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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NT.EIA Wick / College 6c - Informatik & Computer	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0

- 2. Auflage des US-Bestellers, jetzt vollständig aktualisiert und erweitert

- Hadley Wickham ist eine Legende auf dem Gebiet der Data Science: Er hat eine vollkommen neue, bahnbrechende Methode der Datenanalyse mit R entwickelt

- Wickhams innovative Herangehensweise wird in diesem Buch beschrieben, es ist ein Standardwerk für Datenanalysten

 

Erfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Rohdaten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen können. Dieses Praxisbuch führt Sie ein in R und RStudio sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data-Science-Fragestellungen schnell und effektiv zu erledigen. Selbst wenn Sie keine Programmiererfahrung haben, werden Sie mit diesem Buch schnell in die Datenanalyse einsteigen können.

 

Sie lernen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse präsentieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.

 

In dieser aktualisierten und erweiterten 2. Auflage werden die neuesten Funktionen und Best Practices von Tidyverse vorgestellt. Neue Kapitel zeigen, wie Sie Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Websites abrufen können. Zahlreiche Übungen helfen Ihnen, das Gelernte in der Praxis anzuwenden.

 

Themen des Buchs sind:

- Visualisieren – Erstellen Sie Diagramme für die Datenauswertung und die Kommunikation von Ergebnissen

- Transformieren – Erkunden Sie Variablentypen und die Werkzeuge, um mit ihnen zu arbeiten

- Importieren – Lesen Sie Daten in R ein und bringen Sie sie in eine für die Analyse geeignete Form

- Programmieren – Lernen Sie leistungsfähige R-Tools kennen, mit denen Sie Datenprobleme leichter lösen können

- Kommunizieren – Verwenden Sie Quarto, um Text, Code und Ergebnisse kombiniert darzustellen

 

Zielgruppen:

Data Scientists, Datenanalyst*innen und Studierende der Informatik

 

(Verlagstext)