Lernen Sie, wie Sie mit R Ihre Rohdaten in Erkenntnisse und Wissen umwandeln. Dieses Buch führt Sie ein in R, RStudio und tidyverse – eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data Science schnell, flüssig und komfortabel zu machen. R für Data Science ist geeignet für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse und zielt darauf ab, dass Sie Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis umsetzen können.
Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse kommunizieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Lernen Sie, wie Sie mit R Ihre Rohdaten in Erkenntnisse und Wissen umwandeln. Dieses Buch führt Sie ein in R, RStudio und tidyverse – eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data Science schnell, flüssig und komfortabel zu machen. R für Data Science ist geeignet für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse und zielt darauf ab, dass Sie Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis umsetzen können.
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Aktualisiert: 2023-04-24
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Aktualisiert: 2023-04-24
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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
Aktualisiert: 2023-04-11
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