R *

«Новый год шагает по стране»

Я являюсь ярым фанатом геосоциальных сервисов. Они позволяют наглядно увидеть физическую реализацию социального пространства. Это то, о чем писал Бурдьё, но что для него было доступно лишь в виде мысленного конструкта. Foursquare вообще является моей безответной любовью. Но об этом как-нибудь в следующий раз, а сегодня поговорим о Twitter.
Незадолго до конца предыдущего, 2012-го, года мне захотелось увидеть, как выглядит «волна» новогодних твитов-поздравлений. Посмотреть, как она проходит через часовые пояса. Сказано — сделано. Использованные инструменты: R, Python и ffmpeg.

Введение

Сейчас практически невозможно представить себе мир без параллельных вычислений. Параллелят все и вся, даже у мобильных телефонов теперь несколько ядер, а значит… ну вы понимаете. Но давайте поговорим не о мобильных приложениях, а о более полезных и интересных вещах. О машинном обучении. Тема тоже модная, разрекламированная, про машинное обучение слышали даже домохозяйки и только ленивый еще не трогал это руками. Для машинного обучения, и если быть более точным, для статистических расчетов есть множество разных фреймворков, на мой вкус лучший из них – R (да простят меня поклонники Octave). И речь пойдет именно о нем.

Disclaimer:
я не претендую на особую строгость изложения, моя задача донести до читателей общую мысль.

На написание данной статьи меня сподвиг следующий топик: В поисках идеального поста, или загадки хабра. Дело в том, что после ознакомления с языком R я крайне искоса смотрю на любые попытки, что-то посчитать в экселе. Но надо признать, что и с R я познакомился лишь неделю назад.

Цель: Собрать средствами языка R данные с любимого HabraHabr'а и провести, собственно то, для чего и был создан язык R, а именно: статистический анализ.

Итак, прочтя этот топик вы узнаете:

• Как можно использовать R для извлечения данных из Web ресурсов
• Как преобразовывать данные для последующего анализа
• Какие ресурсы крайне рекомендуются к прочтению всем желающим познакомиться с R поближе

Ожидается, что читатель достаточно самостоятелен, чтобы самому ознакомиться с основными конструкциями языка. Для этого как никак лучше подойдут ссылки в конце статьи.

С утра я обнаружил у себя в почте приятный предновогодний сюрприз: Code School совместно с O'Reilly выпустили бесплатный курс по языку R.

Курс выполнен в традициях Code School, т.е. его запросто можно пройти в браузере за пару-другую перерывов на кофе. Для этого даже не потребуется регистрация.

Во всем Хабре сыскалась лишь пара статей на вышеуказанную тему. А тема благодатная. Да и в минувшую среду как раз окончился курс "Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics". По мотивам его пятой недели «Descriptive statistics» и появился этот пост. Причастившимся будет неинтересно, а желающих познакомиться с базовыми приемами анализа данных при помощи R  — прошу под хабракат.

Я хотел написать статью про линейную регрессию, но потом подумал, да ну её, лучше куплю квартиру. И пошёл искать, что предлагают. А предлагают, как оказалось, много чего. В подходящий мне ценовой диапозон попало больше 500 квартир. И что, мне теперь все это просматривать? Ну нееет, программист я в конце концов или не программист. Надо это дело как-то автоматизировать.

Здравствуйте, уважаемое хабрасообщество!
На Хабре уже несколько раз говорили о возможностях среды R, но я считаю, что дополнительная информация станет полезной, так как R — это очень интересный и мощный инструмент, который может быть применен в самых разных областях. Я попробую это доказать на примере анализа появления одного из трендов Twitter. Для этого нам понадобится библиотека twitteR, которая позволяет работать с Twitter через API. Но для начала расскажу подробнее об R.

После прочтения вводной статьи portah о биоинформатике, в частости технологиях Chip-Seq и RNA-Seq, мне крайне понравилась идея пополнения, по мере сил, русскоязычных статей о биоинформатике, и особенно о ее «практической» составляющей. Поэтому я предлагаю этот краткий обзор pipeline для анализа метилома по технологии Illumina 450K Human Methylation.

Хочу рассказать об использовании свободной среды статистического анализа R. Рассматриваю ее как альтернативу статистических пакетов типа SPSS Statistics. К моему глубокому сожалению, она совершенно неизвестна на просторах нашей Родины, а зря. Полагаю, что возможность написания дополнительных процедур статистического анализа на языке S делает систему R полезным инструментом анализа данных.