BOOKS - PROGRAMMING - R for Data Science
R for Data Science - Hadley Wickham 2016 PDF | EPUB O;kav_1Reilly BOOKS PROGRAMMING
Stars49 Stars 1 TON

Views
79266

Telegram
 
R for Data Science
Author: Hadley Wickham
Year: 2016
Format: PDF | EPUB
File size: 30 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book R for Data Science Author: Garrett Grolemund Genre: Non-fiction, Technology, Data Analysis Overview: In today's world, data science has become an essential tool for understanding and analyzing the vast amounts of data that are generated every day. With the rise of technology and digitalization, the need for skilled professionals who can interpret and make sense of this data has grown exponentially. R for Data Science, written by Garrett Grolemund, is a comprehensive guide to learning the R programming language and its application in data analysis. The book provides readers with a clear understanding of the discipline of data science and its role in discovering natural laws in the structure of data. Plot: The plot of R for Data Science revolves around the concept of data science and its significance in today's technological landscape. The author begins by introducing the reader to the basics of R programming language and its versatility in data analysis. As the story progresses, the reader is taken on a journey through various aspects of data analysis, including data visualization, statistical modeling, and machine learning. The book explores how data science can help in measuring the same thing twice and capturing the opportunities that come from the uncertainty. Chapter 1: Introduction to R Programming Language In the first chapter, the author introduces the reader to the R programming language and its capabilities in data analysis.
Book R for Data Science Author: Garrett Grolemund Genre: Non-fiction, Technology, Data Analysis Overview: В современном мире наука о данных стала важным инструментом для понимания и анализа огромного количества данных, которые генерируются каждый день. С ростом технологий и цифровизации потребность в квалифицированных специалистах, способных интерпретировать и осмыслить эти данные, выросла в геометрической прогрессии. R for Data Science, написанная Гарретом Гролемундом, является всеобъемлющим руководством по изучению языка программирования R и его применению в анализе данных. Книга дает читателям четкое понимание дисциплины науки о данных и ее роли в открытии естественных законов в структуре данных. Сюжет: Сюжет R for Data Science вращается вокруг концепции науки о данных и её значимости в современном технологическом ландшафте. Автор начинает с того, что знакомит читателя с основами языка программирования R и его универсальностью в анализе данных. По мере развития истории читатель отправляется в путешествие по различным аспектам анализа данных, включая визуализацию данных, статистическое моделирование и машинное обучение. Книга исследует, как наука о данных может помочь дважды измерить одно и то же и выявить возможности, возникающие из-за неопределенности. Глава 1: Введение в язык программирования R В первой главе автор знакомит читателя с языком программирования R и его возможностями в анализе данных.
Livre R for Data Science Author : Garrett Grolemund Genre : Non-fiction, Technology, Data Analysis Aperçu : Dans le monde d'aujourd'hui, la science des données est devenue un outil important pour comprendre et analyser les énormes quantités de données générées chaque jour. Avec la croissance de la technologie et la numérisation, le besoin de spécialistes qualifiés capables d'interpréter et de comprendre ces données a augmenté de façon exponentielle. R for Data Science, écrit par Garret Grolemund, est un guide complet sur l'apprentissage du langage de programmation R et son application à l'analyse des données. livre donne aux lecteurs une compréhension claire de la discipline de la science des données et de son rôle dans la découverte des lois naturelles dans la structure des données. L'histoire de R for Data Science tourne autour du concept de science des données et de son importance dans le paysage technologique moderne. L'auteur commence par présenter au lecteur les bases du langage de programmation R et sa polyvalence dans l'analyse des données. Au fur et à mesure de l'évolution de l'histoire, le lecteur part en voyage sur différents aspects de l'analyse des données, y compris la visualisation des données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. livre explore comment la science des données peut aider à mesurer deux fois la même chose et à identifier les possibilités découlant de l'incertitude. Chapitre 1 : Introduction au langage de programmation R Dans le premier chapitre, l'auteur présente au lecteur le langage de programmation R et ses capacités dans l'analyse des données.
