R Programming for Data Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Data science has taken the world by storm. Every field of study and area of business has been affected as people increasingly realize the value of the incredible quantities of data being generated. But to extract value from those data, one needs to be trained in the proper data science skills. The R programming language has become the de facto programming language for data science. Its flexibility, power, sophistication, and expressiveness have made it an invaluable tool for data scientists around the world. This book is about the fundamentals of R programming. You will get started with the basics of the language, learn how to manipulate datasets, how to write functions, and how to debug and optimize code. With the fundamentals provided in this book, you will have a solid foundation on which to build your data science toolbox.
作者简介
Roger D. Peng
Department of Biostatistics
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
615 N. Wolfe St.
Baltimore, MD 21205
Office: E3535
Phone: (410) 955-2468
Fax: (410) 955-0958
Email: rpeng at jhsph.edu
URL: http://www.biostat.jhsph.edu/~rpeng/
Education
Postdoctoral Fellow, Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, 2003–2005
Ph.D. Statistics, University of California, Los Angeles, 2003
M.S. Statistics, University of California, Los Angeles, 2001
B.S. Applied Mathematics, Yale University, 1999
Experience
Department of Biostatistics, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
Professor, 2016–present
Associate Professor, 2010–2016
Assistant Professor, 2005–2010
Director, Training Program in Environmental Biostatistics, 2012–2015
Co-Director, Data Management and Statistics Core, Johns Hopkins Children's Center for Asthma in the Urban Environment, 2010–present
Director, Data Management Core, Johns Hopkins Particulate Matter Research Center, 2008–2010
Department of Statistics, UCLA
Graduate Student Researcher, 2000–2003
Logicon INRI/Northrop Grumman
Software Engineer — UnderSea Warfare Systems and Cartography, 1998 (summer)
KenCast, Inc.
Software Engineer, 1997, 1999 (summer)
Honors and Awards
APHA Mortimer Spiegelman Award, 2016
NIH R21: Extreme heat and health: Characterizing vulnerability in a changing climate (2011–2013)
NIH R01: Statistical methods for complex environmental health data (2011–2015)
Lead author of NIEHS Extramural Paper of the Month, July 2008
Second author of NIEHS Extramural Paper of the Month, December 2007
