一、数据科学（Data Science）
数据科学的起源可以追溯到1962年，当时统计学家John W. Tukey在他的文章《数据分析的未来》中首次提出了数据分析作为一门独立的科学方法。1974年，计算机学家Peter Naur在《计算机方法的简明调研》中明确定义了数据科学，将其描述为一门基于数据处理的科学，旨在发现数据与事物之间的关系，为其他领域的研究提供支持和启示。
2010年，Drew Conway的维恩图《数据科学维恩图》进一步阐明了数据科学的本质，它处于统计学、机器学习和领域专业知识的交叉点上，具有显著的跨学科特征。现今，数据科学通过数学、统计学、模式识别、机器学习、数据可视化以及数据仓库等技术，从数据中提取有价值信息以生产数据产品。
Drew Conway是数据科学领域的杰出人物，是DataKind的联合创始人，该组织汇集了全球无偿数据科学家，致力于社会福利项目。他创建了数据科学维恩图，定义了该领域的核心概念。作为《Machine Learning for Hackers》的作者，他推广了机器学习技术的普及。作为Alluvium公司的创始人兼首席执行官，他领导了一家专注于企业人工智能的企业。他还是DataGotham的联合创始人，支持纽约市的数据社区发展。同时，Drew Conway在Two Sigma Private Investments领导数据科学团队，推动私募股权、风险投资、房地产和ESG投资的创新决策，并在美国情报界担任计算社会科学家。
据报告，健康相关数据约占全球数据总量的30%。医疗保健领域产生的大量数据推动了健康数据市场的发展，这些数据通过连接所有者并货币化，支持科学发现。临床数据广义上指与健康相关的信息，包括从常规护理到临床试验计划的各种数据，主要来源于医疗机构，涵盖人口统计学信息、筛查、诊断、治疗、预后、生存率及死亡率等，是医学大数据的关键组成部分。
上面内容来自：1章1节：数据科学的发展历程，何 R 备受青睐及我们专栏的独特之处-CSDN博客欢迎订阅我们专栏
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二、非计算机背景的选择，R语言
对于非计算机专业背景的人来说，R语言尤其适合数据科学的学习与应用。首先，R语言的学习曲线相对较为平缓。与其他编程语言如Python或Java相比，R语言的语法更加直观和简洁，特别是在数据操作和统计分析方面。初学者可以通过R的交互式编程环境，逐步熟悉R语言的语法和功能，而无需掌握复杂的编程概念。
此外，R语言提供了强大的数据可视化功能，这对于非计算机背景的用户来说，极大地降低了数据分析的门槛。通过使用ggplot2、lattice等扩展包，用户可以轻松生成高质量的图表，从而更直观地理解数据中的模式和趋势。这种图形化的展示方式不仅能够增强数据分析的效果，还能够更好地与他人分享和交流分析结果。
同时，R语言的扩展包如shiny还允许用户快速开发交互式的web应用程序，即使没有深厚的编程背景，也能轻松实现复杂的数据展示和交互功能。这使得R语言在数据科学项目的应用中，不仅能够高效完成分析任务，还能为非技术背景的用户提供直观的用户界面。
三、图像挖掘还是选择Python
尽管R语言在数据科学中具有显著优势，但在某些特定领域，尤其是图像挖掘（Image Mining）方面，可能并不是最佳选择。图像挖掘涉及从图像数据中提取有意义的信息，通常需要处理大量的像素数据、复杂的图像处理算法和深度学习模型。对于这些任务，Python通常是更为合适的选择，主要是由于其丰富的图像处理库（如OpenCV、PIL）和深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch）。
R语言也提供了一些基础的图像处理功能，如通过
EBImage包进行基本的图像分析和处理。但对于需要大规模并行计算或深度学习模型的复杂图像挖掘任务，选择Python或其他专用工具可能更加高效。
