Как стать автором
Обновить

Комментарии 31

регистрация обязательна для онлайн? или можно избежать ненужных мне действий?
Регистрироваться не обязательно. После первого уровня Вам предложат зарегистрироваться, но Вы можете отказаться.

Замечу, что можно зарегистрироваться с помощью аккаунта github или facebook.
в тексте была другая ссылка на онлайн курс, с mandatory регистрацией
Все верно, после ответа на Ваш комментарий, я вспомнил, что адрес имеет значение. Спасибо большое.
спасибо, интересно же попробовать новое :)
перейти по ссылке и ознакомиться для вас тоже ненужное действие?
Вы немного промазали с ответом на комментарий. В пост была встроена ссылка с обязательной регистрацией. Я исправил это.
Да, промазал, извиняюсь.
в коллаборации


Я бы написал «совместно».

Вообще, похоже, пришло время освоить R. Как раз появилась куча данных для обработки.
Спасибо, так звучит лучше. Но правильнее было бы отправить это мне в виде сообщения ;)

Действительно, курс появился как нельзя кстати. Широкое поле для применения. Это я и люблю в их курсах.
не могу найти там, а может и вообще нету, что-нибудь такое про python, или дайте ссылку на аналог, пожалуйста
Они очень ruby-ориентированы, и тем не менее вопрос о Питоне стоит.

Я думаю Вам поможет эта и та ссылка. Но прямых аналогов я, к сожалению, не знаю.
R… бррр… Пришлось с ним столкнуться на практике по статистике в университете. Осталось не самое приятное впечатление.
Дайте ему второй шанс. Этот пост — хороший повод.
Первая мысль такая и была. А потом как-то подумалось: где я это дело использовать буду?
Лучше брату-биологу покажу, пусть переходит на нормальные инструменты со своей Statistica for Windows (мощная штука, конечно, но скрывающая суть вычисления).
Мне вот не пришлось столкнуться, чему я не рад.
Первые впечатления об R были не из лучших.
Но пройдя курс Statistics One и COmputing for Data Analysis от Coursera, я свое мнение изменил на противоположное.

Конечно, подавляющее большинство всех операций в R можно сделать в любом мат.пакете, вроде матлаба, математики, ориджина. Да даже в экселе.
Другое дело, что R — это как раз очень современный подход, и отсутствие даже упоминания его в университете (на соответствующих специальностях) есть показатель отсталости университета от текущего положения дел в науке. Имхо.
Coursera отставляют открытый доступ к завершенным курсам?
Да.
Зависит от курса (вернее — его ведущего). В большинстве случаев — да, но иногда их закрывают. Пока негативный опыт был только с Социологией.
Пользуясь случаем, замечу, что Экселю я бы вообще не доверял в научных вычислениях. Неоднократно напарывались на конкретные баги. Вот простая вещь — функция распределения Пуассона. В R:


В Excel 2007:

Заметьте разницу в цифрах. В R всё правильно до последнего знака, я проверял. В Excel для малых лямбда работает нормально, но чем больше, тем сильнее ошибка. Будет очень неприятно, если вы на основании цифр из Excel сделаете ложные выводы в статье, а потом вам опровержение напишут.

В R многие статистические функции действительно превосходно вылизаны и гениально написаны. Функцию распределения Вилкоксона я нигде больше не нашёл, чтобы считала так же быстро и точно, как в R. В большинстве библиотек встречаешь тупое «приблизим нормальным распределением…»
Язык сам по себе неплох. Очень смушают простые вещи, которые в других языках (причем во всех) делают совсем другое, как здесь например — индексы начинаются с 1, а не с 0 как везде…
c('a', 'b', 'c')[2]
вернет 'b' а не 'c' как было бы везде… — поэтому жутко такое пользовать.
мне кажется что так как R предназачен для анализа real-world data, то в этом есть определенная логика.
а не с 0 как везде…

Справедливости ради, стоит отметить, что не везде. В некоторых языках/диалектах, даже оставляется выбор на усмотрение программиста.
А я диплом в R по матрегрессии писал. Точнее расчеты проводил в R. И очень понравилась как среда, так и сам язык. Мощный инструмент для статиста!
Спасибо. Интересный язык)
В саппорте Вам будут благодарны за этот скриншот help.codeschool.com/discussions/try-r, без подвоха и обмана :)
А ещё по R'у есть серия видео, которые
These were created as a supplement for the online course Stats 1 on Coursera (taught by Andrew Conway). They are an hour of content in total.
и курс на Coursera Computing for Data Analysis, вскоре стартующий.
Спасибо, я процитировал Ваш комментарий в посте ;)
Эхх… Начал как то изучать R, но быстро понял что не могу придумать задачу, для которой он мне мог бы пригодиться. Или просто не сталкивался с такими.
Попробуйте Kaggle (R, говорят, активно применяется там).
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории