书籍介绍
在当今数据驱动的时代,掌握数据分析技能显得尤为重要。《数据科学:R语言实战》以实战为导向,帮助读者快速上手R语言,将理论知识转化为实际应用,从而在数据科学领域脱颖而出。
作者简介
该作者Dan Toomey拥有超过20年的应用程序开发经验,曾任职于多个行业及公司,担任投稿人、副总裁及首席技术官等职位。近10年在美国马萨诸塞州东部地区工作,作为开发承包商服务于Dan Toomey软件公司。同时,本书的译者刘丽君、李成华和卢青峰均拥有丰富的数据分析、数据挖掘、机器学习等方面的专业背景,分别来自韩国、加拿大和美国的知名学府,并在业界有着卓越的成就。
推荐理由
《数据科学:R语言实战》一书深入浅出地介绍了R语言在数据科学领域的应用,从数据挖掘模型到机器学习算法,从自然语言处理到数据可视化,全面覆盖了数据分析的各个方面。书中通过实例和源代码,让读者不仅能够理解理论知识,还能亲手实践,感受R语言的魅力。
适合哪些人读
这本书适合各行业的数据分析师、工程师和学者,尤其是以下人群:
- 对数据科学感兴趣,希望学习R语言进行数据分析的人员
- 已有一定R语言基础,希望深入了解数据科学领域应用的人员
- 想要在数据科学领域发展的学生和职场人士
- 对机器学习、数据挖掘、自然语言处理和数据可视化等技术感兴趣的人员。
目录
第1章 模式的数据挖掘 1
1.1聚类分析 2
1.1.1K—means聚类 3
1.1.2K—medoids聚类 7
1.1.3分层聚类 12
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