具体描述
本书分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型（例如第4章介绍向量、矩阵和数组）或概念（例如第8章介绍分支和循环）。下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。
即使你没有任何编程基础，也能顺利阅读本书。
编写简单的R程序，知道R语言能做什么
使用向量、数组、列表、数据框和字符串等数据类型
掌握条件语句以及分支和循环控制语句
应用R的扩展包，将你自己的工作成果打包发给其他人
清理从各种来源导入的数据
通过可视化和汇总统计理解数据
使用统计模型传递关于数据的定量判断并进行预测
了解编写数据分析代码时出现错误的应对措施
作者简介
Richard Cotton
是一位通晓化学安全及健康的数据科学家，开发过很多能让非专业用户访问统计模型的工具。他开发了很多R包，如assertive（用于检查变量的状态）和sig（用于确保功能具有合理的API）。他也是The Damned Liars公司的统计学顾问。
目录信息
前言 XIII
第一部分 R语言
第1章 简介 2
1.1 本章目标 2
1.2 R是什么 2
1.3 安装R 3
1.4 选择一个IDE 4
1.4.1 Emacs+ESS 4
1.4.2 Eclipse/Architect 4
1.4.3 RStudio 5
1.4.4 Revolution-R 5
1.4.5 Live-R 5
1.4.6 其他IDE和编辑器 6
1.5 你的第一个程序 6
1.6 如何从R中获得帮助 7
1.7 安装其他相关软件 9
1.8 小结 9
1.9 知识测试：问题 10
1.10 知识测试：练习 10
第2章 科学计算器 11
2.1 本章目标 11
2.2 数学运算符和向量 11
2.3 变量赋值 15
2.4 特殊数字 17
2.5 逻辑向量 18
2.6 小结 20
2.7 知识测试：问题 20
2.8 知识测试：练习 20
第3章 检查变量和工作区 22
3.1 本章目标 22
3.2 类 22
3.3 不同类型的数字 23
3.4 其他通用类 24
3.5 检查和更改类 26
3.6 检查变量 29
3.7 工作区 32
3.8 小结 33
3.9 知识测试：问题 33
3.10 知识测试：练习 34
第4章 向量、矩阵和数组 35
4.1 本章目标 35
4.2 向量 35
4.2.1 序列 37
4.2.2 长度 38
4.2.3 命名 39
4.2.4 索引向量 39
4.2.5 向量循环和重复 41
4.3 矩阵和数组 43
4.3.1 创建数组和矩阵 43
4.3.2 行、列和维度 45
4.3.3 行名、列名和维度名 46
4.3.4 索引数组 47
4.3.5 合并矩阵 47
4.3.6 数组算术 48
4.4 小结 50
4.5 知识测试：问题 50
4.6 知识测试：练习 51
第5章 列表和数据框 52
5.1 本章目标 52
5.2 列表 52
5.2.1 创建列表 52
5.2.2 原子变量和递归变量 54
5.2.3 列表的维度和算术运算 55
5.2.4 索引列表 56
5.2.5 向量和列表之间的转换 58
5.2.6 组合列表 60
5.3 NULL 61
5.4 成对列表 64
5.5 数据框 65
5.5.1 创建数据框 65
5.5.2 索引数据框 68
5.5.3 基本数据框操作 69
5.6 小结 71
5.7 知识测试：问题 71
5.8 知识测试：练习 72
第6章 环境和函数 73
6.1 本章目标 73
6.2 环境 73
6.3 函数 76
6.3.1 创建和调用函数 76
6.3.2 向其他函数传递和接收函数 80
6.3.3 变量的作用域 82
6.4 小结 84
6.5 知识测试：问题 84
6.6 知识测试：练习 84
第7章 字符串和因子 86
7.1 本章目标 86
7.2 字符串 86
7.2.1 创建和打印字符串 87
7.2.2 格式化数字 88
7.2.3 特殊字符 90
7.2.4 更改大小写 91
7.2.5 截取字符串 91
7.2.6 分割字符串 92
7.2.7 文件路径 93