四、选择R语言的五大好处
第一大点，免费且开放的语言
首先，R语言的一个显著优势是它的免费和开源性。与SPSS、SAS，甚至Excel等商业软件相比，R完全免费。SPSS和SAS这些统计软件虽然功能强大，但通常价格昂贵，对于学生和学者来说，获取和使用这些软件的成本可能非常高。此外，我们常用的OFFICE软件的EXCEL也能进行数据分析，但是定期支付许可费用才能继续使用。
不仅如此，R语言拥有一个庞大而活跃的开源社区，全球的开发者和用户不断贡献代码和扩展包，形成了丰富的资源库。用户可以方便地找到所需的工具和文档，从简单的数据处理到复杂的统计分析，R语言几乎涵盖了所有可能的需求。
而且，由于R是开源的，这些资源通常也是免费的，这进一步减轻了用户的负担。同时，这意味着用户可以免费使用并分发代码，而不用担心版权问题。
第二大点，简单易学的R语言
R语言的语法设计相对简洁，特别适合那些没有编程背景的用户。与其他编程语言（如Python或Java）相比，R语言的语法更直观，特别是在处理统计分析时。例如，R的函数命名通常直接反映其功能，如mean()计算均值，sum()计算总和，plot()生成图表等，这使得初学者能够快速理解和应用。
此外，R语言的交互式环境使得用户可以立即查看代码的运行结果，这对新手来说非常有帮助。通过R的命令行接口，用户可以一步一步地执行代码，逐步理解每个步骤的作用。对于非计算机专业的用户，这种学习方式降低了学习曲线，使他们能够更快地掌握数据分析的基本技能。
第三大点，超强大的统计分析
R语言诞生于统计学界，自然拥有强大的统计分析能力。R的核心功能包括各种统计模型、数据处理、可视化工具等，几乎涵盖了所有常见的数据分析需求。对于那些需要进行本科或研究生论文的学生，R语言提供了丰富的统计函数和方法，可以轻松实现从数据清洗到高级统计建模的一整套流程。
R还拥有广泛的社区支持，大量的开源扩展包（如ggplot2、dplyr、caret等）可以进一步扩展其功能。这些扩展包使得R可以非常简单地处理从基本统计分析到复杂的机器学习任务的各类工作。对于学术研究，R的统计能力不仅能帮助用户进行数据分析，还可以通过可视化工具生成高质量的图表，使得研究成果的展示更加直观。
第四大点，无缝对接学术需求
对于需要撰写本科生论文、研究生论文、或者发表学术成果的用户来说，R的优势在于它与学术写作的无缝衔接。例如，R Markdown是一个非常实用的工具，它允许用户在同一文件中撰写文字和代码，并直接生成报告或论文。通过R Markdown，用户可以将数据分析、统计结果、图表和文字内容集成在一起，形成一个完整的学术文档。同时，R Markdown支持直接导出PDF、Word、HTML等多种格式，满足不同出版和提交需求。
Zotero是一款广泛使用的参考文献管理工具，能够帮助用户轻松地收集、组织和引用文献。对于学生和学者来说，使用Zotero可以大大简化文献管理的过程，而R语言与Zotero的集成更是如虎添翼。
第五大点，广泛的行业支持和兼容性
虽然R语言的设计初衷是用于统计分析，但它在多个行业中得到了广泛应用，包括金融、医学、社会科学、市场研究等。对于非计算机专业的用户，R不仅能够满足他们在学术研究中的需求，还能在未来的职业发展中提供重要的技能支持。
R语言的开放性和跨平台兼容性也是其受欢迎的原因之一。RStudio作为R语言的主要集成开发环境，提供了跨平台的支持，可以在Windows、macOS和Linux等操作系统上运行。这种跨平台兼容性使得无论用户使用何种操作系统，都可以轻松地安装和运行RStudio，体验一致的开发环境。同时，通过不同的扩展包，R与其他编程语言（如Python、SQL、Java等）同时使用，进一步增强其功能。
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