Data Science. Програмування, аналіз та візуалізація

Рік видання: 2019

Обкладинка: м'яка

Кількість сторінок: 360

Формат: 168x237

Трансформувати raw щоб дані перетворилися на готові до використання знання, вам потрібна здатність аналізувати, перетворювати, а іноді й візуалізувати їх. Винагородою за докладені зусилля є краще розуміння різних складних питань із багатьох галузей знань. Крім того, знання процесів програмної обробки даних дозволяє швидко виявляти та описувати шаблони даних, які практично неможливо помітити за допомогою інших методів. Однак для багатьох дослідників перешкодою для використання цих привабливих можливостей є необхідність писати код.

Ось посібник із програмування на R для науковців із обробки даних, особливо корисний для тих, хто не має досвіду в цьому поле. Необхідні інструменти та технології докладно описані тут. Надає вказівки щодо встановлення, налаштування, виконання та керування кодом, відстеження версій проекту та змін, а також використання інших основних механізмів. Окремі кроки створення коду в R пояснюються докладно та доступно. Завдяки цій книзі ви зможете плавно переходити до виконання конкретних завдань і створювати потрібні програми. Розуміння поданого в ній вмісту полегшується завдяки численним прикладам і вправам, що дозволяє швидко розпочати ефективний аналіз власних наборів даних.

У цій книзі, зокрема:

• підготовка робочого середовища та початок програмування в R
• основи управління проектами, керування версіями та створення документації
• кадри даних, пакети dplyr і tidyr
• код візуалізації даних і пакет ggplot2
• розробка програм і технології співпраця в командах спеціалістів

Simply R and data. Ви вичавите кожну краплину знань!

Про авторів

Майкл Фрімен — науковець, який спеціалізується на науці про дані та візуалізації даних. Раніше він проводив глобальні дослідження охорони здоров’я. Він зацікавлений у використанні науки про дані в галузі соціальної справедливості.

Доктор Джоел Россє академічним лектором. Спеціалізується на викладанні програмування. Він зацікавлений у дослідженнях у сфері ігор та гейміфікації та «обчислювальних систем без кордонів». Він також проводив дослідження систем краудфандингу та підтримки екорозвитку.

Зміст

• Передмова
• Вступ

  Основна тема книги

  Для кого ця книга?

  Структура книги

  Частина I. Вступ

  Частина II. Управління проектами

  Частина ІІІ. Базові мовні навички R

  Частина IV. Трансформація даних

  Частина V. Візуалізація даних

  Частина VI. Створення програм і спільний доступ до них

  Умовні позначення книг

  Як читати цю книгу?

  Пов’язаний код

  Подяка

• Про авторів
• І. Вступ
• 1. Підготовка комп’ютера

  Написання коду

  Керування кодом

  Виконання коду

  1.1. Підготовка інструментів командного рядка

  1.1.1. Командний рядок у macOS

  1.1.2. Командний рядок у Windows

  1.1.3. Командний рядок у Linux

  1.2. Встановлення git

  1.3. Створення облікового запису GitHub

  1.4. Вибір текстового редактора

  1.4.1. Атом

  1.4.2. Код Visual Studio

  1.4.3. Піднесений текст

  1.5. R

  Завантажити мову 1.6. Завантаження RStudio

• 2. Використання командного рядка