PDF-Bücher R für Data Science: Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
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R für Data Science: Daten importieren, bereinigen, umformen, modellieren und visualisieren
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Haben Sie alle diese Dinge tun, die Sie eine herausragende Persönlichkeit sein lenken? Haben Sie einige Teile die tun? Viele Menschen haben die Bereitschaft eine außergewöhnliche Person in jedem Zustand. Eingeschränkte Zustand sowie Umstand bedeutet nicht, dass es beschränkt ist etwas besser zu machen. Wenn Sie entscheiden wollen, etwas viel Besseres zu tun, ist es erforderlich, für Sie zu treffen R Für Data Science: Daten Importieren, Bereinigen, Umformen, Modellieren Und Visualisieren zur Orientierung.
Pressestimmen
"Hadley Wickham ist eine Legende auf dem Gebiet der Data Science, weil er eine vollkommen neue Methode der Datenanalyse entwickelt hat. Sein neues Buch zusammen mit Garrett Grolemund dokumentiert diesen innovativen Ansatz und wird zweifellos zur Bibel für eine Generation von Datenanalysten.†Author: Roger D. Peng Professor der Biostatistik, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
Autorenkommentar
Hadley Wickham ist Chief Scientist bei RStudio und Mitglied der R Foundation. Er erstellt Tools (sowohl technische als auch kognitive), die Data Science leichter, schneller und unterhaltsamer machen. Mehr dazu erfahren Sie auf seiner Website unter http://hadley.nz. Garrett Grolemund ist Statistiker, Lehrer und Master Instructor bei RStudio, und er ist Autor von Hands-On Programming with R (O’Reilly). Viele seiner Unterrichtsvideos sind auf oreilly.com/safari verfügbar.
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Taschenbuch: 502 Seiten
Verlag: O'Reilly; Auflage: 1 (30. Oktober 2017)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3960090501
ISBN-13: 978-3960090502
Größe und/oder Gewicht:
16,4 x 3 x 23,8 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
3.9 von 5 Sternen
3 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 96.622 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Ich würde mich als "Dateninteressiert" und "Excel-Experte" bezeichnen - auch sind mir Datenbanken und Programmiersprachen nicht fremd. Allerdings sind mir noch statistische Programme wie R noch nicht geläufig, weshalb ich mir dieses Buch zugelegt habe. Und ich muss sagen ich verstehe es echt super - arbeite sehr gerne damit.
Als Experte in einem stark datengetriebenem Wirtschaftszweig wurde mir die herkömmliche Excel-Welt letztenendes zu klein.Dieses Buch (R für Data Sciene) leitet sie anschaulich und sinnvoll in eine neue Dimension mit Daten umzugehen. Es ist kein einfacher Weg, aber einer der sich langfristig für jeden lohnen wird.R ist grundsätzlich eine Progammiersprache zur Datenbearbeitung. In diesem Buch wird der Umgang mit der blanken R-Sprache erklärt und ist 1:1 auf die grafische Oberfläche R Studio anwendbar. An letzterem habe ich mich orientiert.Das Buch ist sehr sinnvoll aufgebaut, man steigt mit ersten Erstellungen von Graphen (Liniendiagramme, Balkendiagramme, etc.) ein, damit ein schneller Fortschritt gewährleistet ist.Man arbeitet sich schnell weiter und im Grunde werden final folgende Themengebiete zur guten Einführung erläutert: - R erkunden- Daten aufbereiten- Programmieren- Statistisch modellieren- Ergenbisse visualieren und kommunizierenFür mich hat das Buch einen extrem hohen Mehrwert, welchen ich beruflich anwende. Einmal eingetaucht wird man schenll die Vorteile gegenüber Excel & Co. erkennen.Das Programmierlevel ist für einen totalen Einsteiger wie ich es bin dennoch verständlich und man hat schnelle Fortschritte zu verzeichen.Kleines Manko: Bei jedem Thema gibt es a.) Beispiele und b.) Aufgaben. Manche Aufgaben waren für mich letztenendes nicht lösbar, weil ich nicht wusste welches Ergebnis gefragt bzw. richtig wäre.Wie eingangs erwähnt ein sehr lohnenswertes, zukunftsträchtiges Buch. Jeder der mit Daten auch nur irgendwie in Berührung kommt wird einen Benefit daraus ziehen.Es bleibt eine interessante Mixtur aus, Daten bearbeiten - programmieren und statistische Lehre!
Das Buch ist auf Englisch im Internet frei und völlig legal verfügbar (google hilft!). Ich hatte es dort angefangen zu lesen, um zu testen ob mir der Aufbau und die Art des Schreibens zusagen. Da ich aber lieber ein gebundenes Buch zum Lernen nutze, habe ich mir die Printversion bestellt. Ich hatte gedacht, dass sich das Buch eventuell auf Deutsch leichter lesen lässt, als das englische Original, da Sachbücher im Detail komplex sein können. Aber ich ärgere mich zu oft über die schlechte Übersetzung und ich bedauere mir das Buch nicht doch auf Englisch bestellt zu haben.An einer Stelle an der es um die Sortierung von Daten geht, ist im deutschen Buch von "Bindungen" die Rede. Ich musste erst online in die englische Version gucken um zu erkennen, dass die dort erwähnten "ties" im Sinne von Gleichstand (= selbe Werte, also nicht eindeutig sortierbar) gemeint waren. Und eben nicht die "tie" die man sich als Krawatte um den Hals „bindet“...Im selben Abschnitt benutzt die englische Vorlage konsistent den Begriff "ranking". Während im Deutschen die ranking Funktionen zunächst als "Rangfunktionen" eingeführt werden, später aber plötzlich als "Kategorisierungsfunktionen" bezeichnet werden. Ein Begriff den man bis dahin nicht findet und der mir auch erst nach einem Blick ins Englische klar wurde.An anderer Stelle werden „trigonometric functions“ mit „geometrischen“ anstatt mit „trigonometrischen“ Funktionen übersetzt.Man könnte diese Liste sicher leicht erweitern.Mein Rat: Finger weg von der Deutschen Übersetzung und lieber das sehr gut geschriebene englische Original bestellen. (Diese war zuletzt sogar deutlich günstiger bei Amazon zu haben!)
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