язык Р. Полный набор инструментов
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 2
Оплачивая «язык Р. Полный набор инструментов», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «Программирование» будет доставлено из Польши и проверено на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
ОБЩАЯ РАСПРОДАЖА -50%!!!
89,00 PLN ------->44,50 PLN
Язык R: полный набор инструментов для специалистов по данным
Авторы: Хэдли Уикхэм, Гаррет Гролемунд
Издатель: Helion
Год выпуска: 2017
ISBN: 978-83-283-6106-5
Формат: 168x237
Переплет: мягкий
Страниц: 432
Книга новая
89,00 злотых ---> PLN 44,50
Анализ данных — относительно молодая междисциплинарная область, целью которой является извлечение и использование знаний, скрытых в необработанных данных, полученных из различных источников. Таким способом можно понять суть явлений, предсказать возникновение событий или получить информацию, недоступную другим способом. Во многих случаях выводы, сделанные в результате анализа данных, оказываются неоценимыми, что ценят профессионалы из многих отраслей. Подготовка данных, их анализ и правильное представление полученных знаний может быть довольно сложной задачей, но такие инструменты, как язык R и связанные с ним пакеты, значительно облегчают задачу.
Эта книга представляет собой доступное руководство по языку R и инструментам анализа данных. Эта книга представляет собой подробное введение в R, RStudio и tidyverse. Был представлен набор R-пакетов, существенно повышающих комфортность работы при анализе данных. Была объяснена важность отдельных этапов анализа данных: импорта, очистки, преобразования, моделирования, визуализации, а также эффективной передачи знаний, полученных из данных. Несмотря на то, что в книге рассматриваются инструменты программирования, она будет полезна не только программистам. Его оценит каждый, кто хочет получить прочную основу в подготовке и анализе данных.
Самые важные вопросы:
- преобразование наборов данных
- методы анализа данных в R
- изучение данных, формулирование и проверка гипотез
- интеграция описаний, кода и результатов исследований в R Markdown
- графическое представление данных с помощью ggplot2