數據科學和機器學習是當今技術領域的流行語。本書將帶您進行一次數據驅動的旅程，從基礎的R和機器學習開始，逐步建立用於解決實際問題的項目的概念。
本書共8章。第1章介紹R及其相關的基礎知識，並簡單介紹了機器學習的概念。第2章深入研究機器學習，介紹各種類型的學習算法，以及一些現實世界的案例。第3章使用市場購物籃分析和關聯規則挖掘進行電子商務產品推薦、預測和模式分析。第4章分析不同用戶對電子商務產品的評論和評級，使用算法和技術（例如用戶協同過濾器）設計一個推薦系統。第5章將機器學習應用於信用風險檢測和預測中。第6章使用多種機器學習算法檢測和預測哪些客戶具有潛在信用風險，介紹了多種有監督學習算法並比較它們的性能。第7章介紹社交媒體和通過Twitter API收集數據的過程。第8章根據Twitter API的知識建立一個項目，基於該項目分析推文中的情感。
拉格哈夫•巴利（Raghav Bali），擁有印度Bangalore國際信息技術學院信息技術碩士學位（金牌得主）。他是Intel的IT工程師，從事分析、商務智能和應用程序開發。他曾在ERP、金融、商務智能等領域的一些世界公司從事分析和開發工作。
迪潘簡•撒卡爾（Dipanjan Sarkar），Intel的IT工程師，從事分析、商業智能和應用程序開發。他擁有Bangalore國際信息技術學院信息技術碩士學位。他的專業領域包括軟件工程、數據科學、機器學習和文本分析。
本書共8章。第1章介紹R及其相關的基礎知識，並簡單介紹了機器學習的概念。第2章深入研究機器學習，介紹各種類型的學習算法，以及一些現實世界的案例。第3章使用市場購物籃分析和關聯規則挖掘進行電子商務產品推薦、預測和模式分析。第4章分析不同用戶對電子商務產品的評論和評級，使用算法和技術（例如用戶協同過濾器）設計一個推薦系統。第5章將機器學習應用於信用風險檢測和預測中。第6章使用多種機器學習算法檢測和預測哪些客戶具有潛在信用風險，介紹了多種有監督學習算法並比較它們的性能。第7章介紹社交媒體和通過Twitter API收集數據的過程。第8章根據Twitter API的知識建立一個項目，基於該項目分析推文中的情感。
拉格哈夫•巴利（Raghav Bali），擁有印度Bangalore國際信息技術學院信息技術碩士學位（金牌得主）。他是Intel的IT工程師，從事分析、商務智能和應用程序開發。他曾在ERP、金融、商務智能等領域的一些世界公司從事分析和開發工作。
迪潘簡•撒卡爾（Dipanjan Sarkar），Intel的IT工程師，從事分析、商業智能和應用程序開發。他擁有Bangalore國際信息技術學院信息技術碩士學位。他的專業領域包括軟件工程、數據科學、機器學習和文本分析。