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Originaltitel:
Data Analysis with R, Second Edition
Inhalt des Buches:
Lernen Sie anhand von Beispielen die Grundlagen der Datenanalyse sowie verschiedene mittlere bis fortgeschrittene Methoden und Techniken von Klassifizierung und Regression bis hin zu Bayes'schen Methoden und MCMC, die Sie sofort anwenden können.
Hauptmerkmale:
⬤ Analysieren Sie Ihre Daten mit R - der leistungsfähigsten statistischen Programmiersprache.
⬤ Lernen Sie, wie man angewandte Statistik anhand praktischer Anwendungsfälle implementiert.
⬤ Verwenden Sie beliebte R-Pakete, um mit unstrukturierten und strukturierten Daten zu arbeiten.
Buchbeschreibung:
R ist häufig das Tool der Wahl für Akademiker, hat sich aber auch in der Privatwirtschaft weit verbreitet und ist in den Produktionspipelines einiger der fortschrittlichsten und erfolgreichsten Unternehmen zu finden. Die Leistungsfähigkeit und Domänenspezifität von R ermöglicht es dem Benutzer, komplexe Analysen einfach, schnell und prägnant auszudrücken.
Dieses Buch beginnt mit den Grundlagen von R und statistischen Schlussfolgerungen und taucht dann in die fortgeschrittene prädiktive Analyse ein, indem es anhand von Beispielen aus der Praxis zeigt, wie man diese Techniken auf reale Daten anwendet.
Dieses Buch ist vollgepackt mit fesselnden Problemen und Übungen und beginnt mit einer Übersicht über R und seine Syntax mit Paketen wie Rcpp, ggplot2 und dplyr. Danach lernen Sie die Grundlagen der angewandten Statistik kennen und bauen auf diesem Wissen auf, um anspruchsvolle und leistungsstarke Analysen durchzuführen. Lösen Sie die Schwierigkeiten bei der Durchführung von Datenanalysen in der Praxis und finden Sie Lösungen für die Arbeit mit unsauberen Daten, großen Datenmengen, die Kommunikation von Ergebnissen und die Erleichterung der Reproduzierbarkeit.
Dieses Buch ist so konzipiert, dass es in vielen Phasen der Karriere eines Datenanalysten eine unschätzbare Ressource darstellt.
Was Sie lernen werden:
⬤ Grundlegendes Verständnis der statistischen Argumentation und der Stichprobentheorie.
⬤ Wenden Sie Hypothesentests an, um Schlüsse aus Ihren Daten zu ziehen.
⬤ Lernen Sie Bayes'sche Methoden zur Schätzung von Parametern kennen.
⬤ Trainieren Sie Regressions-, Klassifikations- und Zeitreihenmodelle.
⬤ Mehrfache Imputation für fehlende Daten anwenden.
⬤ Identifizieren und verwalten Sie problematische Datenpunkte.
⬤ Lernen Sie, wie Sie Ihre Analysen mit Rcpp, data.table, dplyr und Parallelisierung auf größere Datenmengen skalieren können.
⬤ Setzen Sie Best Practices ein, um Ihre Arbeit zu erleichtern und die Reproduzierbarkeit zu erhöhen.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Angehende Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die mit dem Konzept der Datenanalyse noch nicht vertraut sind oder die effiziente Analysemodelle in R erstellen möchten, werden dieses Buch als nützlich empfinden. Es sind keine Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Datenanalyse erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis der Programmiersprache R erforderlich ist, um dieses Buch optimal nutzen zu können.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781788393720 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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