Lead author of #1 most cited paper in the Journal of the Royal Statistical Society, Series A for 2006–2007
Faculty Innovation Fund Award, JHSPH, 2006
UCLA Charles E. and Sue K. Young Graduate Student Award, 2003
UCLA Dissertation Year Fellowship, 2002
Winner, ASA Student Paper Competition in Statistical Computing and Graphics, 2002
Teaching Assistant of the Year, UCLA Department of Statistics, 2000
目录信息
读后感
评分
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评分
评分
用户评价
这本书，说实话，刚入手的时候我对它的期望值其实挺高的，毕竟“数据科学”这几个字在书名里就带着一股子吸引力。我之前接触过一些基础的统计学知识，也想把我的数据分析技能提升到一个新的层次，所以看到这本书的封皮，就觉得它应该会是一个很好的起点。然而，深入阅读后，我发现它更像是一本针对特定工具箱的详尽说明书，而非一本宏大的数据科学方法论的蓝图。它花了大量篇幅去讲解如何使用特定的函数库来完成具体的数据清洗、转换和初步可视化的任务，这对于一个熟练的 R 语言使用者来说，可能就是查阅手册的效率。但对于我这种，希望理解“为什么”要这么做，以及在面对一个全新的、没有现成教程的问题时该如何构建分析思路的新手而言，它的指导性就显得有些不足了。它教会了我“怎么做”这些操作，但关于“为什么选择这个模型而不是那个”，或者“如何解释这个结果的业务含义”，书里的篇幅就显得有些单薄了，感觉更像是工具书的范畴，少了那么一丝哲学层面的引导。
评分这本书的排版和视觉呈现，怎么说呢，只能用“朴实无华”来形容，而且这种朴实甚至有点过头了。在处理大量代码和输出结果时，缺乏足够的留白和清晰的视觉层次感，使得整本书读起来像是一张密密麻麻的黑白照片。尤其是在需要对比不同函数输出结果的细微差别时，这种沉闷的排版风格让我的眼睛非常容易疲劳。一个关于数据可视化的主题，其配套书籍本身的视觉设计却如此单调，这本身就带有一种讽刺意味。我期待能有一些彩色的图表示例，或者至少在关键的解释性段落周围有更清晰的边框或强调标记，帮助读者区分什么是核心概念，什么是辅助性的注释。目前的版本，让我感觉就像在阅读一份上世纪末期的技术文档，而不是一本面向现代数据科学领域的教材。
评分这本书的叙事节奏简直像在坐过山车，时而平缓得让人昏昏欲睡，时而又突然加速到让你抓不住重点。我记得在讲到一些基础的数据结构操作时，作者的讲解细致入微，几乎把每一个参数的默认值和可能的影响都罗列出来了，读起来非常耗费精力，感觉像是在啃一本字典。但是，当你满怀期待地翻到下一章，希望看到一些更复杂的、更接近实际工作场景的案例分析时，它却又戛然而止，转而用一种极其简略的方式带过了那些需要深入探讨的关键步骤，仿佛这些“高难度”的部分不值得多加笔墨。这种忽快忽慢的节奏让我很难保持持续的专注度。我经常需要不断地回头去确认前几页的内容，因为感觉作者在信息密度的分配上做得并不均衡，这极大地影响了我的阅读体验和知识吸收效率，让人感觉总是在用力过猛或过于敷衍的两个极端来回摆动。
评分如果要用一句话来概括我的阅读感受，那就是：它足够全面，但缺乏灵魂的穿透力。这本书就像一个经验丰富但极其严肃的导师，他能把所有知识点都告诉你，但很少会带你进入那种“啊哈！”的顿悟时刻。它更专注于“如何保证流程不出错”，而不是“如何用数据讲一个引人入胜的故事”。我希望在数据科学的学习过程中，不仅能掌握技术，还能培养出一种对数据背后现象的洞察力和叙事能力。这本书在这方面给我的启发非常有限，它像是一把锋利的瑞士军刀，能帮你完成很多切割任务，但它不能教你如何雕刻艺术品。如果你已经是一个熟练的 R 语言使用者，并且只是需要一本参考手册来查阅特定包的用法，那这本书可能恰如其分；但如果你是想通过它来系统性地培养数据科学的思维框架和创新能力，你可能需要再搭配几本更具启发性的著作了。
评分我必须承认，这本书在代码示例的实用性上做得是无可挑剔的，每一个代码块都是可以直接复制粘贴运行的“成品”。这一点对于需要快速上手解决眼前问题的工程师来说，无疑是一个巨大的加分项。但是，这种高度依赖“拿来主义”的方式，也无形中削弱了读者对底层逻辑的理解和深入挖掘的动力。它提供的解决方案往往是“标准答案”式的，一旦你遇到的实际数据与书中的示例数据在结构上稍有不同，或者业务场景需要一个微妙的调整，你就得花费大量时间去调试和重构那些被封装得很好的代码块。我更倾向于那种能引导我思考数据管道构建过程，而不是只展示最终结果的书籍。这本书更像是教练在为你准备好跑道和跑鞋，但很少告诉你如何调整你的呼吸和步频来适应不同的赛道条件，让人感觉自己更像是一个操作员，而不是一个思考者。
评分这书真没啥营养，好好把R相关的中文版的看完就知道：这本书完全是重复，毫无新意，而且书名字写的是for data science，但是通篇没有多少与data science有关的，全是重复别的书上的基础内容
评分读的第一本R语言的书 每一部分都是浅尝辄止 原理讲得不透 好处是篇幅短 读得快
评分这书真没啥营养，好好把R相关的中文版的看完就知道：这本书完全是重复，毫无新意，而且书名字写的是for data science，但是通篇没有多少与data science有关的，全是重复别的书上的基础内容
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