7.3 因子 94
7.3.1 创建因子 94
7.3.2 更改因子水平 96
7.3.3 去掉因子水平 96
7.3.4 有序因子 97
7.3.5 将连续变量转换为类别 98
7.3.6 将类别变量转换为连续变量 99
7.3.7 生成因子水平 100
7.3.8 合并因子 100
7.4 小结 101
7.5 知识测试：问题 101
7.6 知识测试：练习 101
第8章 流程控制和循环 103
8.1 本章目标 103
8.2 流程控制 103
8.2.1 if和else 103
8.2.2 矢量化的if 105
8.2.3 多个分支 106
8.3 循环 108
8.3.1 重复循环 108
8.3.2 while循环 110
8.3.3 for循环 111
8.4 小结 113
8.5 知识测试：问题 113
8.6 知识测试：练习 113
第9章 高级循环 115
9.1 本章目标 115
9.2 replication 115
9.3 遍历列表 116
9.4 遍历数组 122
9.5 多个输入的应用函数 124
9.6 拆分-应用-合并（Split-Apply-Combine） 126
9.7 plyr包 127
9.8 小结 130
9.9 知识测验：问题 130
9.10 知识测试：练习 131
第10章 包 133
10.1 本章目标 133
10.2 加载包 133
10.2.1 搜索路径 135
10.2.2 库和已安装的包 136
10.3 安装包 137
10.4 维护包 139
10.5 小结 139
10.6 知识测试：问题 140
10.7 知识测试：练习 140
第11章 日期和时间 141
11.1 本章目标 141
11.2 日期和时间类 141
11.2.1 POSIX日期和时间 142
11.2.2 Date类 143
11.2.3 其他日期类 144
11.3 日期与字符串的相互转换 144
11.3.1 解析日期 144
11.3.2 格式化日期 145
11.4 时区 145
11.5 日期和时间的算术运算 147
11.6 lubridate 149
11.7 小结 153
11.8 知识测试：问题 153
11.9 知识测试：练习 153
第二部分 数据分析工作流
第12章 获取数据 156
12.1 本章目标 156
12.2 内置的数据集 156
12.3 读取文本文件 157
12.3.1 CSV和制表符分隔（Tab-Delimited）文件 157
12.3.2 非结构化文本文件 161
12.3.3 XML和HTML文件 161
12.3.4 JSON和YAML文件 163
12.4 读取二进制文件 165
12.4.1 读取Excel文件 165
12.4.2 读取SAS、Stata、SPSS和MATLAB文件 167
12.4.3 读取其他文件类型 167
12.5 Web数据 168
12.5.1 拥有API的网站 168
12.5.2 抓取网页 169
12.6 访问数据库 171
12.7 小结 174
12.8 知识测试：问题 174
12.9 知识测试：练习 174
第13章 数据清理和转换 175
13.1 本章目标 175
13.2 清理字符串 175
13.3 操作数据框 180
13.3.1 添加和替换列 180
13.3.2 处理缺失值 181
13.3.3 在宽和长表格之间进行转换 182
13.3.4 使用SQL 183
13.4 排序 184
13.5 函数式编程 185
13.6 小结 188
13.7 知识测试：问题 188
13.8 知识测试：练习 189
第14章 探索和可视化 190
14.1 本章目标 190
14.2 汇总统计 190
14.3 三种绘图系统 194
14.4 散点图 195
14.4.1 第一种方法：base绘图法 195
14.4.2 第二种方法：lattice图形系统 200
14.4.3 第三种方法：ggplot2图形系统 207
14.5 线图 212
14.6 直方图 220
14.7 箱线图 232
14.8 条形图 236
14.9 其他的绘图包和系统 242
14.10 小结 243
14.11 知识测试：问题 243
