Învățarea R: Un ghid funcțional pas cu pas pentru analiza datelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea este în general bine primită pentru predarea abordabilă și practică a programării R, în special pentru cei care au cunoștințe de programare. Oferă un amestec bun de programare și abilități de analiză a datelor, dar este considerată mai potrivită pentru cursanții intermediari decât pentru începătorii absoluți. Deși oferă exerciții utile și acoperă subiecte utile, unii cititori consideră că îi lipsește profunzimea și amploarea în comparație cu alte cărți R.

⬤ Bine scrisă și ușor de înțeles
⬤ abordare practică a învățării R
⬤ include teste și exerciții pentru consolidarea învățării
⬤ oferă sfaturi valoroase privind structurile de date și aplicațiile
⬤ utilă pentru programatorii noi în R
⬤ conține capitole privind scrierea pachetelor.

⬤ Poate să nu fie potrivit pentru începătorii compleți fără experiență în programare
⬤ unele subiecte sunt acoperite mai în profunzime în alte cărți
⬤ nu cuprinde o acoperire cuprinzătoare a R sau soluții detaliate la probleme de programare
⬤ unii consideră capitolele inițiale aride și dificile.

(pe baza a 30 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Learning R: A Step-By-Step Function Guide to Data Analysis

Conținutul cărții:

Aflați cum să efectuați analize de date cu ajutorul limbajului R și al mediului software, chiar dacă aveți puțină sau deloc experiență în programare. Cu ajutorul tutorialelor din acest ghid practic, veți învăța cum să utilizați instrumentele R esențiale pe care trebuie să le cunoașteți pentru a analiza datele, inclusiv tipurile de date și conceptele de programare.

A doua jumătate a cărții Learning R vă arată analiza reală a datelor în acțiune, acoperind totul, de la importul datelor până la publicarea rezultatelor. Fiecare capitol al cărții include un test cu privire la ceea ce ați învățat și se încheie cu exerciții, dintre care majoritatea implică scrierea de cod R.

⬤ Scrieți un program R simplu și descoperiți ce poate face limbajul.

⬤ Utilizați tipuri de date precum vectori, matrici, liste, cadre de date și șiruri de caractere.

⬤ Executați codul în mod condiționat sau repetat cu ajutorul ramurilor și buclelor.

⬤ Aplicați pachetele R add-on și împachetați propriile lucrări pentru alții.

⬤ Învățați cum să curățați datele pe care le importați dintr-o varietate de surse.

⬤ Înțelegeți datele prin vizualizare și statistici sumare.

⬤ Utilizați modele statistice pentru a emite judecăți cantitative cu privire la date și pentru a face predicții.

⬤ Învățați ce să faceți atunci când lucrurile merg prost în timp ce scrieți codul de analiză a datelor.