The big R-book : from data science to learning machines for the professional / Philippe J.S. De Brouwer.
Material type: TextLanguage: English Publisher: Hoboken, NJ: Wiley, 2021Edition: First editionDescription: 207 páginas : 22 cmContent type: texto Media type: sin mediación Carrier type: volumenISBN: 9781119632726Subject(s): R (lenguaje de programación para computadora) | Estadística matemática -- Procesamiento de datos | Procesamiento de datos en líneaDDC classification: 519.5Item type | Current library | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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371.3 / B697n 2015 La nueva educación : los retos y desafíos de un maestro de hoy / | 384.55 / UL39b 2019 The business of media distribution : monetizing film, TV, and video content in an online world / | 387.7 / ES82v 2024 Viajar cambiará tu vida : 10 lecciones que aprendí al recorrer el mundo / | 519.5 / D288e 2021 The big R-book : | 519.5 / H121l 2016 Logic of statistical inference / | 519.5 / L665b2 2020 Business statistics : a first course / | 519.5 / R215l 2001 Linear statistical inference and its applications / |
Part 1. Introduction ; Part 2. Starting with R and Elements of Statistics ; Part 3. Data Import ; Part 4. Data Wrangling ; Part 5. Modelling ; Part 6. Introduction to Companies ; Part 7. Reporting ; Part 8. Bigger and Faster R ; Part 9. Appendices.
Este libro proporciona una introducción general a R con un enfoque en las herramientas y métodos comúnmente utilizados en ciencia de datos, con énfasis en la práctica y el uso comercial. La intención es proporcionar una guía práctica para no expertos con un enfoque en los usuarios comerciales. El autor cubre una amplia gama de temas en un solo libro: bases de datos, aprendizaje automático estadístico, manipulación de datos, visualización de datos e informes de dichos resultados. El libro incluye siete partes. La Parte 1 es una Introducción, la Parte 2 proporciona una descripción general de R y elementos estadísticos. La parte 3 gira en torno a los datos, mientras que la parte 4 se centra en la discusión de datos. A continuación, la Parte 5 se centra en la exploración de datos. El modelado se trata en la Parte 6, mientras que la Parte 7 cubre los informes. Finalmente, la Parte 7 contiene apéndices. Todos los temas cubiertos son importantes para alguien con experiencia en ciencias/matemáticas que busca aprender rápidamente varias tecnologías prácticas para ingresar o hacer la transición al creciente campo de la ciencia de datos.
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