14.12 知识测试：练习 244
第15章 分布与建模 245
15.1 本章目标 245
15.2 随机数 246
15.2.1 示例函数 246
15.2.2 从分布中抽样 247
15.3 分布 248
15.4 公式 248
15.5 第一个模型：线性回归 250
15.5.1 比较和更新模型 252
15.5.2 绘图和模型检查 257
15.6 其他模型类型 261
15.7 小结 262
15.8 知识测试：问题 263
15.9 知识测试：练习 263
第16章 程序设计 264
16.1 本章目标 264
16.2 信息、警告和错误 264
16.3 错误处理 267
16.4 调试 270
16.5 测试 273
16.5.1 RUnit 273
16.5.2 testthat 276
16.6 魔法 277
16.6.1 将字符串转换成代码 277
16.6.2 把代码转换成字符串 279
16.7 面向对象编程 280
16.7.1 S3类 281
16.7.2 引用类 282
16.8 小结 287
16.9 知识测试：问题 287
16.10 知识测试：练习 288
第17章 制作程序包 289
17.1 本章目标 289
17.2 为什么要创建软件包 289
17.3 先决条件 289
17.4 包目录结构 290
17.5 你的第一个包 291
17.6 为包撰写文档 293
17.7 检查和构建包 296
17.8 包的维护 297
17.9 小结 298
17.10 知识测试：问题 299
17.11 知识测试：练习 299
第三部分 附录
附录A 变量的属性 302
附录B R中其他可做的事情 305
附录C 问题答案 307
附录D 练习答案 315
参考文献 339
关于封面 341
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我之前尝试过学习R语言，但总是觉得难以深入，很多时候只是停留在“知其然，不知其所以然”的层面。直到我遇到这本书，我才找到了突破口。这本书不仅仅是教授R的语法和常用函数，更重要的是，它深入浅出地讲解了R语言的设计哲学和底层机制。我尤其喜欢作者在讲解向量化操作时，对其底层效率提升的详细解释，这让我明白了为什么在R中要尽量避免使用显式的循环，以及如何编写更具“R风格”的代码。书中对数据结构，如列表（list）、数据框（data.frame）和矩阵（matrix）的详细剖析，让我对它们在内存中的存储方式以及它们之间的高效交互有了深刻的理解。这对于我处理复杂的数据集至关重要。而且，作者在讲解函数式编程思想时，采用了非常巧妙的类比和示例，将高阶函数、递归等抽象概念变得非常易于理解和应用。这让我能够写出更简洁、更具可读性的代码。我还会时不时地翻阅书中的一些章节，每一次阅读都能从中获得新的启发和更深的理解。这本书的排版也非常精美，代码示例清晰易懂，而且作者的语言风格也非常平实，即使是初学者也能轻松上手。我将书中介绍的很多技巧应用到我的实际工作中，并且发现它们能够极大地提高我的数据处理和分析效率。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够帮助我构建扎实R语言基础，并提升我解决实际问题能力的指导。
评分在我看来，一本成功的技术书籍，应该能够激发读者对某个领域的热情，并赋予他们解决实际问题的能力。这本书在这两点上都做得非常出色。作者以一种非常系统和深入的方式，为读者构建了一个完整的R语言知识体系。我尤其欣赏作者在讲解数据框（data.frame）和列表（list）时，对它们在内存中的存储方式以及它们之间如何高效交互的详细阐述，这让我对R语言强大的数据处理能力有了更深的认识。在数据可视化部分，作者不仅仅是介绍了各种图表的绘制方法，更是深入探讨了如何通过可视化来有效地传达数据信息，以及如何根据不同的数据特点选择最合适的图表类型。这让我觉得，这本书不仅仅是教我“如何做”，更是教我“如何做得更好”。我尝试着将书中介绍的tidyverse生态系统应用于我的数据分析项目中，并且惊喜地发现，那些曾经令我头疼的数据清洗和转换问题，现在能够用更简洁、更具可读性的代码来解决。这本书的语言风格也非常友好，作者善于用生动的比喻和贴切的例子来解释抽象的概念，使得学习过程充满了乐趣。我常常在阅读时，会不自觉地发出“原来如此”的感叹。总而言之，这本书不仅仅是一本学习R语言的入门指南，更是一本能够帮助我提升编程思维、解决实际问题，并激发我持续学习兴趣的宝贵财富。它让我认识到，掌握一门编程语言，最重要的是理解其设计理念和底层逻辑，而这本书，正是实现这一目标的最佳选择。
