Python与R语言数据科学实践

本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺，介绍了包括包、框架和工作流在内的源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。 本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的发人员阅读，能够帮助读者探索完成数据科学任务的新方法并改善应用效果。
【推荐语】
1.结合具体案例，分析Python和R的特及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
【作者】
里克·J.斯卡韦塔(RickJ.Scavetta)自2012年以来，一直担任着独立研讨会的培训师、自由职业数据科学家和机构联合创始人的角色。作为Scavetta Academy运营人员，与德国的主要研究机构也有着密切且经常性的往来。自2016年以来，他发布在DataCamp 上的在线课程已被超过200,000名学生学习，同时还为O'Reilly和Manning的高级数据科学课程做出了贡献。 博扬·安格洛夫(Boyan Angelov)是一位数据科学战略家和顾问，在各种学术和行业环境中拥有十余年的经验，研究涵盖的主题包括生物信息学、临床试验、人力资源技术和管理咨询。他还是XAI领域源科学项目的贡献者，并定期在各种学术会议和社区聚会上发言。