Wprowadzenie do języka programowania R

Oryginalny tytuł:

Introduction to R Programming Language

Zawartość książki:

Ta książka obejmuje kilka wstępnych kroków w używaniu języka programowania R jako narzędzia do nauki o danych. Dziedzina nauki o danych bardzo się ostatnio rozwinęła dzięki niewiarygodnym ilościom generowanych danych.

Aby wydobyć wartość z tych danych, trzeba być przeszkolonym w zakresie odpowiednich umiejętności nauki o danych, takich jak analiza statystyczna, czyszczenie danych, wizualizacja danych i uczenie maszynowe. R jest obecnie uważany za centralny język do wykonywania wszystkich tych umiejętności w zakresie nauki o danych, ponieważ ma wiele przydatnych pakietów, które nie tylko mogą wykonywać wszystkie poprzednie umiejętności, ale także dodatkowe pakiety, które zostały opracowane przez różnych naukowców z różnych dziedzin. Dziedziny te obejmują między innymi biznes, marketing, mikrobiologię, nauki społeczne, geografię, genomikę, nauki o środowisku itp.

Co więcej, R jest darmowym oprogramowaniem i może działać na wszystkich głównych platformach: Windows, Mac OS i UNIX/Linux.

Pierwsze dwa rozdziały obejmują instalację i korzystanie z R i RStudio. RStudio to IDE (zintegrowane środowisko programistyczne), które ułatwia korzystanie z R i jest bardziej podobne do SPSS lub Stata.

Rozdziały 3-8 obejmują różne obiekty R i sposoby manipulowania nimi, w tym bardzo popularne ramki danych. Rozdział 9 dotyczy importowania różnych plików do sesji roboczej R, takich jak pliki tekstowe lub Excel. Rozdziały 10 i 11 dotyczą różnych pakietów tidyverse, które mogą wykonywać interesujące podsumowania różnych ramek danych, w tym różnych typów wizualizacji danych.

W ostatnim rozdziale przedstawiono sposób tworzenia funkcji w R wraz z niektórymi strukturami kontrolnymi i przydatnymi funkcjami. We wszystkich tych rozdziałach podano wiele przykładów wraz z różnymi kodami i danymi wyjściowymi, aby pomóc w zrozumieniu tego potężnego języka programowania. Mam nadzieję, że ta książka będzie doskonałym dodatkiem do przyszłych projektów analizy danych.