R für Data Science von Garrett Wickham: Neu

kaia413ph
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Artikelmerkmale

Artikelzustand
Neu: Neues, ungelesenes, ungebrauchtes Buch in makellosem Zustand ohne fehlende oder beschädigte ...
Publication Date
2017-01-31
Book Title
R for Data Science
ISBN
9781491910399
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
O'reilly Media, Incorporated
ISBN-10
1491910399
ISBN-13
9781491910399
eBay Product ID (ePID)
211212591

Product Key Features

Number of Pages
518 Pages
Publication Name
R for Data Science : Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
Language
English
Subject
Programming Languages / General, Mathematical & Statistical Software, Probability & Statistics / General, Data Processing
Publication Year
2017
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers
Author
Hadley Wickham, Garrett Grolemund
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Height
1.1 in
Item Weight
26.7 Oz
Item Length
9.1 in
Item Width
6.5 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2017-300238
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.3/12
Synopsis
Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle --transform your datasets into a form convenient for analysis Program --learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore --examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model --provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate --learn R Markdown for integrating prose, code, and results, Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle --transform your datasets into a form convenient for analysis Program --learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore --examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model --provide a low-dimensional summary that captures true signals in your dataset Communicate --learn R Markdown for integrating prose, code, and results, Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle '??transform your datasets into a form convenient for analysis Program '??learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore '??examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model '??provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate '??learn R Markdown for integrating prose, code, and results
LC Classification Number
QA76.9.D343

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kaia413ph

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