Book Description: Data Science Essentials with R Learn is a comprehensive guide to mastering the fundamentals of data science using R programming language. The book covers the entire spectrum of data science, from data manipulation and visualization to machine learning, providing readers with a solid foundation in the field. It begins by introducing the basics of R programming and gradually builds up to more advanced topics such as data visualization, statistical modeling, and machine learning. Throughout the book, practical examples and exercises help reinforce key concepts and techniques, making it an ideal resource for both beginners and experienced practitioners looking to expand their skillset. The book is divided into four parts: Part I provides an introduction to R programming, including basic syntax, data types, and control structures. Part II delves into data manipulation and visualization, covering topics such as data cleaning, data transformation, and visualization with ggplot2. Part III explores statistical modeling, including linear regression, time series analysis, and hypothesis testing. Finally, Part IV focuses on machine learning, covering topics such as supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning.

Data Science Essentials with R arn - это всеобъемлющее руководство по освоению основ науки о данных с использованием языка программирования R. Книга охватывает весь спектр науки о данных, от манипулирования данными и визуализации до машинного обучения, предоставляя читателям прочную основу в этой области. Он начинается с введения основ программирования на языке R и постепенно наращивается до более продвинутых тем, таких как визуализация данных, статистическое моделирование и машинное обучение. На протяжении всей книги практические примеры и упражнения помогают укрепить ключевые концепции и методы, что делает ее идеальным ресурсом как для начинающих, так и для опытных практиков, желающих расширить свой набор навыков. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит введение в программирование на языке R, включая базовый синтаксис, типы данных и структуры управления. Часть II посвящена обработке и визуализации данных, включая такие темы, как очистка данных, преобразование данных и визуализация с помощью ggplot2. Часть III исследует статистическое моделирование, включая линейную регрессию, анализ временных рядов и проверку гипотез. Наконец, часть IV посвящена машинному обучению, охватывая такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение.

Data Science Essentiels with R arn est un guide complet pour apprendre les bases de la science des données en utilisant le langage de programmation R. livre couvre tout le spectre de la science des données, de la manipulation des données et de la visualisation à l'apprentissage automatique, offrant aux lecteurs une base solide dans ce domaine. Il commence par l'introduction des bases de la programmation en langage R et s'étend progressivement à des sujets plus avancés tels que la visualisation des données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique. Tout au long du livre, des exemples et des exercices pratiques aident à renforcer les concepts et les méthodes clés, ce qui en fait une ressource idéale pour les débutants et les praticiens expérimentés désireux d'élargir leur ensemble de compétences. livre est divisé en quatre parties : La partie I contient une introduction à la programmation en langage R, y compris la syntaxe de base, les types de données et les structures de contrôle. La partie II traite du traitement et de la visualisation des données, y compris des sujets tels que le nettoyage des données, la conversion des données et la visualisation avec ggplot2. La partie III examine la modélisation statistique, y compris la régression linéaire, l'analyse des séries chronologiques et la vérification des hypothèses. Enfin, la partie IV traite de l'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond.

Data Science Essentials with R arn es una guía completa para dominar los fundamentos de la ciencia de datos utilizando el lenguaje de programación R. libro cubre todo el espectro de la ciencia de datos, desde la manipulación de datos y la visualización hasta el aprendizaje automático, proporcionando a los lectores una base sólida en este campo. Comienza con la introducción de los fundamentos de programación en el lenguaje R y se va incrementando progresivamente a temas más avanzados como la visualización de datos, la simulación estadística y el aprendizaje automático. A lo largo del libro, ejemplos prácticos y ejercicios ayudan a fortalecer conceptos y técnicas clave, lo que lo convierte en un recurso ideal tanto para principiantes como para practicantes experimentados que deseen ampliar su conjunto de habilidades. libro se divide en cuatro partes: Parte I contiene una introducción a la programación en lenguaje R, incluyendo sintaxis básica, tipos de datos y estructuras de control. La parte II se centra en el procesamiento y la visualización de datos, incluidos temas como la depuración de datos, la conversión de datos y la visualización mediante ggplot2. En la parte III se examinan las simulaciones estadísticas, incluida la regresión lineal, el análisis de series temporales y la verificación de hipótesis. Por último, la parte IV se centra en el aprendizaje automático, abarcando temas como el aprendizaje controlado e incontrolado, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

