PeerJ 期刊資料科學系列文章:Practical Data Science for Stats

PeerJ 期刊是最近開放獲取(Open access)期刊中的新星,相對於PLOS One來說還很年輕,但他的創辦人們個個來頭不小,有來自Mendeley的Jason Hoyt、前PLOS One出版人Peter Binfield、O’Reilly的入資,裡面的文章都免費開放的,期刊經營手法特殊,迷人的是這篇期刊的網站介面設計。PeerJ當下主要有三大分刊:PeerJ Computer Science, PeerJ(Life, Bio & Health Science), Peerj Preprint,其中很多生物資訊、計算生物學相關的文章。
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這邊要介紹的是PeerJ的Collection系列,為特定Conference發表當年度投稿入選的論文或是針對特定主題所收錄的文章,這邊分享的是他的Practical Data Science for Stats系列文章,這系列主要由Hadley Wickham (Rice University 教授/ Rstudio Data Scientist/ Standford University教授)和Jennifer Bryan (University of British Columbia 統計系教授)所規劃,文章的內容介於學界和產業、軟體工程和統計,旨在探討最新資料科學的思維,非常值得一看有無自己感興趣的主題,這些文章並沒有被PeerJ所規範,由上面兩位編輯主導,而文章會進一步在The American Statistician期刊被審核。

我們來稍微一窺一下這系列有哪些文章:

Forecasting at scale
作者:Sean J Taylor, Benjamin Letham (Facebook 資料科學家)

How to share data for collaboration
作者:Ellis SE, Leek Jeffrey (John Hopkin University 教授)

Declutter your R workflow with tidy tools
作者: Zev Ross(ZevRoss Spatial Analysis), Hadley Wickham (Rice University/Rstudio/Standford University), David Robinson (StackOverflow 資料科學家)

Lessons from between the white lines for isolated data scientists
作者: Benjamin S Baumer ​(Smith College)

Packaging data analytical work reproducibly using R (and friends)
作者:Ben Marwick​, Carl Boettiger, Lincoln Mullen

Opinionated analysis development
作者:Hilary Parker(Stitch Fix)

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