• R是以Rmarkdown形式呈现。
• python则以jupyter notebook为编辑器。

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• DataStrc R和Python基本的语法与数据结构
• Gen-Stat 统计学的一般代码，包括描述统计、线性回归、非线性回归和方差分析
• Non-Stru 非结构化数据，包括文本、图片、人脸检测
• SEM 结构方程模型，包括EFA、CFA等
• Stat-Learning 统计学习相关的内容，包括分类、决策树、回归分析（正则化）、交叉验证等
• TS 时间序列分析
• Visu 数据可视化，包括Python的Matplotlib等

以下是对内容有贡献的同学（排名不分先后）：

杨钰萍 贺涵镜 潘露璐

朱谦 刘皓昀 林为 黄子芮 陈玲倩