Book Description: Data Science Essentials with R Learn is a comprehensive guide to mastering the fundamentals of data science using R programming language. The book covers the entire spectrum of data science, from data manipulation and visualization to machine learning, providing readers with a solid foundation in the field. It begins by introducing the basics of R programming and gradually builds up to more advanced topics such as data visualization, statistical modeling, and machine learning. Throughout the book, practical examples and exercises help reinforce key concepts and techniques, making it an ideal resource for both beginners and experienced practitioners looking to expand their skillset. The book is divided into four parts: Part I provides an introduction to R programming, including basic syntax, data types, and control structures. Part II delves into data manipulation and visualization, covering topics such as data cleaning, data transformation, and visualization with ggplot2. Part III explores statistical modeling, including linear regression, time series analysis, and hypothesis testing. Finally, Part IV focuses on machine learning, covering topics such as supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning.

Data Science Essentials with R arn - это всеобъемлющее руководство по освоению основ науки о данных с использованием языка программирования R. Книга охватывает весь спектр науки о данных, от манипулирования данными и визуализации до машинного обучения, предоставляя читателям прочную основу в этой области. Он начинается с введения основ программирования на языке R и постепенно наращивается до более продвинутых тем, таких как визуализация данных, статистическое моделирование и машинное обучение. На протяжении всей книги практические примеры и упражнения помогают укрепить ключевые концепции и методы, что делает ее идеальным ресурсом как для начинающих, так и для опытных практиков, желающих расширить свой набор навыков. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит введение в программирование на языке R, включая базовый синтаксис, типы данных и структуры управления. Часть II посвящена обработке и визуализации данных, включая такие темы, как очистка данных, преобразование данных и визуализация с помощью ggplot2. Часть III исследует статистическое моделирование, включая линейную регрессию, анализ временных рядов и проверку гипотез. Наконец, часть IV посвящена машинному обучению, охватывая такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение.

''