Data Science Essentials with R arn è una guida completa per imparare i fondamenti della scienza dei dati utilizzando il linguaggio di programmazione R. Il libro comprende tutta la gamma della scienza dei dati, dalla manipolazione dei dati alla visualizzazione all'apprendimento automatico, fornendo ai lettori una solida base in questo campo. Inizia con l'introduzione di basi di programmazione in lingua R e si sviluppa gradualmente a temi più avanzati, come la visualizzazione dei dati, la simulazione statistica e l'apprendimento automatico. Durante tutto il libro, esempi e esercizi pratici aiutano a rafforzare i concetti e le tecniche chiave, rendendola una risorsa ideale sia per i principianti che per gli esperti che desiderano ampliare le loro competenze. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I contiene un'introduzione alla programmazione in R, inclusa la sintassi di base, i tipi di dati e le strutture di gestione. La parte II è dedicata all'elaborazione e alla visualizzazione dei dati, inclusi temi quali la pulizia dei dati, la conversione dei dati e la visualizzazione con ggplot2. Parte III esamina le simulazioni statistiche, tra cui la regressione lineare, l'analisi delle serie temporali e la verifica delle ipotesi. Infine, la parte IV è dedicata all'apprendimento automatico, trattando temi quali l'apprendimento controllato e incontrollato, le reti neurali e l'apprendimento approfondito.

Data Science Essentials with R arn ist ein umfassender itfaden zur Beherrschung der Grundlagen der Datenwissenschaft mit der Programmiersprache R. Das Buch deckt das gesamte Spektrum der Datenwissenschaft von der Datenmanipulation und Visualisierung bis zum maschinellen rnen ab und bietet den sern eine solide Grundlage in diesem Bereich. Es beginnt mit der Einführung der Programmiergrundlagen in R und wird nach und nach auf fortgeschrittenere Themen wie Datenvisualisierung, statistische Modellierung und maschinelles rnen ausgeweitet. Während des gesamten Buches helfen praktische Beispiele und Übungen, Schlüsselkonzepte und -techniken zu stärken, was es zu einer idealen Ressource für Anfänger und erfahrene Praktiker macht, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I enthält eine Einführung in die Programmierung in der Sprache R, einschließlich der grundlegenden Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen. Teil II befasst sich mit der Verarbeitung und Visualisierung von Daten, einschließlich Themen wie Datenbereinigung, Datenkonvertierung und Visualisierung mit ggplot2. Teil III untersucht die statistische Modellierung einschließlich linearer Regression, Zeitreihenanalyse und Hypothesentest. Schließlich befasst sich Teil IV mit maschinellem rnen und behandelt Themen wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, neuronale Netzwerke und Deep arning.

Data Science Essentials with R arn to kompleksowy przewodnik po opanowaniu podstaw danych naukowych przy użyciu języka programowania R. Książka obejmuje całe spektrum danych, od manipulacji danymi i wizualizacji po uczenie maszynowe, zapewniając czytelnikom solidny fundament w tej dziedzinie. Rozpoczyna się od wprowadzenia fundamentów programowania R i stopniowo buduje do bardziej zaawansowanych tematów, takich jak wizualizacja danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe. W całej książce studia przypadków i ćwiczenia pomagają wzmocnić kluczowe koncepcje i metody, co czyni go idealnym zasobem zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków pragnących poszerzyć swój zestaw umiejętności. Książka podzielona jest na cztery części: Część I zawiera wprowadzenie do programowania R, w tym podstawową składnię, typy danych i struktury sterowania. Część II skupia się na przetwarzaniu i wizualizacji danych, w tym na takich tematach jak oczyszczanie danych, transformacja danych oraz wizualizacja ggplot2. Część III bada modelowanie statystyczne, w tym regresję liniową, analizę szeregów czasowych i testy hipotezy. Wreszcie część IV skupia się na uczeniu maszynowym, obejmując takie tematy, jak nadzorowane i niekontrolowane uczenie się, sieci neuronowe i głębokie uczenie się.