评分我一直认为，选择一本合适的学习书籍，是掌握一门新技术的关键第一步。对于R语言而言，市面上的书籍确实很多，但能够真正做到系统、深入、且不失趣味性的，并不多见。幸运的是，我找到了这本《图灵程序设计丛书：学习R》。这本书的优点在于其对R语言知识体系的全面覆盖，从基础的语法和数据结构，到高级的数据处理、可视化和模型构建，几乎无所不包。作者并没有简单地堆砌知识点，而是以一种循序渐进、逻辑严谨的方式，将零散的知识点串联成一个完整的知识网络。我尤其喜欢作者在讲解数据框（data frame）和列表（list）时，对它们在内存中的表示和操作方式的深入分析，这让我对R语言的数据管理有了更深刻的理解。此外，书中对R语言的函数式编程特性，例如高阶函数、匿名函数和闭包的讲解，也让我受益匪浅。作者通过清晰的示例，将这些抽象的概念变得易于理解和应用，这极大地提升了我编写优雅、高效R代码的能力。我尝试着将书中的一些高级技巧应用到我自己的数据分析项目中，并且惊喜地发现，那些曾经耗费我大量时间和精力的任务，现在能够用更简洁、更直观的方式来完成。这本书的行文风格也非常友好，作者善于用平实的语言解释复杂的概念，并且不乏幽默感，让阅读过程充满乐趣。我常常在阅读时，会不自觉地发出会心的微笑。总之，这本书不仅仅是一本学习R语言的技术书籍，更是一本能够帮助我提升编程思维、解决实际问题的能力，并激发我持续学习兴趣的宝贵财富。
评分在我看来，一本真正好的技术书籍，应该能够激发读者的学习兴趣，并引导他们形成自己的学习方法。这本书无疑做到了这一点。作者在讲解R语言的各种功能时，总是能够将理论与实践紧密结合，通过生动形象的例子，让那些看似枯燥的代码变得鲜活起来。我特别喜欢作者在介绍数据可视化时，不仅仅是罗列了各种图表的绘制方法，而是深入探讨了如何通过图表来有效地传达数据信息，以及如何根据不同的数据特点选择最合适的图表类型。这种对“如何用好R”的思考，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一门关于数据表达和沟通的艺术课程。书中提供的练习题，也设计得非常有深度，它们不仅仅是对知识点的简单复现，而是需要读者运用所学的知识，去解决一些实际的、具有一定挑战性的问题。我尝试着去完成这些练习，虽然过程中遇到了一些困难，但每一次的攻克，都让我对R语言的掌握更进一步，也让我对自己的学习能力充满了信心。这本书的排版和设计也非常人性化，代码块的颜色区分、章节的逻辑划分都做得非常清晰，使得阅读过程更加顺畅。我常常会根据书中的内容，去思考如何在我的工作中应用这些技巧，并且惊喜地发现，这些技巧确实能够极大地提高我的工作效率和数据分析的质量。这本书不仅仅是一本学习R的入门书，更是一本能够帮助我不断提升自己、解决实际问题的得力助手。
评分这本书的优点在于其深厚的理论基础和实践应用相结合的独特风格，这让我觉得它不仅仅是一本“学什么”的书，更是一本“为什么这样学”的书。它不仅仅是教你如何编写R代码，更重要的是让你理解R语言的设计哲学以及它在解决实际问题时是如何工作的。例如，在介绍数据框（data frame）时，作者并没有仅仅罗列其语法特性，而是深入剖析了它之所以成为R中核心数据结构的原因，以及它如何有效地管理和操作表格型数据。这种对底层机制的讲解，对于我这种追求知其所以然的学习者来说，简直是福音。我尤其欣赏作者在讲解函数式编程概念时所采用的类比和拆解方法，将抽象的递归、高阶函数等概念，通过生活中的例子和精炼的代码段落，变得异常生动和易于理解。这让我不再畏惧这些“高阶”概念，反而激起了我进一步探索的兴趣。而且，这本书的内容组织非常合理，每一章的知识点都承接上一章，形成了一个逻辑严谨的知识体系。即使是初学者，也能在作者的引导下，逐步建立起对R语言的全面认识。我尝试着将书中的一些技巧应用到我自己的项目中，惊喜地发现，那些曾经困扰我的数据处理和分析难题，竟然迎刃而解。这本书的价值，不仅仅在于它传授了多少R的语法，更在于它塑造了我对数据科学问题的思考方式和解决问题的框架。它让我明白，掌握一门编程语言，不仅仅是记住一堆函数和命令，更重要的是理解其背后所蕴含的思维方式和解决问题的能力。