Book R for Data Science Author: Garrett Grolemund Genre: Non-fiction, Technology, Data Analysis Overview: En el mundo actual, la ciencia de los datos se ha convertido en una herramienta importante para comprender y analizar lo inmenso cantidades de datos que se generan cada día. Con el crecimiento de la tecnología y la digitalización, la necesidad de profesionales cualificados capaces de interpretar y comprender estos datos ha crecido exponencialmente. R for Data Science, escrito por Garret Grohlemund, es una guía integral para aprender el lenguaje de programación R y su aplicación en el análisis de datos. libro proporciona a los lectores una comprensión clara de la disciplina de la ciencia de datos y su papel en el descubrimiento de las leyes naturales en la estructura de datos. Trama: La trama de R for Data Science gira en torno al concepto de ciencia de datos y su importancia en el panorama tecnológico actual. autor comienza introduciendo al lector en los fundamentos del lenguaje de programación R y su versatilidad en el análisis de datos. A medida que avanza la historia, el lector se embarca en un viaje por diversos aspectos del análisis de datos, incluyendo la visualización de datos, la simulación estadística y el aprendizaje automático. libro explora cómo la ciencia de los datos puede ayudar a medir dos veces lo mismo e identificar las posibilidades que surgen de la incertidumbre. Capítulo 1: Introducción al lenguaje de programación R En el primer capítulo, el autor introduce al lector en el lenguaje de programación R y sus capacidades en el análisis de datos.
Book R for Data Science Athor: Garrett Grolemund Genre: Não-ficção, Tecnologia, Data Analisis Overview: No mundo atual, a ciência dos dados tornou-se uma ferramenta importante para compreender e analisar a grande quantidade de dados gerados todos os dias. Com o crescimento da tecnologia e da digitalização, a necessidade de profissionais qualificados capazes de interpretar e refletir esses dados aumentou exponencialmente. R for Data Science, escrito por Garrett Grolemund, é um guia abrangente para aprender a linguagem de programação R e sua aplicação na análise de dados. O livro oferece aos leitores uma compreensão clara da disciplina da ciência dos dados e do seu papel na descoberta de leis naturais na estrutura dos dados. A história de R for Data Science gira em torno do conceito de ciência de dados e sua importância no panorama tecnológico atual. O autor começa por apresentar ao leitor os fundamentos da linguagem de programação R e sua versatilidade na análise de dados. Conforme a história avança, o leitor viaja por vários aspectos da análise de dados, incluindo visualização de dados, simulação estatística e aprendizagem de máquinas. O livro investiga como a ciência dos dados pode ajudar a medir duas vezes a mesma coisa e identificar as possibilidades que surgem devido à incerteza. Capítulo 1: Introdução à linguagem de programação R No primeiro capítulo, o autor apresenta ao leitor a linguagem de programação R e suas capacidades de análise de dados.
Book R for Data Science Author: Garrett Grolemund Genre: Non-fiction, Technology, Data Analysis Overview: la scienza dei dati è diventata uno strumento importante per comprendere e analizzare l'enorme quantità di dati generati ogni giorno. Con l'aumento della tecnologia e della digitalizzazione, il bisogno di personale qualificato in grado di interpretare e comprendere questi dati è cresciuto esponenzialmente. R for Data Science, scritto da Garrett Grolemund, è una guida completa per l'apprendimento del linguaggio di programmazione R e la sua applicazione nell'analisi dei dati. Il libro fornisce ai lettori una chiara comprensione della disciplina della scienza dei dati e del suo ruolo nella scoperta delle leggi naturali nella struttura dei dati. La trama di R for Data Science ruota intorno al concetto di scienza dei dati e alla sua rilevanza nel panorama tecnologico moderno. L'autore inizia facendo conoscere al lettore le basi del linguaggio di programmazione R e la sua versatilità nell'analisi dei dati. Man mano che la storia si sviluppa, il lettore viaggia attraverso diversi aspetti dell'analisi dei dati, tra cui la visualizzazione dei dati, la simulazione statistica e l'apprendimento automatico. Il libro studia come la scienza dei dati possa aiutare a misurare due volte la stessa cosa e identificare le possibilità derivanti dall'incertezza. Capitolo 1: Introduzione al linguaggio di programmazione R Nel primo capitolo, l'autore presenta al lettore il linguaggio di programmazione R e le sue capacità di analisi dei dati.
