Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird von vielen Lesern wegen seiner Klarheit, seines praktischen Ansatzes und seiner Nützlichkeit für fortgeschrittene Data-Science-Profis, insbesondere für diejenigen, die R verwenden, hoch geschätzt. Allerdings gibt es erhebliche Probleme mit der Kindle-Ausgabe sowie Bedenken wegen Tippfehlern und fehlenden Datensätzen.
Vorteile:⬤ Prägnant und leicht zu lesen
⬤ bietet klare Erklärungen der R-Syntax
⬤ gute Beispiele
⬤ praktische Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens
⬤ von fortgeschrittenen Fachleuten geschätzt
⬤ von renommierten Autoren geschrieben.
⬤ Schlechte Formatierung und fehlende Abbildungen in der Kindle-Ausgabe
⬤ Tippfehler
⬤ einige physische Exemplare kamen beschädigt an
⬤ fehlende Datensätze für Übungen
⬤ können für absolute Anfänger unzureichend sein.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Practical Data Science with R
Inhalt des Buches:
Zusammenfassung.
Practical Data Science with R, Second Edition erklärt in einem praxisorientierten Ansatz die grundlegenden Prinzipien des ständig wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Sie werden direkt zu realen Anwendungsfällen springen, wenn Sie die Programmiersprache R und statistische Analysetechniken auf sorgfältig erklärte Beispiele aus den Bereichen Marketing, Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung anwenden.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie.
Evidenzbasierte Entscheidungen sind entscheidend für den Erfolg. Die Anwendung der richtigen Datenanalysetechniken auf Ihre sorgfältig kuratierten Geschäftsdaten hilft Ihnen, genaue Vorhersagen zu treffen, Trends zu erkennen und Probleme im Voraus zu erkennen. Die Datenanalyseplattform R bietet Ihnen die Werkzeuge, die Sie benötigen, um die täglichen Aufgaben der Datenanalyse und des maschinellen Lernens effizient und effektiv zu bewältigen.
Über das Buch.
Practical Data Science with R, Second Edition ist ein aufgabenbasiertes Tutorial, das den Leser durch Dutzende von nützlichen Datenanalyseverfahren unter Verwendung der Sprache R führt. Durch die Konzentration auf die wichtigsten Aufgaben, mit denen Sie bei der Arbeit konfrontiert werden, ist dieser freundliche Leitfaden sowohl für Business-Analysten als auch für Datenwissenschaftler geeignet. Da Daten nur dann nützlich sind, wenn sie verstanden werden können, finden Sie auch fantastische Tipps für die Organisation und Präsentation von Daten in Tabellen sowie für ansprechende Visualisierungen.
Was drin ist.
Statistische Analyse für Business-Profis.
Effektive Datenpräsentation.
Die nützlichsten R-Tools.
Komplizierte Vorhersagemodelle interpretieren.
Über den Leser.
Sie sollten mit den Grundlagen der Statistik vertraut sein und über einführende Kenntnisse in R oder einer anderen Programmiersprache verfügen.
Über den Autor.
Nina Zumel und John Mount haben ein Beratungsunternehmen für Datenwissenschaft in San Francisco gegründet. Beide haben an der Carnegie Mellon University promoviert und bloggen über Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Computerwissenschaften.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617295874 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 483 |
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