的 R 包时候不会出错。 由于 CRAN 的审核过于严格,Hadley Wickham 也受不了了,又开发了 devtools 包,不仅提供了简化 R 包的开发的工具函数,还支持 Github 社区发布。这样就 可以脱离 CRAN 的束缚,以个人的名义发布各种奇思妙想的 R 包,甚至是“不误 正业”的 R 包。嘿嘿! !

1.2.5 R 语言的虚拟机

终于到我不熟悉话题了,已我 3 年多 R 语言使用经验来说,还碰不到 R 语言 的虚拟机。不过,网上看到很多高手在生产环境都会重新编译 R 软件,比如 用 OpenBLAS 加速 R 的矩阵运算,在虚拟机层实现矩阵的并行化计算,也有用 GPU 实现矩阵并行计算的;还有牛人把 R 实现的各种算法,都用 C++重新实现,然后 通过 Rcpp 封装,直接与 R 的虚拟机进行连接调用。

我看着各种大神走远不送了,希望他们把虚拟机优化好了,免费发布个补丁 包什么的。

1.3 R 语言的第三方包

R 语言的第三方包,主要包括了在 CRAN 上的 5000 多个第三方包,以及其他 社区的 R 包,这些包在各种领域中都发挥着重要的作用。在《R 的极客理想-工 具篇》 一书中, 我介绍了 30 多个包的使用, 包括 时间序列包(zoo、 xts、 xtsExtra), 性能监控包(memoise、profr、lineprof),R 跨平台通信包(Rserve、Rsession、 rJava), R 服务器包(Rserve、RSclient、FastRWeb、Websocket),数据库访问 包(RMySQL、rmongodb、rredis、RCassandra、RHive)、Hadoop 操作包(rhdfs、 rmr2、rhbase)等。

还有很多常用的包, 比如 数据处理包(lubridate、 plyr、 reshape2、 stringr、

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com formatR、 mcmc), 机器学习包(nnet、 rpart、 tree、 party、 lars、 boost、 e1071、 BayesTree、gafit、arules),可视化包(ggplot2、lattice、googleVis),地图 包(ggmap、RgoogleMaps、rworldmap) 等。

R 语言对于金融也有很好的支持,时间序列包 (zoo 、 xts 、 chron 、 its 、 timeDate)、 金融分析(quantmod、 RQuantLib、 portfolio、 PerformanceAnalytics、 TTR、sde、YieldCurve)、风险管理(parma、evd、evdbayes、evir、extRemes、 ismev) 等。同时,我正在量化投资的创业中,R 语言作为是系统架构中的算法 引擎在最核心的位置,R 正在承担着最有价值的业务,在后续的《R 的极客理想量化投资篇》一书中,我将会完整的介绍 R 语言在我的量化投资系统中的运用。

1.4 数学的基础知识

数学的基础知识,主要包括初等数学,高等数学,线性代数,概率论,统计 学等。我们曾在大学中学过的各种数学,那些不知道有什么用,只为考试而学的 数学,是能真正决定 R 语言掌握深度的基础知识。

当 R 语言普及以后,变成大众话的编程语言,入门会越来越容易,第三方包 的调用会越来越简单,最后就是拼基础学科功底了,数学就是对所有人来说最难 的基础学科。

初等数学,中国人一直都在强调数学是我们的优势,比老外强很多,其 实强的部分仅限于初等数学, 加法口诀和乘法口诀让我们可以口算 100 以内的四 则运算。 高等数学,大学里挂科最多的一门课,那种照本宣科的教学方法,完全 不知所谓。至到遇到了 R,我才恍悟 为什么最小二乘法能进行最优化的计算。 重新捡起高数,是学 R 的必经之路。 线性代数,直到读完了 Google 的 PageRank 论文的 N 年后,自己才想明

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 白,原来矩阵可以处理海量数据的计算,实现分步式算法与单机算法的一致性。 概率论,通过 R 语言进行各种分步的随机实验,并利用概率密度曲线函 数应用到实际的业务中,才让我理解概率才是可以衡量客观事件发生的指标。 统计学,通过 R 语言我们可以很简单的构建各种统计模型,利用 Bayes 分别器判断垃圾邮件,利用回归模型预测未来的房价。

