R für Data Science
Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
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Beschreibung
Erfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Rohdaten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen können. Dieses Buch führt Sie ein in R und RStudio sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data-Science-Fragestellungen schnell und effektiv zu erledigen. R für Data Science ist auch für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse geeignet und ermöglicht Ihnen, Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis anzuwenden.
Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse präsentieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.
Themen des Buchs sind:
Erkunden – Daten untersuchen, Hypothesen generieren und sie schnell testen
Aufbereiten – Datenmengen in eine für die Analyse zweckmäßige Form transformieren
Programmieren – Leistungsfähige R-Tools kennenlernen, um Datenprobleme leichter zu lösen
Modellieren – Eine Zusammenfassung eines Datensatzes erstellen, die echte »Signale« in Ihrer Datenmenge erfasst
Kommunizieren – R Markdown kennenlernen, um Text, Code und Ergebnisse zusammen darzustellen
Autor*in
Hadley Wickham
Hadley Wickham ist Chief Scientist bei RStudio und Mitglied der R Foundation. Er erstellt Tools (sowohl technische als auch kognitive), die Data Science leichter, schneller und unterhaltsamer machen. Mehr dazu erfahren Sie auf seiner Website unter http://hadley.nz.
Themen in »R für Data Science«
Statistik Datenanalyse statistisch R-Code Statistikumgebung R Data Science Big Data Data Mining Einführung Algorithmen Wahrscheinlichkeit ggplot2 tidyr RStudio
Stimmen zu »R für Data Science«
"Hadley Wickham ist eine Legende auf dem Gebiet der Data Science, weil er eine vollkommen neue Methode der Datenanalyse entwickelt hat. Sein neues Buch zusammen mit Garrett Grolemund dokumentiert diesen innovativen Ansatz und wird zweifellos zur Bibel für eine Generation von Datenanalysten.”
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