评分我一直认为，学习一门编程语言，最重要的是能够真正理解它，而不是死记硬背。这本书在这方面做得非常出色。作者以一种非常系统的方式，从R语言的基础概念出发，逐步深入到更复杂的应用场景。我尤其欣赏作者在讲解数据结构时，不仅仅是简单地列出它们的属性，而是深入分析了它们在内存中的表示方式以及它们之间如何交互，这让我对R语言的底层运作有了更深刻的理解。例如，在讲解向量化操作时，作者详细阐述了它为何比传统的循环更加高效，以及它如何利用底层的C/Fortran语言来优化性能。这种深入的解释，让我不再仅仅是“使用”R，而是“理解”R。书中提供的各种代码示例，都非常精炼且具有代表性，能够准确地传达作者想要表达的编程思想。我尝试着去修改和扩展这些示例，在这个过程中，我不仅巩固了所学的知识，更重要的是，我学会了如何将R语言的特性应用到实际的数据分析任务中。这本书的行文风格也非常独特，它没有那种枯燥的技术术语堆砌，而是用一种非常自然、流畅的语言，将复杂的概念解释得清晰易懂。我常常在阅读过程中，觉得就像在听一位经验丰富的技术专家在娓娓道来，充满了启发性和指导性。这本书不仅仅是一本学习R的工具书，更是一本能够帮助我提升编程思维和解决问题能力的指南。它让我认识到，学习编程，是一个不断探索、不断突破自我的过程，而这本书，正是这个过程中最得力的助手。
评分这本书最让我印象深刻的是其对R语言底层原理的深入剖析。很多书籍可能只停留在语法层面，告诉你“怎么做”，但这本书则会告诉你“为什么这么做”。例如，在讲解R的面向对象系统时，作者不仅仅是介绍了S3和S4类，还深入探讨了它们的设计哲学以及在不同场景下的适用性，这让我对R语言的灵活性和强大之处有了更深的认识。在数据处理方面，作者对tidyverse生态系统的介绍尤为详细，并且阐述了其核心思想——“管道操作”的优势，这极大地改变了我之前对数据清洗和转换的固有认知。通过阅读，我学会了如何用更简洁、更具可读性的代码来完成复杂的数据操作，极大地提高了我的编程效率。此外，书中关于R语言性能优化的章节也让我受益匪浅。作者详细讲解了向量化、编译等技术，并提供了实用的技巧来提升代码的执行速度。这些内容对于我在处理大规模数据集时尤为重要。这本书的叙事方式也非常吸引人，作者善于用生动的比喻和贴切的例子来解释抽象的概念，让学习过程充满乐趣。我常常在阅读时，觉得像是在和一位经验丰富的导师对话，从他的讲解中获得启发。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本能够帮助我深入理解R语言精髓，并提升编程能力的宝典。它让我认识到，掌握一门编程语言，最关键的是理解其设计理念和底层逻辑，而这本书，正是实现这一目标的最佳选择。
评分我一直对数据分析和统计建模非常感兴趣，但苦于没有找到合适的工具和学习方法。在朋友的推荐下，我开始接触R语言，并且有幸阅读了这本《图灵程序设计丛书：学习R》。这本书的编排和内容设计令我印象深刻。作者以一种非常系统的方式，从R语言的基础概念讲起，逐步深入到更复杂的应用场景。我特别欣赏作者在讲解向量化操作时，对其底层效率提升的详细解释，这让我明白了为什么在R中要尽量避免使用显式的循环，以及如何编写更具“R风格”的代码。书中对数据结构，如列表（list）、数据框（data.frame）和矩阵（matrix）的详细剖析，让我对它们在内存中的存储方式以及它们之间的高效交互有了深刻的理解。这对于我处理复杂的数据集至关重要。而且，作者在讲解函数式编程思想时，采用了非常巧妙的类比和示例，将高阶函数、递归等抽象概念变得非常易于理解和应用。这让我能够写出更简洁、更具可读性的代码。我还会时不时地翻阅书中的一些章节，每一次阅读都能从中获得新的启发和更深的理解。这本书的排版也非常精美，代码示例清晰易懂，而且作者的语言风格也非常平实，即使是初学者也能轻松上手。我将书中介绍的很多技巧应用到我的实际工作中，并且发现它们能够极大地提高我的数据处理和分析效率。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够帮助我构建扎实R语言基础，并提升我解决实际问题能力的指导。
