2018年数据科学前20名R包
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在我们以前的文章中，我们已经讨论过Python和Scala中数据科学的顶级库。 但是，如果没有R，这篇文章列表将不完整。所有这些编程语言对于不同的数据科学任务和项目都很流行，并且有他们的支持者和反对者。 因此，在我们安排比较这些编程语言如何相互关联时，我们根据自己的经验为数据科学家和工程师准备了一些最有用的R库。
R在数据科学领域是一个众所周知且日益流行的工具。它是一种主要为统计计算设计的编程语言和软件环境，因此其界面和结构非常适合科学任务。 此外，R还拥有最先进的包系统之一，有数千个软件包以解决各种各样的问题。
虽然有很多通用的软件包，但我们希望将重点放在那些能够提供足够数据操作，可视化，竞争性研究和机器学习功能的软件包上。 因此，我们准备了数据科学前20个R包的信息图，其中涵盖了库的主要功能和GitHub活跃度，因为所有库都是开源的。
信息图
当然，这个包清单还远远没有完成，但我们在这里收集了我们认为最通用和久经考验的工具。 还有许多其他特定的包在解决特定任务时可能更高效，因此请不要犹豫，并在评论部分分享您的想法和经验。
感谢您的关注！
原文链接：https://activewizards.com/blog/top-20-r-libraries-for-data-science-in-2018-infographic/
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