数据科学R语言实践：面向计算推理与问题求解的案例研究法
内容简介
本书带领读者身临其境地体验数据科学领域的日常工作，书中的12章即为12个鲜活的实践案例，包括航班延误数据分析、股票配对交易仿真以及二十一点纸牌游戏策略开发等，涵盖统计学、数据库、机器学习和可视化技术等众多知识点。本书的重点是计算推理和问题求解的思维过程，而不涉及具体编程语言的语法细节。本书适合作为统计计算、数据挖掘等相关课程的补充案例教材，也适合该领域的技术人员阅读参考。
作者简介
作者简介DeborahNolan（德博拉·诺兰）在改进数学和统计学的教学方法以及为本科生提供拓展服务方面倾注了大量心血。她担任加州大学伯克利分校本科教育的ZaffaroniFamily主席，获得过伯克利分校的大学杰出教学奖，以及普林斯顿大学杰出教学WilliamR.Kenan,Jr.客座教授席位。她是美国统计学会的会士，计算分会和教育分会的前任主席。她也是美国数理统计研究院的会士。她参与指导了数学和理学教师培训计划、加州大学教学培训项目、在职名师培训项目和美国数学教育培训项目。她出版了包括本书在内的多部著作。 DuncanTempleLang（邓肯·坦普·朗）从事R语言和S语言程序开发工作20余年，开发了100多个R程序包。他着重探索和开发新的统计计算方法，主要贡献是调研来自其他学科的有发展前景的新范型和新技术，并将其集成到R环境中。他当前的研究工作包括：基于LLVM方法的R语言编译器、R计算的溯源、类型推导，以及快速、灵活的贝叶斯和似然度计算框架（http://r-nimble.org），还有图形处理器（GPU）。现在担任加州大学戴维斯分校数据科学计划项目的主管。 Nolan和TempleLang是《XMLandWebTechnologiesforDataScienceinR》一书的共同作者。他们组织和领导了多个NSF资助的暑期计划，其目的是吸引大学生学习统计学领域的研究生课题，以及参加数据科学方面的小型研讨会。他们合作开发了“数据计算的概念”这门课程并在各自的学校里讲授。他们协作开发了支持交互式和可复制的动态文档、基于Web可视化等功能的系统。
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