(R+Python)是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。

数据科学实战手册(R+Python) 目录

第1章　准备你的数据科学环境　1
第2章　汽车数据的可视化分析（R）　23
第3章　模拟美式橄榄球比赛数据（R）　48
第4章　建模分析股票市场数据（R）　75
第5章　就业数据的可视化探索（R）　99
第6章　运用税务数据进行应用导向的数据分析（Python）　133
第7章　运用汽车数据进行可视化分析（Python）　164
第8章　社交网络分析（Python）　190
第9章　大规模电影推荐（Python）　225
第10章　获取和定位Twitter数据（Python）　266
第11章　利用NumPy和SciPy优化数值计算（Python）　295