Beginning Data Science in R 4: Analiza danych, wizualizacja i modelowanie dla naukowców zajmujących się danymi

Ocena:   (5,0 na 5)

Beginning Data Science in R 4: Analiza danych, wizualizacja i modelowanie dla naukowców zajmujących się danymi (Thomas Mailund)

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist

Zawartość książki:

Odkryj najlepsze praktyki analizy danych i tworzenia oprogramowania w R i rozpocznij drogę do zostania pełnoprawnym naukowcem danych. Zaktualizowana do wydania R 4.0, książka ta uczy technik zarówno manipulacji danymi, jak i wizualizacji oraz pokazuje najlepsze sposoby tworzenia nowych pakietów oprogramowania dla R.

Beginning Data Science in R 4, Second Edition szczegółowo opisuje, w jaki sposób nauka o danych jest połączeniem statystyki, nauk obliczeniowych i uczenia maszynowego. Zobaczysz, jak efektywnie strukturyzować i wydobywać dane w celu wyodrębnienia użytecznych wzorców i budowania modeli matematycznych. Wymaga to metod obliczeniowych i programowania, a R jest do tego idealnym językiem programowania.

Nowoczesna analiza danych wymaga umiejętności obliczeniowych i zazwyczaj minimum programowania. Po przeczytaniu i skorzystaniu z tej książki będziesz miał wszystko, czego potrzebujesz, aby rozpocząć programowanie w R z aplikacjami do nauki o danych. Kod źródłowy będzie również dostępny do obsługi kolejnych projektów.

Kod źródłowy jest dostępny pod adresem github.com/Apress/beg-data-science-r4.

Czego się nauczysz

⬤ Wykonywać analizy i analizy danych przy użyciu statystyk i języka programowania R.

⬤ Wizualizacji i eksploracji danych, w tym pracy z dużymi zbiorami danych występującymi w big data.

⬤ Zbuduj pakiet R.

⬤ Przetestuj i sprawdź swój kod.

⬤ Praktykowanie kontroli wersji.

⬤ Profiluj i optymalizuj swój kod.

Dla kogo jest ta książka

Osoby z pewnym doświadczeniem w nauce o danych lub analityce, ale niekoniecznie z doświadczeniem z językiem programowania R.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9781484281543
Autor:
Wydawca:
Język:angielski
Oprawa:Miękka oprawa
Rok wydania:2022
Liczba stron:511

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Wprowadzenie do myślenia obliczeniowego: Rozwiązywanie problemów, algorytmy, struktury danych i nie...
Poznaj metody myślenia obliczeniowego i sztukę...
Wprowadzenie do myślenia obliczeniowego: Rozwiązywanie problemów, algorytmy, struktury danych i nie tylko - Introduction to Computational Thinking: Problem Solving, Algorithms, Data Structures, and More
Wskaźniki w programowaniu w języku C: Nowoczesne podejście do zarządzania pamięcią, rekursywnych...
Zyskaj lepsze zrozumienie wskaźników, od podstaw...
Wskaźniki w programowaniu w języku C: Nowoczesne podejście do zarządzania pamięcią, rekursywnych struktur danych, łańcuchów i tablic - Pointers in C Programming: A Modern Approach to Memory Management, Recursive Data Structures, Strings, and Arrays
Wprowadzenie do Markdown i Pandoc: Korzystanie z języka znaczników i konwertera dokumentów -...
1: Przewodnik dla początkujących po Markdown i Pandoc2:...
Wprowadzenie do Markdown i Pandoc: Korzystanie z języka znaczników i konwertera dokumentów - Introducing Markdown and Pandoc: Using Markup Language and Document Converter
Funkcjonalne struktury danych w R: Zaawansowane programowanie statystyczne w R - Functional Data...
Nauka programowania algorytmicznego w R.Emulacja...
Funkcjonalne struktury danych w R: Zaawansowane programowanie statystyczne w R - Functional Data Structures in R: Advanced Statistical Programming in R
String Algorithms in C: Efektywna reprezentacja i wyszukiwanie tekstu - String Algorithms in C:...
1. Wprowadzenie. - 2. Klasyczne algorytmy...
String Algorithms in C: Efektywna reprezentacja i wyszukiwanie tekstu - String Algorithms in C: Efficient Text Representation and Search
Beginning Data Science in R 4: Analiza danych, wizualizacja i modelowanie dla naukowców zajmujących...
Odkryj najlepsze praktyki analizy danych i...
Beginning Data Science in R 4: Analiza danych, wizualizacja i modelowanie dla naukowców zajmujących się danymi - Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist
R 4 Data Science Quick Reference: Kieszonkowy przewodnik po apisach, bibliotekach i pakietach - R 4...
W tej poręcznej, skróconej książce zapoznasz się z...
R 4 Data Science Quick Reference: Kieszonkowy przewodnik po apisach, bibliotekach i pakietach - R 4 Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages
Programowanie funkcyjne w R 4: Zaawansowane programowanie statystyczne dla nauki o danych, analizy i...
Opanuj funkcje i odkryj, jak pisać programy...
Programowanie funkcyjne w R 4: Zaawansowane programowanie statystyczne dla nauki o danych, analizy i finansów - Functional Programming in R 4: Advanced Statistical Programming for Data Science, Analysis, and Finance
The Joys of Hashing: Programowanie tablic mieszających w języku C - The Joys of Hashing: Hash Table...
Zbuduj działające implementacje tablic...
The Joys of Hashing: Programowanie tablic mieszających w języku C - The Joys of Hashing: Hash Table Programming with C
Przewodnik dla początkujących po serwisie GitHub - The Beginner's Guide to GitHub
Słyszałeś o git i GitHub i chcesz wiedzieć, o co tyle szumu...
Przewodnik dla początkujących po serwisie GitHub - The Beginner's Guide to GitHub
Metaprogramming in R: Zaawansowane programowanie statystyczne dla nauki o danych, analizy i finansów...
Dowiedz się, jak manipulować funkcjami i...
Metaprogramming in R: Zaawansowane programowanie statystyczne dla nauki o danych, analizy i finansów - Metaprogramming in R: Advanced Statistical Programming for Data Science, Analysis and Finance

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)