Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych - Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund [KSIĄŻKA]

Aby w pełni wykorzystać potencjał danych i przekształcać je w wartościową wiedzę, musisz się posługiwać odpowiednimi narzędziami. Szczególnie przyda Ci się znajomość języka R, który pozwala na efektywne wykonywanie zadań, od importowania surowych danych po komunikowanie uzyskanych wyników w zrozumiały sposób. Oto drugie, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika dla analityków danych. Dzięki niemu dowiesz się, w jaki sposób używać języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych, a także do przekazywania uzyskanych wyników analizy. Nauczysz się też rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia ułatwią Ci utrwalenie zdobytej wiedzy. Omówiono tu najnowsze funkcje języka i najlepsze praktyki w data science. Zaprezentowano również zasady korzystania z wielu bibliotek języka R, na przykład tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł. Dzięki tej książce nauczysz się: wizualizować, czyli tworzyć wykresy na potrzeby eksploracji danych przekształcać, czyli pracować z różnymi typami zmiennych importować, czyli pobierać dane w formie wygodnej do analizy programować, czyli rozwiązywać problemy z danymi za pomocą języka R przekazywać informacje, czyli pracować z użyciem Quarto

Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II Aby w pełni wykorzystać potencjał danych i przekształcać je w wartościową wiedzę, musisz się posługiwać odpowiednimi narzędziami. Szczególnie przyda Ci się znajomość języka R, który pozwala na efektywne wykonywanie zadań, od importowania surowych danych po komunikowanie uzyskanych wyników w zrozumiały sposób. Oto drugie, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika dla analityków danych. Dzięki niemu dowiesz się, w jaki sposób używać języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych, a także do przekazywania uzyskanych wyników analizy. Nauczysz się też rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia ułatwią Ci utrwalenie zdobytej wiedzy. Omówiono tu najnowsze funkcje języka i najlepsze praktyki w data science. Zaprezentowano również zasady korzystania z wielu bibliotek języka R, na przykład tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł. Dzięki tej książce nauczysz się: wizualizować, czyli tworzyć wykresy na potrzeby eksploracji danych przekształcać, czyli pracować z różnymi typami zmiennych importować, czyli pobierać dane w formie wygodnej do analizy programować, czyli rozwiązywać problemy z danymi za pomocą języka R przekazywać informacje, czyli pracować z użyciem Quarto To zaskakująco dobra aktualizacja światowej klasy przewodnika po danologii z użyciem języka R! Emma Rand, University of York