Data Science Foundations Tools and Techniques: Competențe de bază pentru analiza cantitativă cu R și Git

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Programming Skills for Data Science” de Mike Freeman și Joel Ross este o introducere cuprinzătoare și accesibilă în știința datelor și în programarea R, fiind potrivită atât pentru începători, cât și pentru cei care fac tranziția către R. Cartea acoperă teme esențiale în mod metodic și sprijină învățarea cu exerciții, deși nu este suficient de aprofundată în anumite domenii avansate.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a subiectelor esențiale din știința datelor, inclusiv git, markdown și programarea R.
⬤ Bine structurată, cu explicații clare, făcând conceptele complexe mai ușor de înțeles.
⬤ Include exerciții practice și resurse disponibile pe GitHub pentru practică.
⬤ Abordare pedagogică încurajatoare pentru începători, cu accent pe exemple clare de codare și vizualizare a datelor.
⬤ Scrisă într-un limbaj accesibil care sprijină cursanții cu îndrumare pas cu pas.

⬤ Unele subiecte importante, cum ar fi programarea orientată pe obiecte și manipularea datelor, sunt acoperite inadecvat.
⬤ Lipsă de profunzime în anumite domenii, iar unele nuanțe ale științei datelor nu sunt pe deplin articulate.
⬤ Poate lăsa cititorii cu dorința de a obține informații mai avansate și soluții la provocări comune, cum ar fi conflictele de pachete.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Science Foundations Tools and Techniques: Core Skills for Quantitative Analysis with R and Git

Conținutul cărții:

Competențele practice de bază de care aveți nevoie pentru a vă implica în știința datelor

Folosind tehnicile științei datelor, puteți transforma datele brute în informații utile pentru domenii care variază de la planificarea urbană la medicina de precizie. Programming Skills for Data Science reunește toate abilitățile fundamentale de care aveți nevoie pentru a începe, chiar dacă nu aveți experiență în programare sau în știința datelor.

Instructorii de top Michael Freeman și Joel Ross vă ghidează prin instalarea și configurarea instrumentelor de care aveți nevoie pentru a rezolva probleme de știința datelor la nivel profesional, inclusiv limbajul R, utilizat pe scară largă, și sistemul de control al versiunilor Git. Ei vă explică cum să vă transformați datele într-o formă în care pot fi utilizate, analizate și vizualizate cu ușurință, astfel încât alții să poată vedea modelele pe care le-ați descoperit. Pas cu pas, veți stăpâni tehnici puternice de programare R și abilități de rezolvare a problemelor pentru sondarea datelor în moduri noi și la scări mai mari.

Freeman și Ross predau prin exemple practice și exerciții care pot fi combinate în proiecte complete de știința datelor. Totul este axat pe aplicații din lumea reală, astfel încât să puteți începe rapid să vă analizați propriile date și să obțineți răspunsuri pe baza cărora să puteți acționa. Învățați să.

⬤ Instalați-vă mediul complet pentru știința datelor, inclusiv R și RStudio.

⬤ Gestionați eficient proiectele, de la urmărirea versiunilor la documentație.

⬤ Găzduiți, gestionați și colaborați la proiectele de știința datelor cu GitHub.

⬤ Să stăpâniți fundamentele limbajului R: sintaxă, concepte de programare și structuri de date.

⬤ Încărcați, formatați, explorați și restructurați datele pentru o analiză reușită.

⬤ Interacțiunea cu baze de date și API-uri web.

⬤ Să stăpânească principiile-cheie pentru vizualizarea datelor în mod precis și intuitiv.

⬤ Produceți vizualizări atractive și interactive cu ggplot și alte pachete R.

⬤ Transformarea analizelor în documente și site-uri partajabile cu R Markdown.

⬤ Creați aplicații web interactive pentru știința datelor cu Shiny.

⬤ Colaborați fără probleme ca parte a unei echipe de știința datelor.

Înregistrați-vă cartea pentru acces convenabil la descărcări, actualizări și/sau corecturi pe măsură ce acestea devin disponibile. Consultați interiorul cărții pentru detalii.