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Beginning Data Science in R 4: Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist
Entdecken Sie die besten Praktiken für die Datenanalyse und Softwareentwicklung in R und machen Sie sich auf den Weg, ein vollwertiger Datenwissenschaftler zu werden. Dieses Buch wurde für die Version R 4.0 aktualisiert und vermittelt Ihnen Techniken zur Datenmanipulation und -visualisierung und zeigt Ihnen den besten Weg zur Entwicklung neuer Softwarepakete für R.
Beginning Data Science in R 4, Second Edition zeigt detailliert, wie Datenwissenschaft eine Kombination aus Statistik, Computerwissenschaft und maschinellem Lernen ist. Sie erfahren, wie Sie Daten effizient strukturieren und auswerten können, um nützliche Muster zu extrahieren und mathematische Modelle zu erstellen. Dies erfordert Berechnungsmethoden und Programmierung, und R ist eine ideale Programmiersprache dafür.
Moderne Datenanalyse erfordert rechnerische Fähigkeiten und in der Regel ein Minimum an Programmierkenntnissen. Nach der Lektüre und Nutzung dieses Buches haben Sie alles, was Sie für den Einstieg in die R-Programmierung mit Data-Science-Anwendungen brauchen. Der Quellcode wird Ihnen auch für Ihre nächsten Projekte zur Verfügung stehen.
Der Quellcode ist unter github.com/Apress/beg-data-science-r4 verfügbar.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Datenwissenschaft und Analytik mit Hilfe von Statistik und der Programmiersprache R durchführen.
⬤ Daten visualisieren und erforschen, einschließlich der Arbeit mit großen Datensätzen, wie sie in Big Data vorkommen.
⬤ Erstellen Sie ein R-Paket.
⬤ Testen und überprüfen Sie Ihren Code.
⬤ Praktizieren Sie Versionskontrolle.
⬤ Profilieren und optimieren Sie Ihren Code.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Personen mit einem gewissen Hintergrund in Datenwissenschaft oder -analyse, aber nicht unbedingt Erfahrung mit der Programmiersprache R.
| ISBN: | 9781484281543 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 511 |
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