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瑞客论坛»论坛›【资源中心】›『IT教程』›数据分析工具之R语言精品课程零基础到精通（全套）
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assfang
R语言介绍与点评
简介：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
点评：优点是R开源免费，研究机构与大学很流行，并且简单易学，功能也很丰富。缺点是对数据量较大的处理不太理想，安全性比较薄弱。
R语言特点
生态系统
R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。“庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一是如果某项统计技术已经存在，那么几乎必然存在着一款R软件包与之对应。”
功能齐全
“其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，他进一步解释称。“随着时间的推移，越来越多来自其它领域的用户也被吸引到了R身边来，”其中包括生物科学乃至人文学科等。
便于扩展
“人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。”事实上，Peng回忆称多年之前R的使用方式就已经给相关工作带来了巨大便利。“当R语言刚刚诞生之时，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供我们直接查看。”
图形处理
Adams也表示，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。其dplyr与ggplot2软件包分别用于进行数据处理与绘图。
机器学习
在机器学习方面，R语言的优势则体现在与学术界的强大联动效应，Adams指出。“在这一领域的任何新型研究成果可能都会马上以R软件包的形式体现出来。因此从这个角度看，R语言始终站在技术发展的尖端位置，”他表示。“这种接入软件包还能够提供良好的途径，帮助我们利用相对统一的API在R语言环境下实现机器学习研究。”Peng进一步补充称，目前已经有众多主流机器学习算法以R语言作为实现手段。 劣势：内存管理 R语言当然也存在着一定不足。“内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，”Adams指出。“在这方面，人们仍然需要努力推动——而且也确实正在推动——其进展与完善。
劣势：安全性
安全等相关功能并没有被内置在R语言当中，Peng指出。此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，Peng表示。“我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。”再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障。
基础入门篇
课程介绍：
打好基础对职业发展非常重要，切忌只学不动手，需多实践。这里搭配了快速动手实践的课程与详细讲解R语言的课程，根据实际情况学习，软件安装环境配置等入门必备知识都有讲解。
课程目录：
【重点课程】大数据的统计学基础 15课
【重点课程】R语言初级快速入门课程 5课
【重点课程】R语言入门之数据统计与R语言 8课
【重点课程】炼数成金 R语言进阶数据展现 14课
【知识补充】基础数据分析与R语言 12课
【知识补充】R语言安装使用以及优势特点 5课
中级进阶篇
课程简介:
重点在提升R语言技术同时，通过实际案例，实例来融会贯通，内容都是实际工作中常见问题得处理办法，对初入职场或即将踏入职场的同学很有帮助！
课程目录：
【重点课程】基于实例的R语言数据分析与展现 15课
【重点课程】R语言实战与金融大数据处理 10课
【重点课程】R语言进阶快速学习 6课
【重点课程】R语言绘图ggplot2应用实战
高级实战篇
课程介绍：
详细讲解了R语言高级扩展包的应用，包括类似爬虫，BI、数据建模等高级技术，对未来从事数据挖掘提前打好基础。
课程目录：
【重点课程】R语言七种武器之数据加工厂plyr 3课
【重点课程】R语言七种武器之数据展现包GGplot2 5课
【重点课程】R语言七种武器之网络爬虫RCurl 3课
【重点课程】R语言七种武器之交互化展示包shiny 3课
【重点课程】R语言七种武器之金融数据分析quantmod 3课
【随用随学】R语言建模可视化学习 5课
【知识补充】R语言公开课 5课
参考复习篇
课程介绍：
参考复习的课程也是针对性选择的内容，数据仓库是具备一定规模企业都有的系统，作为数据分析的数据源，对其模型设计，价值作用了解很有益处，推荐系统是电商最常用的数据算法。其他包括经验分享与R语言的基础视频教程，如果前面听不懂，可以通过赠品其他老师的讲解感受一下。提供了R，Rstudio以及安装文档，资料也是精心选择的共数据分析学习参考。
课程目录：
【重点课程】电商数据仓库详解 15课
【重点课程】基于大数据的推荐系统设计 9课
【重点课程】R语言经验分享 8课
【知识补充】R语言从零学起 11课
【知识补充】R语言快速学习与应用 5课
【软件工具】R语言常用学习软件
【学习资料】R语言精选学习资料
下载地址：
回复可查看课程下载链接&提取码
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