''

R arn ile Veri Bilimi Temelleri, R programlama dilini kullanarak veri biliminin temellerine hakim olmak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, veri manipülasyonu ve görselleştirmeden makine öğrenimine kadar veri biliminin tüm spektrumunu kapsar ve okuyuculara bu alanda sağlam bir temel sağlar. R programlama temellerinin tanıtılmasıyla başlar ve yavaş yavaş veri görselleştirme, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi gibi daha gelişmiş konuları oluşturur. Kitap boyunca, vaka çalışmaları ve alıştırmalar, temel kavramları ve yöntemleri güçlendirmeye yardımcı olur ve hem yeni başlayanlar hem de beceri setlerini genişletmek isteyen deneyimli uygulayıcılar için ideal bir kaynaktır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, temel sözdizimi, veri türleri ve kontrol yapıları dahil olmak üzere R programlamaya bir giriş sağlar. Bölüm II, veri temizleme, veri dönüşümü ve ggplot2 ile görselleştirme gibi konular da dahil olmak üzere veri işleme ve görselleştirmeye odaklanmaktadır. Bölüm III, doğrusal regresyon, zaman serisi analizi ve hipotez testi dahil olmak üzere istatistiksel modellemeyi inceler. Son olarak, Bölüm IV, denetimli ve kontrolsüz öğrenme, sinir ağları ve derin öğrenme gibi konuları kapsayan makine öğrenmesine odaklanmaktadır.

أساسيات علوم البيانات مع R arn هو دليل شامل لإتقان أساسيات علم البيانات باستخدام لغة البرمجة R. يغطي الكتاب الطيف الكامل لعلوم البيانات، من التلاعب بالبيانات وتصورها إلى التعلم الآلي، مما يوفر للقراء أساسًا صلبًا في هذا المجال. يبدأ بإدخال أساسيات برمجة R ويبني تدريجياً مواضيع أكثر تقدمًا مثل تصور البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي. في جميع أنحاء الكتاب، تساعد دراسات الحالة والتمارين في تعزيز المفاهيم والأساليب الرئيسية، مما يجعلها موردًا مثاليًا لكل من المبتدئين والممارسين ذوي الخبرة الذين يتطلعون إلى توسيع مجموعة مهاراتهم. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول مقدمة لبرمجة R، بما في ذلك البناء الأساسي وأنواع البيانات وهياكل التحكم. يركز الجزء الثاني على معالجة البيانات وتصورها، بما في ذلك مواضيع مثل تنقية البيانات وتحويل البيانات والتصور باستخدام ggplot2. ويدرس الجزء الثالث النمذجة الإحصائية، بما في ذلك الانحدار الخطي، وتحليل السلاسل الزمنية، واختبار الفرضية. أخيرًا، يركز الجزء الرابع على التعلم الآلي، حيث يغطي موضوعات مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير المنضبط والشبكات العصبية والتعلم العميق.

Rarn數據科學基本知識是使用R編程語言掌握數據科學基礎的全面指南。該書涵蓋了數據科學的各個領域，從數據操縱和可視化到機器學習，為讀者提供了堅實的基礎。該領域。它從引入R語言編程基礎開始，並逐漸發展為更高級的主題，例如數據可視化，統計建模和機器學習。在整個書中，實踐示例和練習有助於加強關鍵概念和技術，使其成為希望擴展技能的初學者和經驗豐富的從業者的理想資源。該書分為四個部分：第一部分包含R語言編程的介紹，包括基本語法，數據類型和控制結構。第二部分涉及數據處理和可視化，包括數據清理，數據轉換和使用ggplot2可視化等主題。第三部分研究統計建模，包括線性回歸，時間序列分析和假設驗證。最後，第四部分涉及機器學習，涵蓋諸如受控和非受控學習，神經網絡和深度學習等主題。