r-novice-gapminder

R语言入门,可重复科学分析实践教程

这是一个面向非程序员的R语言入门项目，聚焦于可重复科学分析。项目使用Gapminder数据集，教授R语言基础知识、模块化编程和数据分析最佳实践。课程强调科学计算中的任务自动化和封装，旨在为学习者奠定扎实的R语言基础。虽不涉及统计分析，但内容丰富，适合一天或半天的研讨会教学。

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介绍相关项目

python-novice-gapminder - 非程序员的Python数据分析与可视化入门

GithubJupyterPython开源项目数据分析绘图编程教程

Python-novice-gapminder项目面向非程序员，专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境，学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面，适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护，提供学习资源和社区支持。

r-novice-inflammation - 基于炎症数据的R语言编程入门课程

GitHubGithubR编程The Carpentries开源项目数据分析软件开发

这是一个开源的R语言入门课程项目，由Software Carpentry开发维护。面向非程序员背景的研究人员，通过分析炎症数据，学习者将掌握模块化编程和数据分析技巧，重点学习使用循环和函数实现自动化和封装。课程侧重实用编程原则，而非R语言的全面讲解，旨在提升学员的数据科学能力。

R-ecology-lesson - R语言实现生态数据分析与可视化入门

GithubR语言开源项目数据分析数据可视化生态数据编程教学

R-ecology-lesson项目为无编程经验者提供R语言入门课程，专注生态数据分析。内容包括R基础、RStudio使用、数据处理、ggplot2可视化等。课程强调实践，助生态研究者快速掌握数据分析技能。项目提供完整学习资源和社区支持，是掌握生态数据分析的有效途径。

ml-course - Andrew NG机器学习MOOC课程的R语言编程练习实现

Andrew NGGithubMOOCR语言开源项目机器学习编程练习

该开源项目在GitHub上为Andrew NG教授的机器学习MOOC课程提供R语言版本的编程练习代码。包含练习说明、启动代码和解决方案,使学习者能用免费的R软件替代MATLAB/Octave完成作业。项目还提供依赖包安装和作业提交指南,帮助学习者顺利完成这门机器学习入门课程。

awesome-R - 全面收录的R语言包和工具大全

GithubR语言开发工具开源项目数据分析数据可视化统计编程

该项目汇集了R语言生态系统中的优质包和工具，涵盖集成开发环境、数据操作、图形显示和机器学习等多个领域。列表持续更新至2023年，并标注了热门和高下载量的资源。这份全面的指南旨在帮助R语言开发者和数据科学家提高数据分析和可视化效率。

RTutor - 自然语言驱动的R代码生成与数据分析平台

AIAI工具RTutorR语言数据分析统计学习

RTutor是一款在线数据分析工具，通过自然语言生成R代码。用户可上传数据，用普通语言描述分析需求，系统自动生成并执行R代码。支持多种数据格式，提供探索性分析、可视化和HTML报告。适合有R经验的用户提高分析效率。主要面向非营利组织免费使用，也可本地安装。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

R - R语言算法库，统计计算与数据分析的开源实现

GithubR语言TheAlgorithms开源软件开源项目数据分析统计计算

The Algorithms - R 项目是一个综合性的R语言算法库，专注于统计计算和数据分析。它提供了广泛的算法实现，包括统计分析、数据挖掘和机器学习等领域。项目以开源方式运作，欢迎开发者贡献新算法或优化现有代码，支持R语言社区的技术交流和创新。作为一个遵循MIT许可的开源项目，它为R语言使用者提供了宝贵的学习和实践资源。

python-novice-inflammation - 基于炎症数据分析的实践教程

GithubPython开源项目数据分析数据可视化编程教程软件开发

Python-novice-inflammation项目是一个面向非程序员的Python入门教程，通过分析模拟炎症数据实践编程技能。课程涵盖Python基础、数据处理、可视化、列表操作、循环、条件语句和函数创建等主题。教程强调语言无关的编程原则，如循环自动化和函数封装，旨在提升学员的数据分析能力和科学计算技能。项目采用12个模拟炎症数据文件作为教学素材，展示如何使用函数实现自动化分析。教程分为12个章节，每个章节聚焦特定编程概念，如数据类型、文件处理、数据可视化等。课程内容基于软件开发最佳实践，适合希望提升科学计算能力的研究人员和学生。

data-science - 数据科学初学者实践教程集合

GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学

Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。

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