临床数据科学和金融数据科学，选择R语言吧！
学习R语言不仅能够增强数据分析能力，还能开拓解决复杂问题的新方法。然而，在学习R语言的过程中，许多初学者会遇到各种陷阱，这些陷阱不仅会延缓学习进度，还可能导致学习动机的丧失。
下面内容摘录自《R 语言与数据科学的终极指南》专栏文章的部分内容，每篇文章都在 5000 字以上，质量平均分高达 94 分，看全文请点击下面链接：
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（更新2024/08/14）-CSDN博客文章浏览阅读117次，点赞4次，收藏2次。数据科学的发展可以追溯到20世纪中期，当时计算机科学和统计学逐渐兴起，为数据分析提供了技术基础。同时，随着数据科学在临床数据分析和挖掘中的应用增多，临床数据科学成为一门跨学科的学科，结合临床医学、统计学和计算机技术。
https://blog.csdn.net/2301_79425796/article/details/140439765?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22140439765%22%2C%22source%22%3A%222301_79425796%22%7D
欢迎订阅我们专栏
临床数据科学（Clinical Data Science）
随着数据科学在临床数据分析和挖掘中的应用增多，临床数据科学成为一门跨学科的学科，结合临床医学、统计学和计算机技术，探索不同类型、状态和属性的临床数据，揭示其中潜在的临床规律。临床数据科学家利用每天在医疗系统内产生的庞大数据量来解决与健康相关的挑战。
临床数据科学与生物医学数据科学、医疗保健分析和生物医学信息学密切相关，尽管它们之间存在一些区别。生物医学数据科学侧重于对大规模生物数据集进行分析，以理解和解决健康问题。医疗保健分析则是基于来自医疗核心领域的数据进行的分析活动，包括索赔和成本数据、药品和研发数据、临床数据、患者行为和情感数据等。
另外，临床数据的主要来源之一是电子健康记录（EHR）。EHR包含来自临床、实验室、放射影像、健康保险、社会人口统计学信息、基因测序数据等各方面的信息。与EHR类似的术语是电子医疗记录（EMR），但EMR更为局限，主要集中于单一医疗实践中的患者医疗和治疗历史。临床数据通常存储在关系型或非关系型数据库中，以便于文档化和简单检索。临床数据模型如Informatics for Integrating Biology and the Bedside（i2b2）、PCORnet（Patient Centered Outcomes Research Network）、Observational Health Data Sciences and Informatics（OHDSI）等，每个模型都有其特定的目标和架构。
虽然临床数据科学的应用尚处于起步阶段，人们对其认识也不尽相同，但这一领域已经衍生出许多相关概念，如数据驱动的临床研究、临床二次数据挖掘、医学机器学习和现代医学统计学等。这些概念各有侧重，但它们共同围绕一个核心主题：如何从实际的临床工作中提取数据，并通过计算机算法从中挖掘出科研线索或新的研究结论，为医学临床和科研提供支持。
所以，无论是医学研究生还是专业研究人员，掌握一种强大的数据分析工具都是必须的。
金融数据科学（Finance Data Science）
金融数据科学是一门融合金融学和数据科学的专业领域，其主要目的是对大量金融数据进行分析和解释。这一学科在金融行业的决策中起着关键作用，借助先进的分析技术来优化策略以及有效管理风险。
金融数据科学家是做什么的？在金融行业，他们的职责会因角色和组织结构不同而有差异，工作内容和日常任务可能涵盖：在进行数据分析前，要清理和准备数据，确保其准确性和可用性；通过统计分析和数据挖掘技术分析数据，发现潜在趋势和关联；用机器学习和统计方法构建预测模型，预测未来市场趋势或金融风险；参与和支持大规模数据集的大数据项目，保证数据处理效率和准确；设计和开发适用于金融数据的数据库；编写代码自动化数据处理、分析和建模过程；把复杂数据组织、解释并可视化，通过图表和报告呈现；还要将数据分析结果清晰传达给非技术人员如管理层或客户，助力其决策。
不管何种数据科学都需要掌握一门计算机语言，建议选择R
为了掌握好数据科学的数据分析技术，掌握一门强大的计算机语言工具至关重要。这些工具不仅能够帮助我们处理海量的数据，还能提供丰富的分析和可视化手段，使得我们可以从数据中提取有价值的洞见。SAS、R、Python、JAVA等都是广受欢迎的数据科学工具，每种语言都有其独特的优势和应用场景。然而，对于初学者和专业数据科学家来说，R语言可能是最佳的选择。
R语言是一门开源的统计编程语言，以其强大的数据分析和可视化功能而著称。自1993年首次发布以来，R语言已经发展成为数据科学家、统计学家的主要工具之一。R语言不仅支持各种统计分析方法，还提供了丰富的扩展包，使其在临床数据科学和金融数据科学领域具有广泛的应用前景。
.........
欢迎订阅我们专栏，深度系统地学习R语言。
为帮助大家更出色地掌握临床统计、数据挖掘以及人工智能建模的入门知识和应用，由于众多同学在计算机编程上经验欠缺，特此开设《R 语言与数据科学的终极指南》专栏。该专栏每周至少会定期更新三篇，直到整个专栏更新完成。每篇文章都在 5000 字以上，质量平均分高达 94 分。要提醒大家的是，每结束一个章节，专栏的优惠力度就会减小，当下正是订阅的最佳优惠时段，诚邀各位积极订阅！
专栏《R 语言与数据科学的终极指南》链接：https://blog.csdn.net/2301_79425796/category_12729892.html?spm=1001.2014.3001.5482
