Odtwarzalne badania z R i Rstudio

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Reproducible Research with R and Rstudio

Zawartość książki:

Pochwały za poprzednie wydania:

„Gandrud napisał świetny zarys tego, jak powinien wyglądać w pełni odtwarzalny projekt badawczy od początku do końca, z krótkimi wyjaśnieniami każdego narzędzia, którego używa po drodze...”. Zaawansowani studenci studiów licencjackich z matematyki, statystyki i podobnych dziedzin, a także studenci dopiero rozpoczynający studia magisterskie odnieśliby największe korzyści z lektury tej książki. Wielu bardziej doświadczonych użytkowników R lub studentów drugiego roku studiów magisterskich może pomyśleć: „Żałuję, że nie przeczytałem tej książki na początku moich studiów, kiedy po raz pierwszy uczyłem się R!”. '... Książka ta może być wykorzystana jako główny tekst na zajęciach dotyczących powtarzalnych badań...„ (”The American Statistician")

Reproducible Research with R and R Studio, Third Edition łączy umiejętności i narzędzia potrzebne do prowadzenia i prezentowania badań obliczeniowych. Korzystając z prostych przykładów, książka prowadzi przez cały powtarzalny przepływ pracy badawczej. Ten praktyczny tok pracy umożliwia gromadzenie i analizowanie danych, a także dynamiczne prezentowanie wyników w druku i w Internecie. Materiały uzupełniające i przykłady są dostępne na stronie internetowej autora.

Nowości w trzecim wydaniu.

⬤ Zaktualizowano rekomendacje pakietów, przykłady, adresy URL i usunięto technologie, które nie są już regularnie używane.

⬤ Więcej zaawansowanego R Markdown (i mniej LaTeX) w dyskusjach na temat języków znaczników i przykładów.

⬤ Większy nacisk na odtwarzalne narzędzia katalogów roboczych.

⬤ Zaktualizowane omówienie usług przechowywania danych w chmurze i trwałego cytowania odtwarzalnych materiałów.

⬤ Dodano dyskusję na temat notatników Jupyter i odtwarzalnych praktyk w przemyśle.

⬤ Przykłady manipulacji danymi za pomocą tibbles Tidyverse (oprócz standardowych ramek danych) oraz funkcji pivot_longer() i pivot_wider() do obracania danych.

Cechy.

⬤ Zawiera najważniejsze postępy, które zostały opracowane od czasu opublikowania poprzednich wydań.

⬤ Opisuje kompletny, powtarzalny przepływ pracy badawczej, od gromadzenia danych po prezentację wyników.

⬤ Pokazuje, jak automatycznie generować tabele i ryciny za pomocą R.

⬤ Zawiera instrukcje dotyczące formatowania dokumentu prezentacji za pomocą języków znaczników.

⬤ Omawia usługi przechowywania i wersjonowania w chmurze, w szczególności Github.

⬤ Wyjaśnia, jak używać uniksowych programów powłoki do pracy z dużymi projektami badawczymi.