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《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》一2.5 本章小结
本节书摘来异步社区《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第2章 ，第2.5节，[美]杰·雅克布（Jay Jacobs）鲍布·鲁迪斯（Bob Rudis） 着 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
2.5 本章小结
Python和R是安全数据科学家工具箱中的关键组件。Python和其他现有脚本语言很相似，它拥有很大的支持社区，具有多样化的数据操作功能。它最近增加了健壮的统计、图形和计算包，这些使得Python成为许多分析工作的一个很好的选择。R的统计基础、同样庞大的支持基础、健壮的包库以及在分析社区的日益流行使它成为完成数据科学任务必须学会或使用的语言。虽然可以使用任何一种语言的标准版或基础版进行开发，但是使用专门的开发环境将使你能够专注于你的分析工作而不是系统管理任务。
数据帧是一种基于R和Python的数据处理能力的“智能数据结构”，它整合了数据库、数据透视表、矩阵以及电子表格的能力。在了解了安全数据分析项目的基本框架之后，我们将在下一章中介绍数据帧的更多特性。
推荐阅读
下面推荐一些阅读资料，这些资料能帮你进一步理解本章的一些话题。对于完整的推荐内容和我们引用的资料，请参见附录B。
《The R Book》作者：Michael J.Crawley—最全面的R资料，它不止提供了示例，同时也是一本完善的R语言参考书。
《Learning R》作者：Richard Cotton—它通过无数循序渐进的例子很好地介绍了R编程语言。
《Learn Python the Hard Way》作者：Zed A.Shaw—俗话说：“压力使得钻石从煤炭中脱颖而出”，如果你能坚持，动手输入这本书的文档和作业就是从0开始学习Python的捷径。
《Learning Python》作者：Mark Lutz—如果上一本书的内容对你来说有点多，这本书提供了一个更传统的方法来学习Python。
最后更新：2017-06-21 18:02:05