Could you recommend libraries and books for learning data science in R and Python?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
No se identifican archivos, pruebas ni puntos de entrada. Revisa el contenido y la discusión existentes del repositorio antes de decidir si esta solicitud de recursos corresponde al proyecto; se consideraría terminado con un cambio de documentación claramente delimitado y acordado que cubra los recursos de aprendizaje y las aplicaciones solicitados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi Prof Matloff and other friends,
I am not a beginner but not much different
I studied a bit (though not much) about statistics and machine learning a while ago, before switching to study about computer science (general non machine learning side). I am thinking about coming back to statistics and machine learning, or data science (a term which I don't fully understand and is popular nowadays), and start with some self study.
I was wondering if any of you could provide your opinions/recommendations about:
-
What libraries in R and Python shall I learn? (I am not afraid of learning many, but I am not sure about the many choices of libraries).
-
What books in R and Python would you recommend? (mainly for the pragmatic side for statistics, machine learning, or data science. Some books for programming and languages are also appreciated.)
-
Which applications of statistics, machine learning or data science are popular in industry? NLP, computer vision, ...? (In academia, I guess biostatistics, bioinformatics, econometrics?)
Thanks.
- Lenguaje dominante
- Sin datos de lenguaje
- Estrellas
- 448
- Forks
- 40
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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