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Wickham, Hadley: R für Data Science
R für Data Science , Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202404, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Wickham, Hadley~Çetinkaya-Rundel, Mine~Grolemund, Garrett, Übersetzung: Langenau, Frank, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: Algorithmen; Big Data; Data Mining; Data Science; Datenanalyse; Einführung; R-Code; RStudio; Statistik; Statistikumgebung R; Wahrscheinlichkeit; ggplot2; statistisch; tidyr, Fachschema: Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Informatik/EDV/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 166, Höhe: 34, Gewicht: 1076, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,
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R für Data Science, Fachbücher von Garrett Grolemund, Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel
Mit R Daten analysieren - die anschauliche und verständliche Einführung. Die 2. Auflage des US-Bestellers ist 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.
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Ähnliche Suchbegriffe für R-für-Data-Science
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Produkte zum Begriff R-für-Data-Science:
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Data Science für Einsteiger, Fachbücher von Amy TanDie Datenflut beherrschbar machen: Schnell und sicher navigieren, Potenziale erkennen - Datenanalyse einfach erklärt mit Konzentration auf Umsetzung: Daten bearbeiten, beurteilen und visualisieren - Schritt-für-Schritt-Anleitung - Leicht zugängliche Programme wie MS Excel, MS PowerBI oder R nutzen - Mit Arbeitshilfen zum Download - Auch ohne Vorwissen verständlich Kein Unternehmen kann es sich leisten, Datenanalyse zu ignorieren! Dieses Werk zeigt, wie Daten analysiert werden können und wie daraus Schlussfolgerungen für die Unternehmensstrategie abgeleitet werden können. In jedem Unternehmen werden heute in grossem Umfang Daten generiert, die die Grundlage für wichtige Entscheidungen bilden können. Bevor aus den Daten Schlussfolgerungen abgeleitet werden können, sind die Daten in zuverlässiger und reproduzierbarer Weise zu erfassen, auf Fehler und grobe Abweichungen zu prüfen und zu säubern sowie statistisch zu analysieren und für Managementpräsentationen vorzubereiten. Der Leser erhält hierfür eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und erfährt, wie aus rohen Daten zuverlässige Informationen werden.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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R-Programmierung für Data Science für absolute Einsteiger, Taschenbuch von Todor Balabanov,Krassimira Stoyanova, Verlag Unser Wissen,R-programmierung Für Data Science Für Absolute Einsteiger, Taschenbuch Von Todor Balabanov,krassimira Stoyanova, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-33908-4, Seitenanzahl: 7636,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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R for Data Science, 2e, Fachbücher von Garrett Grolemund, Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-rundelUse R to turn data into insight, knowledge, and understanding. With this practical book, aspiring data scientists will learn how to do data science with R and RStudio, along with the tidyverseâ a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Even if you have no programming experience, this updated edition will have you doing data science quickly. You'll learn how to import, transform, and visualize your data and communicate the results. And you'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle and the basic tools you need to manage the details. Updated for the latest tidyverse features and best practices, new chapters show you how to get data from spreadsheets, databases, and websites. Exercises help you practice what you've learned along the way. You'll understand how to: - Visualize: Create plots for data exploration and communication of results - Transform: Discover variable types and the tools to work with them - Import: Get data into R and in a form convenient for analysis - Program: Learn R tools for solving data problems with greater clarity and ease - Communicate: Integrate prose, code, and results with Quarto.63,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen Herbold
Data Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.
