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www.kdnuggets.com/2018/05/top-20-r-libraries-data-science-2018.html
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在我们之前的文章中，我们已经讨论了数据科学领域的 Python 和 Scala 的顶级库。但没有 R，这些文章列表就不完整了。这些编程语言在不同的数据科学任务和项目中都很受欢迎，并且各有支持者和反对者。因此，在我们安排这些编程语言如何相互比较时，我们基于经验准备了一些最有用的 R 库，供数据科学家和工程师参考。
R 是数据科学领域一个知名且日益流行的工具。它是一种编程语言和软件环境，主要设计用于统计计算，因此其界面和结构非常适合科学任务。此外，R 拥有其中最成熟的库系统之一，拥有数千个包以解决各种问题。
尽管有许多通用的软件包，我们希望专注于那些提供足够的数据处理、可视化、竞争研究和机器学习能力的软件包。因此，我们准备了一份关于数据科学的 Top 20 R 包的信息图，其中涵盖了库的主要功能和 GitHub 活动，因为所有的库都是开源的。
当然，这份库的列表远未完整，但在我们看来，这里收集了最通用和经过时间考验的工具。还有许多其他特定的库在解决某些任务时可能更高效，所以请随时在评论区分享你的想法和经验。
感谢您的关注！
ActiveWizards 是一个由数据科学家和工程师组成的团队，专注于数据项目（大数据、数据科学、机器学习、数据可视化）。核心专长领域包括数据科学（研究、机器学习算法、可视化和工程）、数据可视化（d3.js、Tableau 及其他）、大数据工程（Hadoop、Spark、Kafka、Cassandra、HBase、MongoDB 及其他），以及数据密集型网页应用开发（RESTful APIs、Flask、Django、Meteor）。
原文。经许可转载。
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