R für Data Science

Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren
2. aktualisierte und erweiterte Auflage 2024
ISBN: 978-3-96009-234-6
Verlag: dpunkt.Verlag

Buch, Deutsch, 592 Seiten, Format (B × H): 166 mm x 240 mm, Gewicht: 1076 g

Reihe: Animals

Mit R Daten analysieren - die anschauliche und verständliche Einführung2. Auflage des US-Bestellers, jetzt vollständig aktualisiert und erweitertHadley Wickham ist eine Legende auf dem Gebiet der Data Science: Er hat eine vollkommen neue, bahnbrechende Methode der Datenanalyse mit R entwickeltWickhams innovative Herangehensweise wird in diesem Buch beschrieben, es ist ein Standardwerk für Datenanalysten
Erfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Daten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen. Dieses Buch führt Sie in R und RStudio ein sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, mit denen Data-Science-Aufgaben effektiv und zeitsparend erledigt werden können. Auch wenn Sie keine Programmiererfahrung haben, können Sie mit diesem aktualisierten Standardwerk schnell in die Praxis der Data Science einsteigen.
Sie lernen, Daten zu importieren, aufzubereiten, zu visualisieren und die Ergebnisse zu präsentieren. Darüber hinaus bekommen Sie einen umfassenden Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind. Die zweite Auflage behandelt die neuesten Funktionen und Best Practices von Tidyverse und zeigt Ihnen in neu hinzugekommenen Kapiteln, wie Sie Daten aus Spreadsheets, Datenbanken und Websites nutzen. Zahlreiche Übungen unterstützen Sie dabei, das Gelernte praktisch auszuprobieren.
Themen des Buchs sind:

Visualisieren – Erstellen Sie Diagramme für die Datenauswertung und die Kommunikation von ErgebnissenTransformieren – Erkunden Sie Variablentypen und die Werkzeuge, um mit ihnen zu arbeitenImportieren – Lesen Sie Daten in R ein und bringen Sie sie in eine für die Analyse geeignete FormProgrammieren – Lernen Sie leistungsfähige R-Tools kennen, mit denen Sie Datenprobleme leichter lösen könnenKommunizieren – Verwenden Sie Quarto, um Text, Code und Ergebnisse kombiniert darzustellen

Zielgruppe

- Data Scientists
- Datenanalyst*innen
- Studierende der Informatik

Autoren/Hrsg.

Wickham, Hadley

Çetinkaya-Rundel, Mine

Grolemund, Garrett

C¸etinkaya-Rundel, Mine

Weitere Mitwirkende

Langenau, Frank

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Programmier- und Skriptsprachen
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Data Mining
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Automatische Datenerfassung, Datenanalyse

Über Autor(innen)

Wickham, Hadley
Hadley Wickham ist Chief Scientist bei Posit, PBC, Gewinner des COPSS-Preises 2019 und Mitglied der R Foundation. Er erstellt Tools (sowohl im Bereich der Datenverarbeitung als auch kognitive), die Data Science einfacher, schneller und unterhaltsamer machen. Zu seinen Arbeiten gehören Pakete für Data Science (Tidyverse: ggplot2, dplyr und tidyr) und die Entwicklung prinzipieller Software (beispielsweise roxygen2, testthat und pkgdown). Außerdem ist er Autor, Lehrer und gefragter Redner, der den Einsatz von R für Data Science propagiert. Mehr erfahren Sie auf seiner Website unter http://hadley.nz.

Grolemund, Garrett
Garrett Grolemund ist Statistiker, Lehrer und Director of Learning bei der Posit Academy. Er ist Autor von Hands-On Programming with R (O’Reilly) und hat schon früh zu Tidyverse beigetragen.

Çetinkaya-Rundel, Mine
Mine Çetinkaya-Rundel ist Professor of the Practice am Department of Statistical Science an der Duke University in Durham, North Carolina. Außerdem ist sie Developer Educator bei Posit, PBC. Mines Arbeit konzentriert sich auf Innovationen in der Statistik und der Data-Science-Pädagogik, wobei der Schwerpunkt auf Informatik, reproduzierbarer Forschung, studentenzentriertem Lernen und Open-Source-Bildung liegt. Sie hat im Rahmen des Open-Intro-Projekts einführende Statistik-Lehrbücher verfasst, sie ist die Initiatorin und Betreuerin von Data Science in a Box und unterrichtet die beliebte Statistics with R Specialization auf Coursera. Mine wurde 2021 mit dem Hogg Award for Excellence in Teaching Introductory Statistics, 2018 mit dem Harvard Pickard Award und 2016 mit dem ASA Waller Education Award ausgezeichnet. Mehr erfahren Sie auf ihrer Website (https://minecr.com).