Ebook R for Data Science, by Hadley Wickham Garrett Grolemund
Und warum nicht versuchen, diese Veröffentlichung zu überprüfen? R For Data Science, By Hadley Wickham Garrett Grolemund ist nur eine von einer der genannten Analysematerial für jede Art von Grad. Wenn Sie wirklich für die brandneue motivierende Veröffentlichung suchen mögen zu überprüfen und auch Sie haben keine Art von Ideen in allem kann die anhaftende Veröffentlichung entnommen werden. Dies ist nicht kompliziert Buch, keine schwer Worte zu lesen, sowie jede Art von anspruchsvollem Stil und Themen zu erkennen. Guide extrem bewertet diesen in letzter Zeit ein von einem der motivierenden kommenden Bücher.
R for Data Science, by Hadley Wickham Garrett Grolemund
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Nun, was denken Sie über die entstehenden Publikationen dieser Moment? So gibt es viele Bücher sowie von vielen Verlagen veröffentlicht, aus zahlreichen Ländern in dieser Welt. Aber, Sie haben viel selektiver zu sein, wählen Sie eine der besten. Wenn Sie genau verwirrt sind, wie Sie Führer wählen, könnten Sie aus dem Thema extrahieren zu verwenden, der Autor und die Überweisung.
Handbuch, das ist gut für Sie hat einige Eigenschaften. Unter ihnen ist, dass sie vergleichbare Themen oder Stile mit den wichtigen Dingen, die Sie benötigen. Guide wird auch in den neuen Ideen interessiert sein und auch ständig up-to-date zu glauben. Guide, wird zusätzlich gibt Ihnen immer wieder neue Erfahrung und Wirklichkeit. Auch Sie nicht der Spezialist der dem Thema verbunden sind, können Sie viel besser sein Herunterspielen aus dem Buch zu überprüfen. Ja, das ist genau das, was das R For Data Science, By Hadley Wickham Garrett Grolemund werden Sie zur Verfügung stellen.
Basierend auf dem genau, wie dieses Buch interessieren in wird, ist es wirklich erklärt, dass dieses Buch bereitet und auch die richtige für Sie. Wenn Sie keine ausreichend Zeit haben, Analyse sofort diese Veröffentlichung zu beenden, können Sie beginnen, es von Zeit zu lesen. Ja, auch darf es nicht in schnellen Zeit bleiben, könnten Sie die Chance von wenige Freizeit oder in Ihren persönlichen Zeiten nehmen zu überprüfen. Auch nach und nach die R For Data Science, By Hadley Wickham Garrett Grolemund Komponenten können erreicht werden und auch leant.
Dies ist, was Sie aus dieser Publikation extrahieren können. Durch die Soft-Datentypen können Sie angeboten werden, in dem Gerät zu überprüfen, wenn Sie auf Ihrem Weg nach Hause in Fahrzeug oder mit dem Bus oder auch Zuge sind. Es ist die Zeit auch zu überprüfen, wenn Sie in einer Wartecheckliste werden. Wie auch, wie Sie R For Data Science, By Hadley Wickham Garrett Grolemund überprüfen können in Ihrer Wohnung könnte die Verwendung der Zeit vor dem Rast- und funktionierender machen.
Über den Autor und weitere Mitwirkende
Hadley Wickham is an Assistant Professor and the Dobelman FamilyJunior Chair in Statistics at Rice University. He is an active memberof the R community, has written and contributed to over 30 R packages, and won the John Chambers Award for Statistical Computing for his work developing tools for data reshaping and visualization. His research focuses on how to make data analysis better, faster and easier, with a particular emphasis on the use of visualization to better understand data and models.Garrett Grolemund is a statistician, teacher and R developer who currently works for RStudio. He sees data analysis as a largely untapped fountain of value for both industry and science. Garrett received his Ph.D at Rice University in Hadley Wickham's lab, where his research traced the origins of data analysis as a cognitive process and identified how attentional and epistemological concerns guide every data analysis.Garrett is passionate about helping people avoid the frustration and unnecessary learning he went through while mastering data analysis. Even before he finished his dissertation, he started teaching corporate training in R and data analysis for Revolutions Analytics. He's taught at Google, eBay, Axciom and many other companies, and is currently developing a training curriculum for RStudio that will make useful know-how even more accessible. Outside of teaching, Garrett spends time doing clinical trials research, legal research, and financial analysis. He also develops R software, he's co-authored the lubridate R package--which provides methods to parse, manipulate, and do arithmetic with date-times--and wrote the ggsubplot package, which extends the ggplot2 package.
