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Titre original :
Data Analysis with R, Second Edition
Contenu du livre :
Apprenez, par l'exemple, les principes fondamentaux de l'analyse des données ainsi que plusieurs méthodes et techniques intermédiaires et avancées allant de la classification et de la régression aux méthodes bayésiennes et au MCMC, qui peuvent être mises en œuvre immédiatement.
Caractéristiques principales :
⬤ Analysez vos données à l'aide de R - le langage de programmation statistique le plus puissant.
⬤ Apprenez à mettre en œuvre des statistiques appliquées à l'aide de cas d'utilisation pratiques.
⬤ Utilisez des packages R populaires pour travailler avec des données structurées et non structurées.
Description du livre :
Souvent l'outil de prédilection des universitaires, R s'est répandu dans le secteur privé et peut être trouvé dans les pipelines de production de certaines des entreprises les plus avancées et les plus prospères. La puissance et la spécificité de R permettent à l'utilisateur d'exprimer des analyses complexes facilement, rapidement et succinctement.
En commençant par les bases de R et du raisonnement statistique, ce livre plonge dans l'analyse prédictive avancée, montrant comment appliquer ces techniques à des données réelles à l'aide d'exemples concrets.
Rempli de problèmes et d'exercices attrayants, ce livre commence par un examen de R et de sa syntaxe avec des packages tels que Rcpp, ggplot2 et dplyr. Ensuite, vous vous familiariserez avec les principes fondamentaux de la statistique appliquée et vous vous appuierez sur ces connaissances pour réaliser des analyses sophistiquées et puissantes. Résolvez les difficultés liées à l'analyse des données dans la pratique et trouvez des solutions pour travailler avec des données désordonnées, des données volumineuses, communiquer des résultats et faciliter la reproductibilité.
Ce livre est conçu pour être une ressource inestimable à toutes les étapes de la carrière d'un analyste de données.
Ce que vous apprendrez
⬤ Une compréhension approfondie du raisonnement statistique et de la théorie de l'échantillonnage.
⬤ Les tests d'hypothèses permettent de tirer des conclusions à partir de vos données.
⬤ Apprendre les méthodes bayésiennes d'estimation des paramètres.
⬤ Entraînez des modèles de régression, de classification et de séries temporelles.
⬤ Traiter les données manquantes avec élégance grâce à l'imputation multiple.
⬤ Identifier et gérer les points de données problématiques.
⬤ Apprenez à adapter vos analyses à des données plus importantes avec Rcpp, data. table, dplyr et la parallélisation.
⬤ Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour faciliter votre travail et la reproductibilité.
A qui s'adresse ce livre :
Les scientifiques et analystes de données en herbe qui découvrent le concept de l'analyse de données ou qui souhaitent construire des modèles analytiques efficaces en R trouveront ce livre utile. Aucune exposition préalable à l'analyse de données n'est nécessaire, bien qu'une compréhension fondamentale du langage de programmation R soit requise pour tirer le meilleur parti de ce livre.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781788393720 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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