Buch R für Data Science Autor: Garrett Grolemund Genre: Non-fiction, Technology, Data Analysis Übersicht: In der heutigen Welt ist Data Science zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um die riesigen Datenmengen, die täglich generiert werden, zu verstehen und zu analysieren. Mit dem Wachstum der Technologie und der Digitalisierung ist der Bedarf an qualifizierten Fachkräften, die in der Lage sind, diese Daten zu interpretieren und zu verstehen, exponentiell gewachsen. R for Data Science, geschrieben von Garret Grolemund, ist ein umfassender itfaden zum Erlernen der Programmiersprache R und ihrer Anwendung in der Datenanalyse. Das Buch vermittelt den sern ein klares Verständnis der Disziplin der Datenwissenschaft und ihrer Rolle bei der Entdeckung der Naturgesetze in der Datenstruktur. Die Handlung: Die Handlung von R for Data Science dreht sich um das Konzept der Datenwissenschaft und ihre Bedeutung in der heutigen technologischen Landschaft. Der Autor führt den ser zunächst in die Grundlagen der Programmiersprache R und deren Vielseitigkeit in der Datenanalyse ein. Im Laufe der Geschichte begibt sich der ser auf eine Reise zu verschiedenen Aspekten der Datenanalyse, einschließlich Datenvisualisierung, statistischer Modellierung und maschinellem rnen. Das Buch untersucht, wie Datenwissenschaft dazu beitragen kann, dasselbe zweimal zu messen und Chancen zu identifizieren, die sich aus Unsicherheiten ergeben. Kapitel 1: Einführung in die Programmiersprache R Im ersten Kapitel stellt der Autor dem ser die Programmiersprache R und ihre Möglichkeiten in der Datenanalyse vor.
Book R for Data Science Autor: Garrett Grolemund Gatunek: Non-fiction, Technology, Data Analysis Przegląd: W dzisiejszym świecie nauka o danych stała się ważnym narzędziem do zrozumienia i analizy ogromnej ilości danych, które są generowane codziennie. Wraz ze wzrostem technologii i cyfryzacji, potrzeba wykwalifikowanych specjalistów, którzy mogą interpretować i rozumieć te dane, wzrosła wykładniczo. R for Data Science, napisany przez Garretta Grolemunda, jest kompleksowym przewodnikiem po nauce języka programowania R i jego zastosowaniu w analizie danych. Książka daje czytelnikom jasne zrozumienie dyscypliny danych naukowych i jej roli w odkrywaniu praw naturalnych w strukturze danych. Fabuła: Fabuła R dla Data Science obraca się wokół koncepcji nauki o danych i jej znaczenia we współczesnym krajobrazie technologicznym. Autor zaczyna od wprowadzenia czytelnika do podstaw języka programowania R i jego wszechstronności w analizie danych. W miarę rozwoju historii czytelnik wyrusza w podróż przez różne aspekty analizy danych, w tym wizualizację danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. Książka bada, w jaki sposób nauka o danych może pomóc zmierzyć to samo dwa razy i zidentyfikować możliwości wynikające z niepewności. Rozdział 1: Wprowadzenie do języka programowania R W pierwszym rozdziale autor wprowadza czytelnika do języka programowania R i jego możliwości w analizie danych.
''
Veri Bilimi için Kitap R Yazar: Garrett Grolemund Tür: Kurgusal Olmayan, Teknoloji, Veri Analizi Genel Bakış: Bugünün dünyasında, veri bilimi, her gün üretilen çok miktarda veriyi anlamak ve analiz etmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Teknolojinin büyümesi ve dijitalleşme ile birlikte bu verileri yorumlayabilen ve kavrayabilen nitelikli uzmanlara olan ihtiyaç katlanarak artmıştır. Garrett Grolemund tarafından yazılan Veri Bilimi için R, R programlama dilini ve veri analizindeki uygulamasını öğrenmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, okuyuculara veri bilimi disiplinini ve veri yapısındaki doğal yasaları keşfetmedeki rolünü net bir şekilde anlamalarını sağlar. Veri Bilimi için R'nin konusu, veri bilimi kavramı ve modern teknolojik manzaradaki önemi etrafında döner. Yazar, okuyucuya R programlama dilinin temellerini ve veri analizindeki çok yönlülüğünü tanıtarak başlar. Hikaye ilerledikçe, okuyucu veri görselleştirme, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi dahil olmak üzere veri analizinin çeşitli yönleriyle bir yolculuğa çıkar. Kitap, veri biliminin aynı şeyi iki kez ölçmeye ve belirsizlikten kaynaklanan fırsatları belirlemeye nasıl yardımcı olabileceğini araştırıyor. Bölüm 1: R programlama diline giriş İlk bölümde, yazar okuyucuya R programlama dilini ve veri analizindeki yeteneklerini tanıtır.
