Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est généralement bien accueilli pour son enseignement abordable et pratique de la programmation R, en particulier pour ceux qui ont une certaine expérience de la programmation. Il offre un bon mélange de compétences en programmation et en analyse de données, mais il est considéré comme plus adapté aux apprenants intermédiaires qu'aux débutants absolus. Bien qu'il fournisse des exercices utiles et couvre des sujets utiles, certains lecteurs trouvent qu'il manque de profondeur et d'ampleur par rapport à d'autres livres sur R.
Avantages:⬤ Bien écrit et facile à comprendre
⬤ approche pratique de l'apprentissage de R
⬤ comprend des quiz et des exercices pour renforcer l'apprentissage
⬤ fournit des conseils précieux sur les structures de données et les applications
⬤ utile pour les programmeurs qui découvrent R
⬤ contient des chapitres sur l'écriture de paquets.
⬤ Peut ne pas convenir aux débutants complets sans expérience de la programmation
⬤ certains sujets sont traités plus en profondeur dans d'autres livres
⬤ manque d'une couverture complète de R ou de solutions détaillées aux problèmes de programmation
⬤ certains trouvent les premiers chapitres arides et difficiles.
(basé sur 30 avis de lecteurs)
Titre original :
Learning R: A Step-By-Step Function Guide to Data Analysis
Contenu du livre :
Apprenez à effectuer des analyses de données avec le langage et l'environnement logiciel R, même si vous n'avez que peu ou pas d'expérience en programmation. Grâce aux didacticiels de ce guide pratique, vous apprendrez à utiliser les outils R essentiels à l'analyse des données, y compris les types de données et les concepts de programmation.
La seconde moitié d'Apprendre R vous montre l'analyse de données en action, de l'importation des données à la publication des résultats. Chaque chapitre du livre comprend un quiz sur ce que vous avez appris et se termine par des exercices, dont la plupart impliquent l'écriture de code R.
Les exercices comprennent : ⬤ L'écriture d'un programme R simple et la découverte des possibilités du langage.
⬤ Utilisez des types de données tels que les vecteurs, les tableaux, les listes, les cadres de données et les chaînes de caractères.
⬤ Exécuter le code de manière conditionnelle ou répétée à l'aide de branches et de boucles.
⬤ Appliquer les modules d'extension de R et compiler votre propre travail pour d'autres.
⬤ Apprenez à nettoyer les données que vous importez à partir d'une variété de sources.
⬤ Comprendre les données grâce à la visualisation et aux statistiques sommaires.
⬤ Utiliser des modèles statistiques pour porter des jugements quantitatifs sur les données et faire des prédictions.
⬤ Apprendre ce qu'il faut faire lorsque les choses tournent mal lors de l'écriture du code d'analyse des données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781449357108 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2013 |
| Nombre de pages : | 250 |
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