R For Data Science

Author: Hadley Wickham
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 9781491910368
Size: 19.16 MB
Format: PDF
View: 56

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

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 9783897216501
Size: 19.35 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 12

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Beginning Data Science In R

Author: Thomas Mailund
Publisher: Apress
ISBN: 9781484226711
Size: 19.46 MB
Format: PDF, Docs
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Discover best practices for data analysis and software development in R and start on the path to becoming a fully-fledged data scientist. This book teaches you techniques for both data manipulation and visualization and shows you the best way for developing new software packages for R. Beginning Data Science in R details how data science is a combination of statistics, computational science, and machine learning. You’ll see how to efficiently structure and mine data to extract useful patterns and build mathematical models. This requires computational methods and programming, and R is an ideal programming language for this. This book is based on a number of lecture notes for classes the author has taught on data science and statistical programming using the R programming language. Modern data analysis requires computational skills and usually a minimum of programming. What You Will Learn Perform data science and analytics using statistics and the R programming language Visualize and explore data, including working with large data sets found in big data Build an R package Test and check your code Practice version control Profile and optimize your code Who This Book Is For Those with some data science or analytics background, but not necessarily experience with the R programming language.

Keine Angst Vor Microsoft Access

Author: Andreas Stern
Publisher: O'Reilly
ISBN: 9783960100522
Size: 15.53 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Irgendwann kommt der Moment, in dem Excel nicht mehr für Ihre Zwecke ausreicht und Sie eine Datenbank anlegen wollen. Dann bietet es sich an, Microsoft Access einzusetzen. Access ist allerdings im Unterschied zu anderen Office-Programmen nicht durch reines Ausprobieren zu erlernen. Vorab gilt es zu planen, welche Daten Sie mit Access verwalten möchten, wie also das Datenmodell Ihrer Datenbank aussehen soll. Hilfreich ist außerdem ein grundlegendes Verständnis der beiden Programmiersprachen SQL (Structured Query Language) und VBA (Visual Basic for Applications). Schon mit wenigen Befehlen und kleinen Programmen können Sie viel effektiver mit Ihrer Datenbank arbeiten. Dass Access kein Angstgegner sein muss, hat Andreas Stern als langjähriger Informatik-Dozent schon vielen Einsteigern und Nichtprogrammierern bewiesen. In diesem praktischen Arbeitsbuch demonstriert er beispielhaft an drei ganz unterschiedlichen Projekten (Unternehmen, Sportverein, Buchausleihe) die Vorgehensweise bei der Datenbank-Entwicklung: von der Konzeption bis hin zum reibungslosen Betrieb. Aus dem Inhalt: - Datenbanken kennenlernen: Den Aufbau und die Benutzung einer Datenbank an einem Beispiel nachvollziehen - Ihre Datenbank konzipieren: Ein korrektes Datenmodell für Ihre Datenbank erstellen - Daten für Ihre Datenbank: Datentypen, Datenimport von Echtdaten, Datenorganisation und das Generieren von Testdaten - Tabellen: Tabellen anlegen und Beziehungen definieren - Erste Formulare: Formulare mit Textfeldern, Schaltflächen und weiteren Elementen erstellen - Steuerelemente: Formulare um Bedienelemente zum Speichern, Löschen, Berechnen u.v.a. ergänzen - Abfragen: mit SQL individuelle Abfragen entwerfen - Programmierung für Einsteiger: verständliche Einführungen in VBA und SQL, die keine Programmierkenntnisse voraussetzen

Einf Hrung In Data Science

Author: Joel Grus
Publisher: O'Reilly
ISBN: 9783960100256
Size: 14.13 MB
Format: PDF, Kindle
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Dieses Buch führt Sie in Data Science ein, indem es grundlegende Prinzipien der Datenanalyse erläutert und Ihnen geeignete Techniken und Werkzeuge vorstellt. Sie lernen nicht nur, wie Sie Bibliotheken, Frameworks, Module und Toolkits konkret einsetzen, sondern implementieren sie auch selbst. Dadurch entwickeln Sie ein tieferes Verständnis für die Zusammenhänge und erfahren, wie essenzielle Tools und Algorithmen der Datenanalyse im Kern funktionieren. Falls Sie Programmierkenntnisse und eine gewisse Sympathie für Mathematik mitbringen, unterstützt Joel Grus Sie dabei, mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der Data Science vertraut zu werden und sich Programmierfähigkeiten anzueignen, die Sie für die Praxis benötigen. Dabei verwendet er Python: Die weitverbreitete Sprache ist leicht zu erlernen und bringt zahlreiche Bibliotheken für Data Science mit. Aus dem Inhalt: - Absolvieren Sie einen Crashkurs in Python - Lernen Sie die Grundlagen von linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung kennen und erfahren Sie, wie diese in Data Science eingesetzt werden - Sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren Sie Daten - Tauchen Sie in die Welt des maschinellen Lernens ein - Implementieren Sie Modelle wie k-nearest Neighbors, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und Clustering - Entdecken Sie Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse, MapReduce und Datenbanken

Data Science In R

Author: Deborah Nolan
Publisher: CRC Press
ISBN: 9781498759878
Size: 10.80 MB
Format: PDF, Docs
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Effectively Access, Transform, Manipulate, Visualize, and Reason about Data and Computation Data Science in R: A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving illustrates the details involved in solving real computational problems encountered in data analysis. It reveals the dynamic and iterative process by which data analysts approach a problem and reason about different ways of implementing solutions. The book’s collection of projects, comprehensive sample solutions, and follow-up exercises encompass practical topics pertaining to data processing, including: Non-standard, complex data formats, such as robot logs and email messages Text processing and regular expressions Newer technologies, such as Web scraping, Web services, Keyhole Markup Language (KML), and Google Earth Statistical methods, such as classification trees, k-nearest neighbors, and naïve Bayes Visualization and exploratory data analysis Relational databases and Structured Query Language (SQL) Simulation Algorithm implementation Large data and efficiency Suitable for self-study or as supplementary reading in a statistical computing course, the book enables instructors to incorporate interesting problems into their courses so that students gain valuable experience and data science skills. Students learn how to acquire and work with unstructured or semistructured data as well as how to narrow down and carefully frame the questions of interest about the data. Blending computational details with statistical and data analysis concepts, this book provides readers with an understanding of how professional data scientists think about daily computational tasks. It will improve readers’ computational reasoning of real-world data analyses.

Practical Data Science Cookbook

Author: Tony Ojeda
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 9781783980253
Size: 16.28 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
View: 56

If you are an aspiring data scientist who wants to learn data science and numerical programming concepts through hands-on, real-world project examples, this is the book for you. Whether you are brand new to data science or you are a seasoned expert, you will benefit from learning about the structure of data science projects, the steps in the data science pipeline, and the programming examples presented in this book. Since the book is formatted to walk you through the projects with examples and explanations along the way, no prior programming experience is required.