الكتاب R لعلوم البيانات المؤلف: Garrett Grolemund النوع: نظرة عامة على غير الخيال والتكنولوجيا وتحليل البيانات: في عالم اليوم، أصبح علم البيانات أداة مهمة لفهم وتحليل الكمية الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. مع نمو التكنولوجيا والرقمنة، نمت الحاجة إلى متخصصين مؤهلين يمكنهم تفسير وفهم هذه البيانات بشكل كبير. R for Data Science، كتبه Garrett Grolemund، هو دليل شامل لتعلم لغة برمجة R وتطبيقها في تحليل البيانات. يمنح الكتاب القراء فهمًا واضحًا لتخصص علم البيانات ودوره في اكتشاف القوانين الطبيعية في بنية البيانات. الحبكة: تدور حبكة R لعلوم البيانات حول مفهوم علم البيانات وأهميته في المشهد التكنولوجي الحديث. يبدأ المؤلف بتعريف القارئ بأساسيات لغة البرمجة R وتعدد استخداماتها في تحليل البيانات. مع تقدم القصة، يشرع القارئ في رحلة عبر جوانب مختلفة من تحليل البيانات، بما في ذلك تصور البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي. يستكشف الكتاب كيف يمكن لعلم البيانات أن يساعد في قياس نفس الشيء مرتين وتحديد الفرص الناشئة عن عدم اليقين. الفصل 1: مقدمة للغة البرمجة R في الفصل الأول، يقدم المؤلف القارئ إلى لغة البرمجة R وقدراتها في تحليل البيانات.
데이터 과학 저자를위한 책 R: Garrett Grolemund 장르: 논픽션, 기술, 데이터 분석 개요: 오늘날 세계에서 데이터 과학은 매일 생성되는 방대한 양의 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 도구가되었습니다. 기술과 디지털화가 성장함에 따라이 데이터를 해석하고 이해할 수있는 자격을 갖춘 전문가의 필요성이 기하 급수적으로 증가했습니다. Garrett Grolemund가 작성한 R for Data Science는 R 프로그래밍 언어와 데이터 분석에서의 응용 프로그램을 배우기위한 포괄적 인 안내서입니다. 이 책은 독자들에게 데이터 과학의 학문과 데이터 구조에서 자연법을 발견하는 역할에 대한 명확한 이해를 제공합니다. 줄거리: 데이터 과학을위한 R의 줄거리는 데이터 과학의 개념과 현대 기술 환경에서의 중요성에 관한 것입니다. 저자는 독자에게 R 프로그래밍 언어의 기본 사항과 데이터 분석의 다양성을 소개하는 것으로 시작합니다. 스토리가 진행됨에 따라 독자는 데이터 시각화, 통계 모델링 및 머신 러닝을 포함한 데이터 분석의 다양한 측면을 통해 여정을 시작합니다. 이 책은 데이터 과학이 어떻게 동일한 것을 두 번 측정하고 불확실성으로 인해 발생하는 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있는지 탐구합 1 장: R 프로그래밍 언어 소개 첫 장에서 저자는 독자에게 R 프로그래밍 언어와 데이터 분석 기능을 소개합니다.
