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  1. R pour les data sciences

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R pour les data sciences

Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données

 

De Hadley Wickham et Garrett Grolemund

 

Editions Eyrolles - Collection : Blanche - août 2018

    • eBook [PDF + ePub + Mobipocket]

      26,99 €
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    Avis des lecteurs  

     

    Présentation

    Les data sciences constituent une discipline fascinante, qui vous servira à transformer des données brutes en idées et connaissances
    aisément compréhensibles. L’objectif de ce livre est de vous aider à maîtriser les outils essentiels qui vous permettront d’utiliser R dans la pratique des data sciences. Après l’avoir lu, vous pourrez faire face à la plupart des situations que vous rencontrerez dans vos projets, en exploitant au mieux les fonctionnalités de R.

    Mais avant de devenir un expert en R, vous devrez tout d’abord importer vos données, c’est-à-dire les lire, en général depuis un fichier, une base de données ou une API web, et les charger dans un cadre de données dans R. Si vous ne pouvez pas transférer vos données dans R, vous ne pourrez pas les analyser ! Une fois vos données importées, vous gagnerez beaucoup à les ranger. Une fois vos données rangées, vous passerez bien souvent par une étape de transformation. Une fois vos données rangées avec les variables dont vous avez besoin, la génération de connaissances reposera principalement sur deux moteurs : la visualisation et la modélisation. Leurs forces et faiblesses sont complémentaires, et toute bonne analyse doit tenir compte des deux.
    Inutile d’être un programmeur expert pour être un bon analyste de données, mais apprendre à programmer

    Supports disponibles

    • eBook [PDF + ePub + Mobipocket]

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