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为什么R语言是学习数据分析的第一选择?

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来源: CDA数据分析师 | 发布时间:2017-08-07 10:55:41

刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题:

不知道该先学习哪种编程语言。

我给你的建议就是:先学习R语言


一、专注于一种语言
在说明为什么你应该学习R语言之前,我想强调的是,在开始学习数据科学时,你应该学习一种语言。
有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的,除非你需要使用一种以上的语言,否则你应该选择一种语言进行学习。
专注于一种编程语言的原因是,你需要更多地关注过程和技术,而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据,以及如何解决问题。事实证明,R语言是最佳的选择。

二、最常用的编程语言之一
我建议你将R语言作为你的第一个“数据科学编程语言”。虽然也有例外,比如特定的项目需要。
因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”
这并不是说R语言是唯一的语言,也不是说它是每个工作的最佳工具。然而,它是使用最广泛的,而且越来越受欢迎。
O' reilly media在过去几年中进行了一系列数据科学调查,分析了数据科学趋势。在2016年的调查报告中,R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话,在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。
另一个常见的语言排名系统是Redmonk编程语言排名,它由GitHub(代码行)和Stack Overflow(标签数)的流行指数派生而来。截至2016年11月,R语言在所有编程语言中排名第13。此外,R语言多年来一直呈持续上升趋势:

此外还有TIOBE指数(按搜索引擎搜索次数对编程语言进行排名)。在TIOBE指数上,R语言十年来呈现出稳定上升趋势。


三、使用R语言的公司
在招聘数据科学家的几家顶级公司中,R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook 都有使用R语言数据科学家。
除了像Google,Facebook和微软这样的科技巨头,R语言在美国银行,福特,TechCrunch,Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。

四、R语言在学术界和商界都很受欢迎
R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎,最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。
R语言在学术界的备受欢迎,因为它创造了供应行业的人才库。
换句话说,如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言,这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时,他们又将产生对R语言人才的需求。
此外,随着数据科学的成熟,商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时,学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。

四、一点小建议
如果你是初学者,R语言是很好的选择。同时需要专注于学习数据科学的技能。
在学习过程中,你可能会看到很多新技术和新工具,或者一些令人眼花缭乱的数据可视化。
看到其他人的成果(并发现他们正在使用不同的工具)可能会导致你想尝试其他的东西。相信我:你需要集中注意力。你需要花上几个月(或更长时间)才能真正投入到一个工具中。
如上所述,如果你确实希望在数据科学工作流程中提高技能。至少在数据可视化和数据处理方面,你得具备扎实的技能。

在R语言上花费100个小时,将比在10个不同工具上各花费10个小时得到更高的回报。最后,通过集中精力,你的时间回报率将更高。不要因为“最新,最炫的事物”而分心。

R语言最近开课:
 (CDA LEVEL I R 数据分析)
一、课程信息
北京 & 远程:2017年8月12日~9月03日(周末8天)
授课安排:现场班6900元,远程班4900元
(1) 授课方式:面授直播两种形式,中文多媒体互动式授课方式
(2)授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3)学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
 
二、报名流程
1. 在线填写报名信息
官网端:
 (北京&远程)
微信端:

2. 给予反馈,确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
 
三、课程大纲
第一阶段:数据分析概念与R编程
1.商业数据分析的本质
2.R介绍、R与RStudio安装
3.R语言编程与数据整合
4.R基本数据类型
5.R基本数据结构
6.R程序控制
7.函数与包
8.数据合并与规整
 
第二阶段:数理统计与SQL数据库
1.R语言编程与数据整合
2.SQL及关系型数据库基本概念
3.SQL语言与RSQL实现
4.描述性统计分析和特征选取
5.描述统计与探索数据分析
6.APPLY函数族
7.R基础绘图包
a.案例:畅销品分析
b.案例:产品销售情况指标分析
 
第三阶段:数理统计与数据可视化
1.描述性统计分析和特征选取
2.GGplot2绘图介绍
3.使用SQL进行数据汇总
4.统计推断基础
5.假设检验与单样本T检验
6.两样本T检验
7.方差分析
a.案例:产品销售情况指标展现
b.案例:房价影响因素分析
 
第四阶段:统计推断与精益管理
1.统计推断基础
2.相关分析、卡方检验
3.简单线性回归
4.精益化管理
5.Dashboard设计与应用
6.特设分析(AdHoc Analysis)
7.对比测试(A/Btesting)
a.案例:基于宏观经济指标的产品产量预测模型
b.案例:注册方式对客户转化率的影响
 
第五阶段:市场分析方法与模式识别模型
1.市场调研与数据采集方法
2.连续变量间关系探索与压缩
3.聚类分析(客户分群)
4.对应分析与多维尺度
a.案例:信贷综合打分
b.案例:各地经济发展数据分析
 
第六阶段:客户分析方法与分类模型
1.线性回归介绍
2.线性回归诊断
3.分类变量分析
a.案例:信用卡客户价值预测
b.案例:电信客户流失预测
 
第七阶段:时间序列与综合案例
1.时间序列的定义
2.指数平滑法
3.时间序列模型ARIMA方法
4.信用卡产能预测案例
5.营销效果评估
6.某品牌香烟市场调研案例
7.业务数据分析师课程总结
a.案例:人口数据预测
b.案例:航空公司客运量预测
 
如果你有R语言统计分析和业务分析的基础,对R数据挖掘和模型的知识有兴趣,也欢迎报名参加R数据挖掘的课程:
http://www.cda.cn/kecheng/31.html
1级2级连报更有8折优惠!
 
四、课程讲师
杨柳
CDA数据分析研究院讲师/经济学博士

2014年8月毕业于美国纽约州立大学,现任教于南京大学商学院产业经济学系。研究方向为计量经济理论和经济预测。长期从事R语言开发及其在计量经济学中的应用研究,积累了丰富的编程经验。主持并参与多项金融和宏观经济的课题项目,对如何应用R语言进行数据分析和挖掘有深刻的认识和独到的见解。


瞿辉
美库尔公司分析经理/中国科学技术大学统计学硕士毕业
多年数据分析和挖掘的工作经历,精通SAS和R,对各种机器学习算法和统计模型都有深入研究,负责过保险、医药、零售以及电商等多个行业的数据分析项目,在客户画像、用户分群、精确营销、销售预测、营销组合优化等领域有丰富经验。
 
五、课程优惠
1. 全日制在读学生8折优惠(需提供学生证件证明);
2. 参加过论坛其他现场班老学员9折优惠;
3. 三人及以上9折优惠,五人及以上8折优惠;
4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。
 
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