Book R for Data Science著者:Garrett Grolemundジャンル:ノンフィクション、テクノロジー、データ分析の概要:今日の世界では、データサイエンスは、毎日生成される膨大な量のデータを理解し、分析するための重要なツールとなっています。テクノロジーとデジタル化の成長に伴い、このデータを解釈し理解できる資格のある専門家の必要性は指数関数的に高まっています。R for Data Science (R for Data Science)は、Garrett Grolemundによって書かれ、Rプログラミング言語とそのデータ分析アプリケーションを学ぶための包括的なガイドです。この本は、データ構造における自然法則の発見におけるデータサイエンスの規律とその役割について、読者に明確に理解させます。プロット:データサイエンスのためのRのプロットは、データサイエンスの概念と現代の技術的景観におけるその重要性を中心に展開しています。著者は、Rプログラミング言語の基本とデータ分析におけるその汎用性を読者に紹介することから始まります。物語が進むにつれて、読者はデータの可視化、統計モデリング、機械学習など、データ分析の様々な側面を通過します。この本では、データサイエンスが同じことを2回測定し、不確実性から生じる機会を特定するためにどのように役立つかを探求しています。第1章:Rプログラミング言語の紹介第1章では、Rプログラミング言語の読者とデータ分析の能力を紹介します。
數據科學作者:Garrett Grolemund Genre:非小說,技術,數據分析概述:在當今世界,數據科學已成為理解和分析每天生成的大量數據的重要工具。隨著技術和數字化的興起,對能夠解釋和理解這些數據的合格專家的需求成倍增加。R for Data Science,由Garret Grolemund撰寫,是研究R編程語言及其在數據分析中的應用的綜合指南。該書使讀者清楚地了解了數據科學學科及其在發現數據結構中的自然定律中的作用。情節:R for Data Science情節圍繞數據科學的概念及其在現代技術景觀中的重要性展開。作者首先向讀者介紹R編程語言的基本原理及其在數據分析中的普遍性。隨著故事的發展,讀者將踏上數據分析的各個方面的旅程,包括數據可視化,統計建模和機器學習。該書探討了數據科學如何幫助兩次測量同一事物,並揭示了不確定性帶來的機會。第一章:R編程語言簡介第一章作者向讀者介紹了R編程語言及其在數據分析中的功能。

You may also be interested in:

Data Science on the Google Cloud Platform Implementing End-to-End Real-time Data Pipelines from ingest to machine learning
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIV: Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications (Lecture Notes in Computer Science Book 14160)
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis: A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
Learn Python Programming A Beginners Crash Course on Python Language for Getting Started with Machine Learning, Data Science and Data Analytics (Artificial Intelligence Book 1)
PYTHON ARRAYS AND PYTHON NUMPY FOR BEGINNERS: MASTER DATA MANIPULATION EASILY AND UNLEASH THE POWER OF DATA SCIENCE WITH EASY-TO-FOLLOW TUTORIALS - 2 BOOKS IN 1
The Enterprise Big Data Lake Delivering on the Promise of Hadoop and Data Science in the Enterprise
Machine Learning for Data Science Handbook: Data Mining and Knowledge Discovery Handbook
Python for Data Science Data analysis and Deep learning with Python coding and programming
Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript Beginners Guide to Learn Data Analytics, Predictive Analytics and Data Science with Python Programming
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa Volume 2 Clustering Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa, Volume 1 Exploring Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa, Volume 1 Exploring Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa Volume 2 Clustering Spatial Data
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa: Volume 1: Exploring Spatial Data
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Python for Data Science Master Data Analysis from Scratch, with Business Analytics Tools and Step-by-Step techniques for Beginners. The Future of Machine Learning & Applied Artificial Intelligence
Python Data Science A Step-By-Step Guide to Data Analysis
Think Like a Data Scientist Tackle the data science process step-by-step
Coding with Python The Ultimate Guide For Data Science, a Smart Way to Program With Python, Understand Data Analytics and Deep Learning Faster Computer Programming for Beginners (Book Python 3)
Soft Computing in Data Science: 7th International Conference, SCDS 2023, Virtual Event, January 24-25, 2023, Proceedings (Communications in Computer and Information Science Book 1771)
Python for Data Science A step-by-step Python Programming Guide to Master Big Data, Analysis, Machine Learning, and Artificial Intelligence
Machine Learning For Beginners A Math Free Introduction for Business and Individuals to Machine Learning, Big Data, Data Science, and Neural Networks
Python Data Science The Bible. The Ultimate Beginner’s Guide to Learn Data Analysis, from the Basics and Essentials, to Advance Content! (Python Programming, Python Crash Course, Coding Made Easy Book
Python for Data Analysis The Ultimate Beginner|s Guide to Learn programming in Python for Data Science with Pandas and NumPy, Master Statistical Analysis, and Visualization
PYTHON 2 Books in 1 Python Programming & Data Science. Master Data Analysis in Less than 7 Days and Discover the Secrets of Machine Learning with Step-by-Step Exercises
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R: Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Python Programming 2 Books in 1 Python for Data Analysis and Science with Big Data Analysis, Statistics and Machine Learning
Reproducible Data Science with Pachyderm: Learn how to build version-controlled, end-to-end data pipelines using Pachyderm 2.0
Python for Data Analysis A Complete Crash Course on Python for Data Science to Learn Essential Tools and Python Libraries, NumPy, Pandas, Jupyter Notebook, Analysis and Visualization
Data Science
Data Science with R
Data Science
R for Data Science
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 27th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2023, Osaka, Japan, May 25-28, … Notes in Computer Science Book 13936)
Spatial Data Science
DevOps for Data Science