Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist

1. Introduction to R programming. 2. Reproducible analysis. 3. Data manipulation. 4. Visualizing and exploring data. 5. Working with large data sets.6. Supervised learning. 7. Unsupervised learning. 8. More R programming.9. Advanced R programming.10. Object oriented programming.11. Building an R package.12. Testing and checking. 13. Version control. 14. Profiling and optimizing.

1. R程式設計介紹。
2. 可重複的分析。
3. 資料操作。
4. 視覺化和探索資料。
5. 處理大型資料集。
6. 監督式學習。
7. 非監督式學習。
8. 更多的R程式設計。
9. 進階R程式設計。
10. 物件導向程式設計。
11. 建立一個R套件。
12. 測試和檢查。
13. 版本控制。
14. 分析和優化。

Thomas Mailund is an associate professor in bioinformatics at Aarhus University, Denmark. His background is in math and computer science but for the last decade his main focus has been on genetics and evolutionary studies, particularly comparative genomics, speciation, and gene flow between emerging species.

Thomas Mailund是丹麥奧胡斯大學生物信息學的副教授。他的背景是數學和計算機科學，但在過去十年中，他的主要研究方向是遺傳學和進化研究，尤其是比較基因組學、物種形成和新興物種之間的基因流動。