R语言和TCGA数据库 r语言与数据科学

        到2023 年，大数据分析市场预计将达到 406 亿美元，增长率为 29.7%。Randstad 报告称，分析行业的加薪幅度比 IT 行业高 50%。

        数据科学，着重于对数据进行的研究。数据科学是指借助于计算机快速计算的能力，可以对数据进行分析与处理，从而我们能够从数据中提取有价值的信息。对于R数据科学，顾名思义，就是通过R进行数据的处理与分析。

 

        R数据科学是专业人士中最受欢迎的职业领域之一，具有高收入潜力。它主要包括统计学，R 是该领域的桥接语言，广泛用于数据分析。通过学习 R 编程，您可以进入业务分析和数据可视化的世界。对于所有有志成为数据科学家的人来说，这是一项必备技能。

        R 语言数据科学课程没有预修课，也非常适合数据科学的初学者，是最好的入门课程。任何想要开始从事 IT 工作或愿意进一步发展其 IT 职业的人都应该考虑学习 R。

        R 和 Python 是专业人士开始从事数据科学职业时学习的顶级语言。这两种语言都很强大，各有优缺点。可以根据自己偏好、现在公司中数据科学项目使用的语言、准备去的公司用的语言以及从长远视角做出选择。

        R Data scientist R数据科学家需要精通下述内容：

1. 对业务分析的深入理解
2. 安装 R、RStudio、工作区设置，精通各种 R 包
3. 掌握R编程，精通各种语句在R中是如何执行的
4. 深刻理解 R 中使用的数据结构，并熟练应用
5. 定义、理解和使用各种应用函数和 DPLYR 函数
6. 理解并使用 R 中的各种图形并进行数据可视化
7. 对各种统计概念熟记于心
8. 精通并使用假设检验方法来推动业务决策
9. 理解和使用线性和非线性回归模型以及数据分析分类技术
10. 通过 Apriori 算法学习和使用各种关联规则
11. 熟练使用聚类方法，包括 k-means、DBSCAN 和层次聚类