评分我之前在学习R语言时，总觉得缺乏一个系统性的指引，很多知识点都是零散地学习，很难形成一个完整的体系。直到我遇到了这本《图灵程序设计丛书：学习R》，我才觉得自己找到了“宝藏”。这本书的优点在于其对R语言知识体系的全面覆盖，从基础的语法和数据结构，到高级的数据处理、可视化和模型构建，几乎无所不包。作者并没有简单地堆砌知识点，而是以一种循序渐进、逻辑严谨的方式，将零散的知识点串联成一个完整的知识网络。我尤其喜欢作者在讲解数据框（data.frame）和列表（list）时，对它们在内存中的存储方式以及它们之间如何高效交互的详细阐述，这让我对R语言强大的数据处理能力有了更深的认识。在数据可视化部分，作者不仅仅是介绍了各种图表的绘制方法，更是深入探讨了如何通过可视化来有效地传达数据信息，以及如何根据不同的数据特点选择最合适的图表类型。这让我觉得，这本书不仅仅是教我“如何做”，更是教我“如何做得更好”。我尝试着将书中介绍的tidyverse生态系统应用于我的数据分析项目中，并且惊喜地发现，那些曾经令我头疼的数据清洗和转换问题，现在能够用更简洁、更具可读性的代码来解决。这本书的语言风格也非常友好，作者善于用生动的比喻和贴切的例子来解释抽象的概念，使得学习过程充满了乐趣。我常常在阅读时，会不自觉地发出“原来如此”的感叹。总而言之，这本书不仅仅是一本学习R语言的入门指南，更是一本能够帮助我提升编程思维、解决实际问题，并激发我持续学习兴趣的宝贵财富。它让我认识到，掌握一门编程语言，最重要的是理解其设计理念和底层逻辑，而这本书，正是实现这一目标的最佳选择。
评分一直以来，我都在寻找一本能够真正帮助我深入理解R语言的书籍，市面上确实有很多关于R的教程，但很多要么过于浅显，要么内容碎片化，很难形成一个系统性的认知。直到我遇见了这本《图灵程序设计丛书：学习R》，我才觉得自己找到了“真命天子”。初次翻开这本书，就被其严谨的编排和深入浅出的讲解所吸引。它不仅仅停留在基础语法的介绍，而是从更宏观的角度，循序渐进地引导读者理解R语言的设计理念和核心机制。我特别喜欢它对数据结构和函数式编程思想的阐述，这对于构建扎实的编程基础至关重要。作者并没有回避一些相对复杂的概念，比如R的内存管理机制、向量化操作的底层原理，而是通过清晰的图示和生动的代码示例，将这些抽象的概念变得易于理解。阅读过程中，我常常会有“原来如此”的感叹。书中提供的练习题也设计得非常巧妙，不仅巩固了所学知识，更重要的是培养了解决实际问题的能力。我尝试着去解决其中的一些挑战性题目，虽然过程中遇到了不少困难，但每一次的突破都让我对R语言的掌握更上一层楼。这本书的语言风格也非常友好，没有那种高高在上的学术腔调，更多的是一种循循善诱的引导，仿佛一位经验丰富的导师在身边耐心指导。我还会时不时地翻阅其中的章节，每一次都能从中发现新的细节和更深的理解。对于任何想要系统性学习R语言，并希望在数据科学领域有所建树的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅是一本技术书籍，更是一次思维的洗礼，让我从一个R语言的初学者，逐渐成长为一个能够自信地运用R解决各种复杂问题的实践者。
评分对不同等级的初学者来说都还是挺有用的吧，总之感觉最后两章的内容目前似乎还跟我关系不大。需要跟其他学习材料搭配用。只看这本感觉还是会很迷乱。 哦对有些翻译显然非常生硬但ok哈哈
评分可以用做入门书籍，但是对完全没接触过的新手来说不算很友好，因为知识点比较散。不过讲的很细致，也很全面。但是统计学相关知识和可视化相关知识略有不足。
评分程序员的世界真是奇妙
评分配合DataCamp的练习使用，效果极佳，联系内容与书本内容竟是相对应的
评分对不同等级的初学者来说都还是挺有用的吧，总之感觉最后两章的内容目前似乎还跟我关系不大。需要跟其他学习材料搭配用。只看这本感觉还是会很迷乱。 哦对有些翻译显然非常生硬但ok哈哈
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