R pro každého: Pokročilá analytika a grafika

Recenze čtenářů

Celkově je kniha R pro každého chválena jako komplexní a užitečný zdroj informací pro výuku R, zejména pro začátečníky a středně pokročilé uživatele. Mnoho recenzentů oceňuje její strukturovaný přístup a praktické příklady, zatímco někteří vyjadřují zklamání nad fyzickým stavem knihy a několik z nich považuje obsah za zastaralý.

⬤ Komplexní a dobře strukturovaná
⬤ vhodná pro začátečníky i zkušené
⬤ pokrývá jak základní verzi R, tak tidyverse
⬤ obsahuje cenné kapitoly o statistice a strojovém učení
⬤ návody krok za krokem jsou přehledné
⬤ vhodná pro výuku programovacích konceptů
⬤ užitečná pro přípravu na zkoušky.

⬤ Některé obdržené výtisky nebyly ve stavu nové knihy a vypadaly jako použité
⬤ několika recenzentům připadal obsah matoucí nebo zastaralý
⬤ drobné výtky k prezentaci nebo fyzické kvalitě knihy.

(na základě 55 hodnocení čtenářů)

Původní název:

R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics

Obsah knihy:

Statistické výpočty pro programátory, vědce, kvantisty, uživatele Excelu a další odborníky

Pomocí open source jazyka R můžete vytvářet výkonné statistické modely, které vám pomohou odpovědět na mnoho nejnáročnějších otázek. Pro nestatistiky je tradičně obtížné naučit se jazyk R a většina knih o něm předpokládá příliš mnoho znalostí, než aby jim mohly pomoci. Řešením je R pro každého, druhé vydání.

Na základě svých nepřekonatelných zkušeností s výukou nových uživatelů napsal profesionální datový vědec Jared P. Lander dokonalou učebnici pro každého, kdo se statistickým programováním a modelováním teprve začíná. Tato příručka, uspořádaná tak, aby učení bylo snadné a intuitivní, se zaměřuje na 20 % funkcí R, které budete potřebovat k realizaci 80 % moderních datových úloh.

Landerovy samostatné kapitoly začínají naprostými základy a nabízejí rozsáhlé praktické cvičení a ukázkový kód. Stáhnete si a nainstalujete R, budete se pohybovat v prostředí R a používat jej, zvládnete základní ovládání programu, import dat, manipulaci s nimi a vizualizaci a projdete si několik základních testů. Na těchto základech pak vytvoříte několik kompletních modelů, lineárních i nelineárních, a použijete některé techniky dolování dat. Poté vše zúročíte v reprodukovatelnosti svého kódu pomocí LaTeXu, RMarkdownu a Shiny.

Až skončíte, nebudete jen umět psát programy v R, ale budete připraveni řešit statistické problémy, které vás zajímají nejvíce.

Pokrytí zahrnuje.

⬤ Prozkoumejte R, RStudio a balíčky R.

⬤ Použití R pro matematiku: typy proměnných, vektory, volání funkcí a další.

⬤ Využívejte datové struktury, včetně datových rámců, matic a seznamů.

⬤ Číst mnoho různých typů dat.

⬤ Vytvářet atraktivní a intuitivní statistickou grafiku.

⬤ Napsat uživatelsky definované funkce.

⬤ Řídit tok programu pomocí if, ifelse a složitých kontrol.

⬤ Zlepšete efektivitu programu pomocí skupinových manipulací.

⬤ Slučovat a přetvářet více datových souborů.

⬤ Manipulovat s řetězci pomocí prostředků R a regulárních výrazů.

⬤ Vytvořte normální, binomické a Poissonovo rozdělení pravděpodobnosti.

⬤ Sestavte lineární, zobecněné lineární a nelineární modely.

⬤ Programovat základní statistiky: průměr, směrodatnou odchylku a t-testy.

⬤ Trénovat modely strojového učení.

⬤ Vyhodnoťte kvalitu modelů a výběr proměnných.

⬤ Předcházet nadměrnému přizpůsobení a provádět výběr proměnných pomocí elastické sítě a bayesovské metody.

⬤ Analyzovat jednorozměrná a vícerozměrná data časových řad.

⬤ Seskupovat data pomocí K-means a hierarchického shlukování.

⬤ Příprava sestav, prezentací a webových stránek pomocí knitr.

⬤ Zobrazení interaktivních dat pomocí RMarkdown a htmlwidgetů.

⬤ Vytváření ovládacích panelů pomocí nástroje Shiny.

⬤ Vytvářet opakovaně použitelné balíčky R pomocí devtools a Rcpp.

Zaregistrujte svůj produkt na adrese informit.com/register a získejte pohodlný přístup ke stažení, aktualizacím a opravám, jakmile budou k dispozici.

Normal 0 false false false false EN-US X-NONE X-NONE.