Python und R für das Wochenende

Meine kleine Linkschleuderreihe mit Tips und Hinweisen zu Data Mining und Data Science mit Python und R wird fortgesetzt, damit Ihr über das Wochenende etwas zu spielen habt. Heute liegt der Schwerpunkt deutlich auf Python:

• Neu in meiner Bibliothek: Python for Informatics ist der Vorgänger des Buches Python for Everybody: Ich habe das Buch für ein paar Pfennige gebraucht erstanden und es hat einen leicht verschoben Fokus gegenüber dem Nachfolger. Beide Bücher sind unter einer Creative-Commons-Licence erschienen und Ihr könnt sie als PDF und EPUB auch von der Website des Autors herunterladen oder dort für umme lesen. Python for Informatics gibt es zudem noch als kostenloses Mobi für den Kindle bei Amazon.

• Wenn man an die Drehbücher kommt, kann man auch die Texte von Fernsehserien (zum Beispiel mit R) analysieren. Text Mining with R on Vikings episode scripts zeigt, wie man das zum Beispiel an der Serie Vikings machen kann.

• ggplot2 ist ein beliebtes Graphikpaket für R, Yhat hat es unter dem Namen ggplot nach Python portiert und kündigt nun stolz das Erscheinen einer neuen Version an: A new ggplot is here. Denn es muß nicht immer die Matplotlib sein.

• IPython ist in der Version 5.0 LTS (Long Term Support) erschienen. Hier steht, was alles neu ist. IPython 5 soll die letzte Version sein mit Unterstützung für Python 2.x, danach soll nur noch Python 3 supported werden. Seid daher froh, daß es eine LTS-Version ist.

• Kann man immer mal brauchen: Best practices for logging computational systems in R and Python

War sonst noch was? Ach ja, Julia ist ja der neue Stern am Himmel der Sprachen für numerische Mathematik, Number Crunching, Data Mining und Data Science. Der Mad (Data) Scientist hat sie mit R verglichen. Bei ihm gewann R, aber er gibt selber zu, daß er als Statistiker voreingenommen ist und Julia außerhalb des Gebietes der Statistik sicher einiges besser (oder anders) macht als R.

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