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基于炎症数据的R语言编程入门课程

R编程数据分析软件开发 GitHub The Carpentries Github 开源项目

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。

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modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

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modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

targets - R语言数据科学工作流管理工具

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targets是一个R语言数据科学工作流管理工具，具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务，利用隐式并行计算提高效率，并将文件处理为R对象。通过targets，用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程，提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流，适用于各类数据科学项目。

Data-Science-For-Beginners - 微软推出20节数据科学入门课程

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微软Azure Cloud Advocates团队推出数据科学入门课程,包含20节内容。课程涵盖数据科学伦理、数据准备、可视化和分析等基础知识,采用项目式教学方法。每节课配备测验、说明、解决方案和作业,帮助初学者系统掌握数据科学技能。

hello-git - 全面学习 Git 和 GitHub 的系统教程

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该项目提供全面的Git和GitHub学习资源,包括5小时视频课程和45节详细内容。涵盖Git历史、核心概念、工作流程和常用命令,以及GitHub基础操作。还包含实践练习和GitHub Actions等进阶主题,适合不同水平的开发者系统学习和提升版本控制技能。

spacy-course - 基于spaCy的高级自然语言处理免费在线课程

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课程内容从NLP基础到高级主题,包括使用规则和机器学习方法构建自然语言理解系统。采用开源框架spaCy,支持多种语言,并提供交互式编程环境。适合自学者免费学习使用,掌握实用的自然语言处理技能。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包

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timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

srvyr - 简化R语言复杂调查数据分析的dplyr风格工具

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srvyr是一个将dplyr语法引入调查数据分析的R包。它允许使用dplyr风格的函数如summarize、group_by和mutate来计算调查数据的统计量。srvyr提供管道操作和一致的返回类型,支持描述调查结构、添加变量、分组汇总等功能,同时保留survey包的原有功能。这种方式简化了复杂调查数据的分析流程,提高了代码的可读性和效率。

httr - R语言HTTP客户端包简化Web API交互

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httr是一个R语言HTTP客户端包，封装了curl包以适应现代Web API需求。它提供主要HTTP方法函数，自动管理连接和cookie，支持OAuth，并简化请求配置。虽已有新版本取代，httr仍是处理HTTP请求的实用工具。

xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包

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xts是R语言的时间序列扩展包，基于zoo类开发，提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能，保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引，具备强大的时间序列聚合和应用功能，广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。

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