Note :
Le livre « Programming Skills for Data Science » de Mike Freeman et Joel Ross est une introduction complète et accessible à la science des données et à la programmation R. Il convient donc aux débutants et aux personnes en transition vers R. Il couvre les sujets essentiels de manière méthodique et soutient l'apprentissage avec des exercices, bien qu'il manque de profondeur dans certains domaines avancés.
Avantages:⬤ Couverture complète des sujets essentiels de la science des données, y compris git, markdown et la programmation R.
⬤ Bien structuré avec des explications claires et précises.
⬤ Bien structuré avec des explications claires, facilitant la compréhension des concepts complexes.
⬤ Inclut des exercices pratiques et des ressources disponibles sur GitHub pour une mise en pratique.
⬤ Approche pédagogique encourageante pour les débutants, mettant l'accent sur des exemples de codage clairs et sur la visualisation des données.
⬤ Rédigé dans un langage accessible qui aide les apprenants en les guidant pas à pas.
⬤ Certains sujets importants, tels que la programmation orientée objet et le traitement des données, ne sont pas suffisamment couverts.
⬤ Manque de profondeur dans certains domaines, et certaines nuances de la science des données ne sont pas complètement articulées.
⬤ Peut laisser le lecteur sur sa faim en ce qui concerne les connaissances plus avancées et les solutions aux problèmes courants, tels que les conflits de paquets.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Data Science Foundations Tools and Techniques: Core Skills for Quantitative Analysis with R and Git
Les compétences pratiques fondamentales dont vous avez besoin pour vous plonger dans la science des données.
Les techniques de la science des données permettent de transformer des données brutes en informations exploitables dans des domaines allant de l'urbanisme à la médecine de précision. Programming Skills for Data Science rassemble toutes les compétences fondamentales dont vous avez besoin pour démarrer, même si vous n'avez aucune expérience de la programmation ou de la science des données.
Michael Freeman et Joel Ross vous guident dans l'installation et la configuration des outils dont vous avez besoin pour résoudre des problèmes de science des données de niveau professionnel, y compris le langage R largement utilisé et le système de contrôle de version Git. Ils vous expliquent comment transformer vos données en une forme facile à utiliser, à analyser et à visualiser afin que d'autres puissent voir les modèles que vous avez découverts. Étape par étape, vous maîtriserez de puissantes techniques de programmation R et des compétences de dépannage pour sonder les données de nouvelles façons et à plus grande échelle.
Freeman et Ross enseignent à l'aide d'exemples pratiques et d'exercices qui peuvent être combinés pour former des projets complets de science des données. Tout est axé sur l'application dans le monde réel, de sorte que vous pouvez rapidement commencer à analyser vos propres données et obtenir des réponses sur lesquelles vous pouvez agir. Apprenez à .
⬤ Installez votre environnement complet de science des données, y compris R et RStudio.
⬤ Gérer efficacement les projets, du suivi des versions à la documentation.
⬤ Héberger, gérer et collaborer sur des projets de science des données avec GitHub.
⬤ Maîtriser les fondamentaux du langage R : syntaxe, concepts de programmation et structures de données.
⬤ Charger, formater, explorer et restructurer des données pour une analyse réussie.
⬤ Interagir avec les bases de données et les API web.
⬤ Maîtriser les principes clés de la visualisation précise et intuitive des données.
⬤ Produire des visualisations attrayantes et interactives avec ggplot et d'autres packages R.
⬤ Transformer les analyses en documents et sites partageables avec R Markdown.
⬤ Créer des applications web interactives de science des données avec Shiny.
⬤ Collaborer harmonieusement au sein d'une équipe de science des données.
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| ISBN : | 9780135133101 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 384 |
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)
