Introducere în știința datelor: Analiza datelor și algoritmi de predicție cu R

Recenzii ale cititorilor

Cartea este un ghid detaliat și cuprinzător de utilizare a R pentru știința datelor, lăudat pentru claritatea și exhaustivitatea sa, deși este posibil să nu fie potrivit pentru începători. Oferă o bază solidă în calculul modern cu R, în special pentru cei cu o anumită experiență anterioară.

Foarte detaliată și cuprinzătoare, accentuează subiectele importante, explicații clare și complete, bună pentru utilizatorii intermediari și avansați, include studii de caz interesante și exemple aplicate, accent puternic pe tehnicile moderne de programare R, prezentare și materiale de înaltă calitate.

Nu este potrivit ca introducere pentru începători, îi lipsesc explicațiile clare în unele domenii, exemplele pot fi trecute cu vederea, structura organizatorică ar putea fi confuză, unii utilizatori au experimentat deteriorări în timpul transportului.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R

Conținutul cărții:

Introducere în știința datelor: Analiza datelor și algoritmi de predicție cu R introduce concepte și abilități care vă pot ajuta să abordați provocările analizei datelor din lumea reală. Acesta acoperă concepte din probabilitate, inferență statistică, regresie liniară și învățare automată. De asemenea, vă ajută să dezvoltați abilități precum programarea R, prelucrarea datelor, vizualizarea datelor, construirea algoritmilor predictivi, organizarea fișierelor cu shell-ul UNIX/Linux, controlul versiunilor cu Git și GitHub și pregătirea documentelor reproductibile.

Această carte este un manual pentru un prim curs în știința datelor. Nu sunt necesare cunoștințe anterioare de R, deși o anumită experiență în programare poate fi utilă. Cartea este împărțită în șase părți: R, vizualizarea datelor, statistici cu R, prelucrarea datelor, învățarea automată și instrumente de productivitate. Fiecare parte are mai multe capitole menite să fie prezentate ca o singură prelegere.

Autorul folosește studii de caz motivante care imită în mod realist experiența unui cercetător în domeniul datelor. El începe prin a pune întrebări specifice și răspunde la acestea prin analiza datelor, astfel încât conceptele sunt învățate ca un mijloc de a răspunde la întrebări. Exemple de studii de caz incluse sunt: rata crimelor în SUA în funcție de stat, înălțimea autodeclarată a elevilor, tendințele în sănătatea și economia mondială, impactul vaccinurilor asupra ratei bolilor infecțioase, criza financiară din 2007-2008, previziunile electorale, construirea unei echipe de baseball, prelucrarea imaginilor cifrelor scrise de mână și sistemele de recomandare a filmelor.

Conceptele statistice utilizate pentru a răspunde la întrebările studiului de caz sunt prezentate doar pe scurt, astfel încât completarea cu un manual de probabilități și statistică este foarte recomandată pentru înțelegerea aprofundată a acestor concepte. Dacă citiți și înțelegeți capitolele și completați exercițiile, veți fi pregătit să învățați conceptele și abilitățile mai avansate necesare pentru a deveni un expert.

Un manual complet de soluții este disponibil instructorilor înregistrați care au nevoie de text pentru un curs.