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R入門書，重點介紹應用于生命科學的整潔數據分析原則。 https://www./chapters/life%20sciences#biological-data-science-with-r
它包括 30 多個章節，涵蓋廣泛的主題，包括邊際效應包如何促進分析：實驗、觀察數據、使用 G 計算進行因果推理、機器學習模型、貝葉斯建模、具有后分層 （MRP） 的多級回歸、缺失數據、匹配、逆概率加權和共形預測。 https://www./chapters/packages#marginal-effects-zoo
Arrow 允許您直接從 R 處理大于內存的數據，而無需設置額外的基礎設施。它實現了 dplyr API，這意味著如果你熟悉 dplyr 函數，你可以將這些相同的函數與 arrow 一起使用，而不必學習一個全新的框架。 https://www./chapters/big%20data#scaling-up-with-r-and-arrow
制作 R 包可以培養通用編碼技能，并為您提供有關 R 工作原理的寶貴見解。我們將介紹如何設置包項目、創建函數、使用 roxygen 記錄它們、創建插圖、單元測試、包測試、使用 git 進行版本控制以及使用 github 進行分發。 您只需要非常基本的 R 技能和學習意愿。唯一不適合的人是那些以前沒有 R 經驗的人（除非你知道自己很快就學會了編碼語言）。如果您可以安裝軟件包并編寫了分析腳本，那就沒問題了。 https://www./chapters/package%20development#coding-club-creating-an-r-package
VIS4SDS 提供可視化數據分析的端到端技能。這本書展示了如何結合使用數據圖形和現代統計學來處理、探索、建模和交流數據驅動的社會科學。它包含詳細的數據分析示例，促使您進行可視化數據分析。除了介紹和演示用于探索數據模式的各種數據可視化之外，Visualization for Social Data Science 還展示了如何將模型與圖形集成，以強調重要結構并淡化虛假結構以及數據圖形在科學傳播中的作用 - 在建立信任和誠信方面。這本書的許多影響來自數據新聞，以及信息可視化和制圖學。 該書將于 2025 年由 Chapman Hall/CRC Press 出版，但在線開發版本將保留并由作者維護。 https://www./chapters/social%20science#visualization-for-social-data-science
本書旨在降低濕實驗室科學家使用 R 和 ggplot2 進行數據可視化的門檻。首先，通過解釋數據處理和可視化的一些基本原則。其次，通過提供示例協議，這些協議可以應用于您自己的數據，我希望這些協議能成為新的和改進的協議的靈感和起點。 https://www./chapters/data%20visualization#dataviz-protocols-an-introduction-to-data-visualization-protocols-for-wet-lab-scientists
本書將 PD 評級建模的理論與實踐聯系起來，提供實際步驟、實際示例和對設計的重點。它使讀者能夠為不同的機構塑造定制的解決方案，從而改變信用風險建模的格局。 https://www./chapters/finance#probability-of-default-rating-modeling-with-r-comprehensive-overview-of-the-modeling-processes-principles-and-design
本書提供了關鍵數據科學方法的實用指南，重點介紹它們在信用風險管理中的應用。它使用 R 和 Python 中的示例，介紹了應用各種分析技術的分步過程，同時強調了使方法與數據的特定特征保持一致的重要性。這本書專為從業者以及具有基礎數據科學和銀行知識的人而設計，將理論和實踐與現實世界的例子聯系起來。 https://www./chapters/finance#applied-data-science-for-credit-risk-a-practical-guide-in-r-and-python
在這本教科書結束時，讀者將能夠識別、解釋和評估數據分析程序和結果，以支持語言科學中的研究問題。此外，讀者將獲得設計和實施研究項目的經驗，這些項目涉及使用現代編程策略處理和分析文本數據。本教科書旨在灌輸一種強烈的可重復研究實踐意識，這對于促進研究結果的透明度、驗證和共享至關重要。 https://www./chapters/text%20analysis#an-introduction-to-quantitative-text-analysis-for-linguistics |
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