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Con l’annuncio di Microsoft R Server è chiaro che non è più possibile evitare di parlare di “R” uno dei linguaggi della Data Science più di moda del momento. La prima cosa necessaria da fare è quindi capire da dove partire per fare proprio questo linguaggio, indipendentemente dal fatto che siate o vogliate essere Data Scientists, dato che è un linguaggio estremamente potente e sarà presente ovunque nel mondo dei dati, e quindi diventa un bagaglio culturale importante da portare con se.

Come avrete intuito, Microsoft sta prendendo molto seriamente il tema della Data Science e Data Culture (il rilascio di Microsft R Server ne è un esempio) e, come da sua tipica visione, si sta assicurando che questi temi raggiungano il maggior numero di persone possibili.

Per tutti coloro che volessero iniziare a prendere confidenza con il mondo della Data Science e per chi invece è già avviato in questo mondo è disponibile la Data Science Virtual Machine, che in un sol colpo fornisce un ambiente di sviluppo ideale:

Microsoft ha annunciato una nuova entry nell’ampio ecosistema della piattaforma dati offerta dalla casa di Redmond: Microsoft R Server. Dopo l’acquisizione di Revolution Analytics Microsoft ha sfruttato al meglio le competenze acquisite integrando il linguaggio R all’interno di SQL Server stesso, come ormai sicuramente saprete, ed ora rilasciando un server dedicato solamente ad R, per offrire la piattaforma giusta a tutte quelle aziende che usano R in modo massiccio e che quindi hanno la necessità di uno o più server dedicati.

Con l’integrazione di R in SQL Server, si apre un mondo di possibilità per tutti coloro che vogliono/devono analizzare i dati per capire come poterli usare al meglio. Microsoft, per aiutare a capire come sfruttare questo enorme potenziali, ha creato un tutorial dedicato:

Data Science End-to-End Walkthrough

Questi i singoli step:

• Lesson 1: Prepare the Data
• Lesson 2: View and Explore the Data
• Lesson 3: Create Data Features
• Lesson 4: Build and Save the Model
• Lesson 5: Deploy and Use the Model

Tutti gli script usati sono disponibili su GitHub qui:

Ok, sembra uno dei quei post dal titolo esagerato usato solo per attrarre qualche click. Quando ho letto l’articolo ero *molto* scettico. Ed invece è vero. Ben 60 (sessanta!) libri completamente gratuiti dedicati ai temi della Data Science:

• Big Data
• Data Science
• Data Mining
• Machine Learning
• Python
• R
• Hadoop

Qui il link:

http://www.kdnuggets.com/2015/09/free-data-science-books.html

PS

Non ho ancora provato tutti  link, ma un campione significativo….ed in effetti tutti mi hanno portato alla versione PDF free del libro.