release v1.0.0

.gitattributes

@@ -1 +1,2 @@
 *.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.psd filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

.gitignore

@@ -6,12 +6,23 @@
 # vscode
 .vscode
 
+# Python
+.ipynb_checkpoints
+
 # system
 .DS_Store
 *.log
 *.dump
 
-# slides source
-/*/Slides/*
-!/*/Slides/*.Rmd
-!/*/Slides/images/
+# base
+base/fonts
+
+# slide source
+/*/slide/*_cache
+/*/slide/*_files
+/*/slide/libs
+/*/slide/generated
+/*/slide/*.html
+
+# others
+*.h5

README.md

@@ -1,46 +1,57 @@
 # Data Science Introduction with R <img src="docs/images/web/data-science-introduction-with-r.png" align="right" alt="logo" height = "100" style = "border: none; float: right;">
 
-[![License](https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-blue.svg)](LICENSE)
+![Release](https://img.shields.io/github/release/leovan/data-science-introduction-with-r.svg)
+![License](https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-blue.svg)
 ![Issues](https://img.shields.io/github/issues/leovan/data-science-introduction-with-r.svg)
-[![Netlify Status](https://img.shields.io/netlify/22768c1a-8369-4035-b090-0cd0a0ad39af)](https://app.netlify.com/sites/ds-r/deploys)
+![Netlify Status](https://img.shields.io/netlify/22768c1a-8369-4035-b090-0cd0a0ad39af)
 
 ---
 
 ## 简介 - Introduction
 
 1. 本项目是一套以 R 为分析语言的数据科学入门教程。
-2. 网站: https://ds-r.leovan.tech
+2. 托管网站: https://ds-r.leovan.tech
 3. Git 仓库目录结构:
-   - 一级目录为一个专题
-   - 二级目录:
-     - data: 数据文件目录，包含本节所需数据文件
-     - notebooks: 练习笔记目录，包含本节使用的笔记
-     - scripts: 代码脚本目录，包含本节所需的代码脚本
-     - slides: 幻灯片目录，包含本节幻灯片的源代码
-   - 幻灯片: 一级目录下的 PDF 文件即为本节课程的幻灯片
-   - docs 目录: 包含配置手册等其他资料
+   - base 目录：幻灯片相关配置文件
+   - docs 目录：其他资料
+   - 其他一级目录：
+   - 二级目录：
+     - *.pdf：本节课程幻灯片
+     - data：本节课程所需数据文件
+     - slide：本节课程幻灯片源代码
 4. 本项目遵守 [CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) 协议。
 
 ## 准备 - Preparation
 
 1. 操作系统: Windows 10+ (x64)，macOS 10.12+，Ubuntu 16.04+
-2. R: Microsoft R Open 最新版本 ([下载地址](https://mran.microsoft.com/download/)，容易配置安装，自带 MKL 矩阵运算加速)
+2. R 最新版本 ([下载地址](https://cloud.r-project.org/))
 3. RStudio: 最新 Preview 版本 ([下载地址](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/preview/)，Preview 版本有些新特性比较实用)
 4. Visual Studio Code: 最新版本 ([下载地址](https://code.visualstudio.com/)，用于代码浏览和编辑)
 5. Python: 最新版本 Anaconda Python 3 ([下载地址](https://www.anaconda.com/download/)，用于 Jupyter 基础环境)
-6. Typora: 最新版本 ([下载地址](http://typora.io)，用于 Markdown 浏览)
-7. nteract: 最新版本 ([下载地址](https://nteract.io/)，Jupyter Notebook 桌面客户端)
+6. Visual Studio Code: 最新版本 ([下载地址](https://code.visualstudio.com/)，用于代码浏览和编辑)
+7. Typora: 最新版本 ([下载地址](http://typora.io)，用于 Markdown 浏览)
+
+## 参考书籍 - Reference
+
+1. 《R语言实战》(R in Action)，Robert I. Kabacoff 著，王小宁、刘撷芯、黄俊文 等 译
+2. 《R数据科学》(R for Data Science)，Hadley Wickham & Garrett Grolemund 著，陈光欣 译
+3. 《高级R语言编程指南》(Advanced R)，Hadley Wickham 著，潘文捷、许金炜、李洪成 译
+4. 《基于R语言的机器学习》(Introduction to Machine Learning with R)，Scott V. Burger 著，马晶慧 译
+5. 《机器学习与R语言》(Machine Learning with R)，Brett Lantz 著，李洪成、许金炜、李舰译 译
+6. 《统计学习方法》李航 著
+7. 《机器学习》周志华 著
+8. 《深度学习》(Deep Learning)，Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville 著，赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译
 
 ## 数据科学简介 - Data Science Introduction
 
 1. 数据科学概念
-   - 数据科学 (Data Science)
-   - 数据产品 (Data Product)
+   - 数据科学
+   - 数据产品
    - 跨界
 2. 数据科学工具箱
    - 数据科学常用工具
    - 数据科学之战：R 和 Python
-   - 为什么选择 R 语言
+   - 选择哪种语言
 3. 数据科学分工与流程
    - 数据科学分工
    - 数据分析和挖掘流程
@@ -53,16 +64,23 @@
 4. R 数据结构
 5. R 语言编码风格
 
-## 数据分析基础 - Data Analytics Introduction
+## 数据分析基础 (上) - Data Analytics Introduction - Part 1
 
 1. 大神的工具箱
-2. R 基础数据处理
-   - 文件读取和保存
-   - 数据变换
-   - apply 函数族及其扩展
-3. R 可视化
-   - ggplot2
-   - Plotly
+2. 数据导入和导出
+3. 数据转换和规整
+
+## 数据分析基础 (下) - Data Analytics Introduction - Part 2
+
+1. 关系数据处理
+2. 不同类型数据处理
+3. 函数式编程
+
+## 数据可视化 - Data Visualization
+
+1. 数据可视化
+2. ggplot2
+3. 基于 Web 的绘图库
 
 ## 统计分析基础 - Statistical Analytics Introduction
 
@@ -82,10 +100,11 @@
 
 1. 数据预处理
    - 数据清洗
-   - 采样
+   - 缺失值，重复值，异常值处理
+   - 数据采样，数据集分割
 2. 特征变换和编码
    - 无量纲化
-   - 离散化
+   - 分箱
    - 哑变量化
 3. 特征提取，选择和监控
    - 特征提取
@@ -103,6 +122,9 @@
    - 评估方法
    - 偏差和方差
 3. 超参数优化
+   - 搜索算法
+   - 进化和群体算法
+   - 贝叶斯优化
 
 ## 分类算法 (上) - Classification Algorithms - Part 1
 
@@ -120,6 +142,7 @@
 1. 时间序列
 2. ARIMA 模型
 3. 季节性分析
+4. Prophet
 
 ## 聚类算法 - Clustering Algorithms
 
@@ -129,12 +152,15 @@
 
 ## 可重复性研究 - Reproducible Research
 
-1. Markdown
-2. R Markdown
-3. 报告和幻灯片
-4. R Notebook
+1. 可重复性研究
+2. Markdown
+3. R Markdown
+4. Jupyter
+5. 版本控制
 
-## 其他算法 - Other Algorithms
+## 深度学习算法 - Deep Learning Algorithms
 
-1. 自然语言处理
-2. 异常检测
+1. 人工神经网络
+2. 卷积神经网络
+3. 循环神经网络
+4. 深度学习框架

_redirects

@@ -1,2 +1,3 @@
 # Netlify
 https://ds-r.netlify.com/* https://ds-r.leovan.tech/:splat 301!
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