是 R 语言能让我切身地感受到,数学的基础知识在我们实际生活中的运用; 也是 R 语言拉近了学术界和工业界的距离。 如果能把我们从小到大学到的知识串 起来,我想每个人都会具备与众不同的知识结构,将会在各行各业实现伟大的创 新。

1.5 业务知识

业务知识涉及的面非常广,每个人都应该具备自身所处行业的知识,并结合 R 语言擅长的领域, 发现新的机会。 R 语言擅长的领域包括 统计分析、 金融分析、 数据挖掘、互联网、生物信息学、生物制药、全球地理科学、数据可视化等。

我在软件和互联网行业呆了 8 年,亲身经历了两个行业的高速发展和变迁。 技术一波又一波,每年都有新的主题,一路跟下来的人越来越少,虽然新鲜的血 液不断补充着,但能力和经验却远达不到要求,被市场的浮躁扰动着。近些年, 中国的创业公司的成功, 少有技术创新, 大都是商业模式创新和资本运作的成功。

面对着中国资本市场,掌握好业务的知识,就是找到了赚钱的法宝。当业务 成熟,在大家都懂得游戏规则后,竞争就会变得异常激烈了,像电商,团购,旅 游,酒店,游戏 都是如此。新领域新业务,才是值得 80 后 90 后年轻人奋斗的 方向。 如火如荼的 O2O、 互联网金融、 物联网、 机器人, 也许正是明年的爆发点。 如果你又懂技术又懂业务,学习又好,你将是下一个帝国的创造者。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 1.6 跨学科的综合运用能力

再次强调,只要把多种学科的知识综合运用,不仅成为 R 语言的一代高手, 更能实现自我的价值。

当 IT 技术与业务知识完美结合,你会在新兴的市场的找到机会。一旦 市场成熟后,业务竞争就会变成资本竞争,机会将不复存在。 当 IT 技术与基础学科相结合,你可以通过科技创新,建立技术壁垒, 保持技术优势直到成为行业老大。 当 IT 技术、业务知识、基础学科,三者同时具备时,那么你将是不可 被替代的。只要找到属于你的团队,研发出自己的产品,推广给你的用户,你就 已经成功了!

R 语言可以从 IT 的角度,帮助你实现成功,同时你的成功也将是 R 语言的 成功!

2. R 语言学习

花了很大的篇幅,终于把我理解的 R 语言知识体系解释清楚了,写着写着都 快跑题了。 那么接下来, 我们应该如何高效的学习 R 语言呢?有句话要说在前头, 学习是艰苦的,没有捷径可言,如果你想成功,那么更要面对苦中之苦。正确的 学习方法,可以让我们少走弯路,学习别人的经验,会让我们加速成长。

通过上文中对跨学科知识体系的描述, 我想大家都应该明白了, 要想学好 R, 最大的难点不在于语言本身, 而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。 当然, 综合运用是要以良好的基础知识为前提的, 先抛开业务知识和基础学科的知识不

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 说,只谈 IT 技术,应该要掌握哪些知识呢?

2.1 IT 基础知识

对于 R 语言本身来说,我们需要掌握 R 语言基础的知识,包括 R 的语法,R 核心包的使用, R 的内核编程, R 包的开发, 以及业务相关 R 的第三方包的使用。

如果你在学习 R 语言之前,已经有了很多的 Java, Python 等编程语言的经 验,那么这将帮助你能很快熟悉 R 语言,你需要再补充一些数据分析和数据挖掘 算法的知识,就能马上用在实际的工作中了。

如果你之前是 SAS 或 Matlab 数据科学家,那你只需要熟悉 R 的编程语法和 第三方 R 包,就能用 R 来完成 SAS 和 Matlab 的所有任务。

如果是 BI 程序员,平时工作经常有处理数据和可视化的任务,那么你可以 边学 R 边补充一些统计的知识,从无味 ETL 过程中发现数据的价值。

如果你是一名在读的统计学生,R 语言将帮助你把书本上枯燥知识程序化, 在学习过程中,就能发现社会的规律

如果你一直在用 Excel 并抱怨功能远远不够的时候,试一下 R 语言,你的想 法很快就会变成你财富的源泉。

如果你是一名宽客(Quant),还不懂 R 语言的话,那么你很快就会被市场淘 汰的。

如果你是一名 Hadoop 算法工程师, 用 Java 写一个 MR 算法通常要好几千行, 你可试试用 RHadoop,十分之一的代码行就可以完成同样的事情。?