Produktinformation
Taschenbuch: 494 Seiten
Verlag: O'Reilly UK Ltd. (31. Januar 2017)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1491910399
ISBN-13: 978-1491910399
Größe und/oder Gewicht:
15,2 x 2,7 x 22,9 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.4 von 5 Sternen
9 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 1.952 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
Hadley Wickham zeigt einmal mehr, dass er einer der führenden R-Köpfe ist. Alle Aspekte der Datenanalyse werden angesprochen oder besser gesagt alle Schritte. Vom Einlesen, über Aufbereiten, Visualisieren, Modellieren und Berichten. Das Modellieren wird allerdings nur kurz abgehandelt. Kein Vergleich zu Klassikern wie Hastie o.ä.Sein "tidyverse"-Ansatz wird konsequent durchgezogen. Elegant und mächtig. Einfach geschrieben. Kaum Mathe - die theoretischen Hintergründe der Datenanalyse sind nicht Gegenstand des Buches.
Eines der Standardwerke, die man als R-Professional gelesen und durchgearbeitet haben sollte. Schwerpunkt ist die Arbeit als Data-Scientist mit R und dem Tidyverse-Package und den vielen darin enthaltenen Packages wie dyplr, readr, modelr, lubridate etc.Das Buch ist vom Autor auch online verfügbar gemacht worden, leider darf ich hier keinen Link posten, also googlen! Dort findet sich immer die aktuelle Version, aus der heraus die Printversion erstellt wird. Aber zum Arbeiten ist das gedruckte Werk natürlich besser zu gebrauchen.
The book is intended for a reader, that is not experienced in data science. As an experienced data scientist, that just needed to learn R syntax better, the book was unnecessarily verbose for me and sometimes it was really painful to read many pages explaining obvious. Nevertheless it was a well spend time, because:- There is usually more than one way to do given task in R. The book describes packages/commands that are generally considered to be the best/standard procedures.- The book describes best practices (coding style etc.) that are really beneficial.- The print quality is very high (nice paper, colorful graphs and even frequent code snippets are printed with colorful syntax highlighting).
A very nice book on the subject,the think i loved is that the writer makes clear that not all things can be covered on one book and also provides external resources on some of the need to know subjects.It is well writen and as a person who had no expirience on the subject (i do now!)I would suggest the book to anyone who wants to take look on R for Data Science.
I have done several online R courses before I decided to purchase this book. The book, being written by the celebrity of the R community, is really inspirational. It was a good summary for some of the courses that I did online. I am halfway through reading the book. In simple language, the author nicely guided me in learning R. Interested in learning R? I definitely recommend you buying this book.
Die klare Sprache und vor allem die klare Denkweise, die dem Buch und der vorgestellten tidyverse-Bibliothek zugrunde liegen, machen es zu einer spannenden und erfrischenden Lektüre. Selbst als langjähriger R-Nutzer habe ich vieles dazugelernt und bin nun in der Lage, sehr viel schlankeren und übersichtlicheren R-Code zu schreiben.
Several types of analyses are well explained in the book and are visualized in a nice graph.In addition more information was given than initially thought.I would definitely recommend this book.
It explains R programming in easy and simplest way for the beginners. For intermediate users it is not a best suggestion.
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