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Contenu du livre :
Ce livre explore les subtilités de la gestion et du nettoyage des données de séries temporelles de différentes tailles, échelles et granularités, la préparation des données pour l'analyse et la visualisation, et les différentes approches de la modélisation et de la prévision des séries temporelles classiques et de l'apprentissage automatique.
Une série d'éléments pédagogiques soutiennent les étudiants, notamment des exercices de fin de chapitre, des problèmes, des quiz et des études de cas. Les études de cas sont conçues pour stimuler l'apprenant, en introduisant des ensembles de données plus importants, des compétences accrues en matière de gestion des données, ainsi que des packages et des fonctions R appropriés pour l'analyse des données du monde réel.
En plus de fournir des programmes R commentés et des ensembles de données, le site Web d'accompagnement du livre propose des études de cas supplémentaires, des diapositives de cours, des vidéos et des solutions d'exercices. Accessible aux personnes ayant des connaissances de base en statistiques et en probabilités, cet ouvrage est un texte pratique idéal pour les étudiants de premier et de deuxième cycle, ainsi que pour les chercheurs dans des disciplines riches en données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781108837774 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Sous-titre : | Data Management, Description, Modeling and Forecasting |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 550 |
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