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R 语言可以与各种技术、各种思路相结合,让 R 语言和你已掌握的知识进行 碰撞,你就会变得和别人不一样。

2.2 R 语言中文图书

记得 邓一硕 写过一篇” R 语言书籍的学习路线图 “的文章, 很有参考意义。 文章分别介绍了 R 语言的初级入门、高级入门、绘图与可视化、计量经济学、时 间序列分析和金融等内容,涉及到 30 多本 R 语言图书和小册子,但大部分是英 文的。

随着时间的推移,这两年 R 语言又增加了好多本新书,中文图书也慢慢地多 了起来。对于不同层次的 R 语言用户,也有了市场细分。入门的朋友可以从《R 语言编程艺术》开始学习;有一定 R 的基础的朋友可以阅读《R 语言实战》 ;需 要扩展知识面的朋友可以阅读《R 的极客理想-工具篇》 ;在掌握了各种 R 的入门 技术后, 高级的 R 语言开发者可以阅读 《R 的极客理想-高级开发篇》 (即将出版); 用 R 做可视化的朋友,可以阅读《ggplot2:数据分析与图形艺术》 ;正在学习统 计学的朋友,可以阅读《统计建模与 R 软件》 ;准备用 R 做金融的朋友,可以阅 读《时间序列分析及应用(R 语言)原书第 2 版》和《金融数据分析导论(基于 R 语言)》 。

以上推荐的图书,笔者都亲自读过,予以品质保证。此图书列表将不定期更 新,把我读到的好书分享给大家!

2.3 R 语言中文社区

除了图书,中文的 R 语言社区和个人博客也在蓬勃发展。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 统计之都,中国大陆最权威的 R 语言组织,不仅积累了大量高质量的 R 语言文章, 并主办了七届中国 R 语言会议。 统计之都团队成员, 还参与翻译了 《R 语言编程艺术》 、 《R 语言实战》 、 《ggplot2:数据分析与图形艺术》 、 《R 语言核心 技术手册(第 2 版)》 、 《R 数据可视化手册》 、 《R 语言统计入门(第 2 版)》等多本 图书。 炼数成金论坛,以数据分析为主题,设有 R 语言板块,提供在线的 R 语 言入门培训,黄志洪老师算法讲解超一流。 人大经济论坛, 以经管教育为主题, 设有 R 语言板块, 以线下培训为主。 CSDN:以线上培训以及实战经验为主。

2.4 R 语言中文博客

笔者的个人博客-粉丝日志, 原创了大量的 R 语言技术实战文章, 包括 R 的极客理想系列文章、RHadoop 实践系列文章、R 利剑 NoSQL 系列文章 ,并出版 图书《R 的极客理想》系列图书。 谢益辉个人博客,统计之都创始人,现任 RStudio 公司程序员,博客中 主要包括各种有趣的技术和吐槽文章。 刘思喆个人博客-贝吉塔行星,现任京东推荐算法经理,博客中主要包 括 R 语言企业级应用的文章。 李舰个人博客,现任 Mango Solution 中国区负责人,博客中主要包括 R 语言建模的文章。 邓一硕的个人博客-格物堂,博客中主要包括的 R 语言金融数据分析的 文章。 阿稳的个人博客-不周山(翻墙),豆瓣算法经理,博客中主要包括 R 语 言并行技术的文章。

最后,祝大家把 R 语言学好用好,在各自的领域中找到创新的突破口,实现 自我价值,然后反馈给 R 语言社区,加速 R 的壮大发展。

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3. 作者介绍

张丹,程序员、架构师,创业者。我的博客: http://blog.fens.me。个人 著作: 《R 的极客理想》系列图书。

从程序员开始,到架构师一路走来,经历过太多的系统和应用。做过手机游 戏,写过编程工具;做过大型 Web 应用系统,写过公司内部 CRM;做过 SOA 的系 统集成,写过基于 Hadoop 的大数据工具;做过外包,做过电商,做过团购,做 过支付,做过 SNS,也做过移动 SNS。以前只用 Java,然后学了 PHP,现在用 R 和 Node。最后跳出 IT 圈,进入金融圈,研发量化交易软件。

为什么大家选择光环大数据!

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