Praktyczna nauka o danych z R

Opinie czytelników

Książka jest wysoko ceniona przez wielu czytelników za przejrzystość, praktyczne podejście i przydatność dla średnio zaawansowanych specjalistów w dziedzinie nauki o danych, zwłaszcza tych korzystających z R. Istnieją jednak poważne problemy z edycją Kindle, a także obawy dotyczące literówek i brakujących zestawów danych.

⬤ Zwięzła i łatwa w czytaniu
⬤ zawiera jasne wyjaśnienia składni R
⬤ dobre przykłady
⬤ praktyczne zastosowania w uczeniu maszynowym
⬤ dobrze oceniana przez średnio zaawansowanych profesjonalistów
⬤ napisana przez renomowanych autorów.

⬤ Słabe formatowanie i brakujące liczby w wydaniu Kindle
⬤ obecność literówek
⬤ niektóre fizyczne kopie dotarły uszkodzone
⬤ brakujące zestawy danych do ćwiczeń
⬤ może być niewystarczająca dla zupełnie początkujących.

(na podstawie 9 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Practical Data Science with R

Zawartość książki:

Streszczenie.

Practical Data Science with R, Second Edition to praktyczne podejście do wyjaśniania podstawowych zasad w stale rozwijającej się dziedzinie nauki o danych. Dzięki temu będziesz mógł od razu przejść do rzeczywistych przypadków użycia, stosując język programowania R i techniki analizy statystycznej do starannie wyjaśnionych przykładów opartych na marketingu, analizie biznesowej i wspomaganiu decyzji.

Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.

O technologii.

Decyzje oparte na dowodach mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. Zastosowanie odpowiednich technik analizy danych do starannie wyselekcjonowanych danych biznesowych pomaga w dokonywaniu trafnych prognoz, identyfikowaniu trendów i wykrywaniu problemów z wyprzedzeniem. Platforma analizy danych R zapewnia narzędzia potrzebne do wydajnego i skutecznego wykonywania codziennych zadań związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym.

O książce.

Practical Data Science with R, Second Edition to oparty na zadaniach samouczek, który prowadzi czytelników przez dziesiątki przydatnych praktyk analizy danych przy użyciu języka R. Koncentrując się na najważniejszych zadaniach, z którymi będziesz musiał zmierzyć się w pracy, ten przyjazny przewodnik jest wygodny zarówno dla analityków biznesowych, jak i naukowców zajmujących się danymi. Ponieważ dane są użyteczne tylko wtedy, gdy można je zrozumieć, znajdziesz tu również fantastyczne wskazówki dotyczące organizowania i prezentowania danych w tabelach, a także szybkie wizualizacje.

Co jest w środku.

Analiza statystyczna dla profesjonalistów biznesowych.

Skuteczna prezentacja danych.

Najbardziej przydatne narzędzia R.

Interpretacja skomplikowanych modeli predykcyjnych.

O czytelniku.

Wymagana jest podstawowa znajomość statystyki oraz podstawowa znajomość języka R lub innego języka programowania wysokiego poziomu.

O autorze.

Nina Zumel i John Mount założyli firmę konsultingową Data Science z siedzibą w San Francisco. Oboje posiadają doktoraty z Carnegie Mellon University i blogują na temat statystyki, prawdopodobieństwa i informatyki.