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Wickham, Hadley: R für Data ScienceR für Data Science , Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren , Querlenker > Sportfederung , Auflage: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202404, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: Wickham, Hadley~Çetinkaya-Rundel, Mine~Grolemund, Garrett, Übersetzung: Langenau, Frank, Auflage: 24002, Auflage/Ausgabe: 2., aktualisierte und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 592, Abbildungen: komplett in Farbe, Keyword: Algorithmen; Big Data; Data Mining; Data Science; Datenanalyse; Einführung; R-Code; RStudio; Statistik; Statistikumgebung R; Wahrscheinlichkeit; ggplot2; statistisch; tidyr, Fachschema: Data Mining (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Informatik/EDV/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 166, Höhe: 34, Gewicht: 1076, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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R für Data Science, Fachbücher von Garrett Grolemund, Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-RundelMit R Daten analysieren - die anschauliche und verständliche Einführung. Die 2. Auflage des US-Bestellers ist 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.54,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science für Einsteiger, Fachbücher von Amy TanDie Datenflut beherrschbar machen: Schnell und sicher navigieren, Potenziale erkennen - Datenanalyse einfach erklärt mit Konzentration auf Umsetzung: Daten bearbeiten, beurteilen und visualisieren - Schritt-für-Schritt-Anleitung - Leicht zugängliche Programme wie MS Excel, MS PowerBI oder R nutzen - Mit Arbeitshilfen zum Download - Auch ohne Vorwissen verständlich Kein Unternehmen kann es sich leisten, Datenanalyse zu ignorieren! Dieses Werk zeigt, wie Daten analysiert werden können und wie daraus Schlussfolgerungen für die Unternehmensstrategie abgeleitet werden können. In jedem Unternehmen werden heute in grossem Umfang Daten generiert, die die Grundlage für wichtige Entscheidungen bilden können. Bevor aus den Daten Schlussfolgerungen abgeleitet werden können, sind die Daten in zuverlässiger und reproduzierbarer Weise zu erfassen, auf Fehler und grobe Abweichungen zu prüfen und zu säubern sowie statistisch zu analysieren und für Managementpräsentationen vorzubereiten. Der Leser erhält hierfür eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und erfährt, wie aus rohen Daten zuverlässige Informationen werden.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Science, Fachbücher von Stefanie VoglDie Methoden der Datenanalyse gewinnen mit der exponentiell wachsenden Rechnerleistung und dem Aufschwung des Machine Learnings bzw. der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung. Das vorliegende Lehrbuch bietet einen anwendungsorientierten Einstieg in die für die modernen Verfahren der Datenanalyse („Data Science“) notwendigen Grundlagen. Das Buch behandelt im ersten Teil die deskriptive Statistik, mit der die Datenanalyse beginnen sollte. Im zweiten Teil wird die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt, die als Grundlage für die weiteren Kapitel benötigt wird. Teil drei behandelt die klassischen Themen der induktiven Statistik. Danach werden im vierten Teil verschiedene weiterführende Methoden der Datenanalyse behandelt. Neben klassischen Methoden wie Faktoren- oder Clusteranalyse werden hier beispielsweise auch die Einsatzmöglichkeiten von neuronalen Netzen gezeigt. Das Buch setzt keine besonderen mathematischen Kenntnisse voraus. Die Methoden sind in klarer, verständlicher Sprache beschrieben und durch zahlreiche praxisrelevante Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungsaufgaben vertiefen das Verständnis. Herleitungen werden nur insoweit ausgeführt, wie sie zum Verständnis beitragen. Ziel des Buches ist es, eine verständliche, anschauliche Einführung in die oft als schwierig empfundene Statistik zu geben, ohne auf eine exakte Darstellung zu verzichten.29,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data-Science-Crashkurs, Fachbücher von Steffen HerboldData Science praxisnah erklärt Praxisnaher Einstieg mit anschaulichen Erklärungen und zahlreichen Anwendungsbeispielen, unterstützt durch interaktive Elemente. Für alle, die mehr über die Möglichkeiten der Datenanalyse lernen wollen, ohne gleich tief in die Theorie oder bestimmte Methoden einzusteigen. Der „Data-Science-Crashkurs“ bietet einen praxisnahen Einstieg in Data Science, angereichert mit interaktiven Elementen, der die Breite der Möglichkeiten der Datenanalyse aufzeigt. Dieses Buch geht tief genug, um Vorteile, Nachteile und Risiken zu verstehen, aber steigt dennoch nicht zu tief in die zugrunde liegende Mathematik ein. Es wird nicht nur erklärt, wofür wichtige Begriffe wie Big Data, maschinelles Lernen oder Klassifikation stehen, sondern auch anschaulich mit zahlreichen Beispielen aufgezeigt, wie Daten analysiert werden. Ein breiter Überblick über Analysemethoden vermittelt das nötige Wissen, um in eigenen Projekten geeignete Methoden auszuwählen und anzuwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Der benötigte Python-Quelltext, der beispielsweise zur Durchführung von Analysen oder zur Erstellung von Visualisierungen verwendet wird, ist in Form von Jupyter-Notebooks frei verfügbar.34,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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