Promocje
Obóz Ninja - rodzinna gra karciana
Obóz Ninja - rodzinna gra karciana
69,95 zł 62,95 zł
szt
Osadnicy: Narodziny imperium - gra planszowa
Osadnicy: Narodziny imperium - gra planszowa
145,00 zł 130,50 zł
egz
Produkt dnia
Baśnie Barda Beedle'a
Baśnie Barda Beedle'a
25,00 zł 20,50 zł
egz
Quidditch przez wieki
Quidditch przez wieki
25,00 zł 20,50 zł
egz
Fantastyczne zwierzęta i jak je znależć
Fantastyczne zwierzęta i jak je znależć
25,00 zł 20,50 zł
egz
Producenci

Przewodnik po pakiecie R (wyd. 4, 2017)

1.jpg
  • promocja
Dostępność: dostępny
Wysyłka w: 48 godzin
Cena: 49,88 zł 52,50 zł 49.88
Cena w innych sklepach: 52,50 zł
quantity egz
do schowka
Ocena: 4.18545
Producent: Gewert i Skoczylas
Kod produktu: 00_A8862

Opis

autor: Biecek Przemysław
rok wydania: 2017 (wyd. 4 rozszerzone)
ilość stron: 395
oprawa: miękka
format: B5
ISBN: 9788362780440
EAN: 9788362780440



R jest uniwersalnym narzędziem analizy danych. Jest całkowicie bezpłatny, ma olbrzymie możliwości, jest powszechnie używany w akademii i w biznesie. Znajomość tego języka przyda się każdemu, kto chce pracować z danymi.

Przewodnik po pakiecie R to podręcznik do nauki języka programowania oraz kluczowych bibliotek programu R. Skonstruowany na zasadzie od zera do bohatera. Rozpoczynamy od wprowadzenia dla osób zaczynających przygodę z R od podstaw. W kolejnych rozdziałach wprowadzamy coraz bardziej złożone wątki z obszaru Data Science, takie jak praca z bazami danych, tworzenie raportów, własnych pakietów, modelowanie statystyczne, oraz narzędzia do tworzenia treściwych i czytelnych wykresów. Łącznie omawiamy ponad 500 funkcji, setki wykresów i przykładów kodów w R.

Dr hab. inż. Przemysław Biecek prof. PW używa na co dzień programu R w pracy naukowej. Program R jest idealnym narzędziem do przetwarzania terabajtów danych genetycznych w poszukiwaniu cech istotnych z punktu widzenia zastosowań w medycynie.

Od dziesięciu lat prowadzi zajęcia z programu R i analizy danych na wydziałach Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Warszawskiego i Politechniki Warszawskiej. Współorganizuje comiesięczne otwarte Spotkania Entuzjastów R. Opracował materiały popularnego internetowego kursu Pogromcy Danych. Prowadzi też szkolenia biznesowe związane z programem R. W wolnym czasie pracuje nad opowiadaniami oraz grami dla dzieci i młodzieży z serii Beta Bit.



SPIS TREŚCI:

1. Wprowadzenie 1
1.1. Data science, czyli dlaczego warto poznać R 1
1.2. Jak wygląda praca z programem R 4
1.2.1. Przykład: Pozycja Polski w rankingu FIFA 5
1.3. Jak przygotować środowisko pracy 7
1.3.1. Instalacja podstawowego środowiska R 8
1.3.2. Instalacja edytora RStudio 9
1.3.3. Instalacja dodatkowych pakietów 11
1.4. Gdzie szukać dalszych informacji 13

2. Podstawy pracy z R 16
2.1. Wczytywanie danych 16
2.2. Struktury danych 18
2.2.1. Wektory 18
2.2.2. Ramki danych 20
2.2.3. Listy 22
2.3. Statystyki opisowe 23
2.3.1. Zmienne ilościowe 25
2.3.2. Zmienne jakościowe 26
2.4. Statystyki graficzne 28
2.4.1. Wykres słupkowy 28
2.4.2. Histogram 29
2.4.3. Wykres pudełkowy 31
2.4.4. Jądrowy estymator gęstości 32
2.4.5. Wykres kropkowy 35
2.4.6. Wykres mozaikowy 36
2.5. Jak przetwarzać dane z pakietem dplyr 38
2.5.1. Jak filtrować wiersze 39
2.5.2. Jak wybierać kolumny 40
2.5.3. Jak tworzyć i transformować zmienne 40
2.5.4. Jak sortować wiersze 41
2.5.5. Jak pracować z potokami 42
2.5.6. Jak wyznaczać agregaty/statystyki w grupach 45
2.5.7. Postać szeroka/postać wąska 47
2.5.8. Sklejanie/rozcinanie kolumn 49
2.6. Jak wczytać i zapisać dane w różnych formatach 50
2.6.1. Wczytywanie danych z pakietów 50
2.6.2. Wczytywanie danych z plików tekstowych 51
2.6.3. Zapisywanie danych do pliku tekstowego 57
2.6.4. Wczytywanie i zapisywanie z zastosowaniem formatu JSON 58
2.6.5. Wczytywanie danych w formatach HTML i XML 60
2.6.6. Inne formaty plików tekstowych 60
2.6.7. Wczytywanie danych z plików Excela 62
2.6.8. Wczytywanie danych z SPSS'a 64
2.6.9. Wczytywanie danych z programu Matlab 65
2.6.10. Wczytywanie danych z SAS 66
2.6.11. Inne funkcje do importu danych 66
2.7. Automatyczne raporty, powtarzalne badania 67
2.7.1. Pakiet knitr, markdown a raporty w HTML 68
2.7.2. Prezentacje w HTML5 72
2.7.3. Pakiet Sweave a raporty w języku LATEX 74

3. Niezbędnik programisty 79
3.1. Instrukcje sterujące 80
3.1.1. Jak tworzyć funkcje 80
3.1.2. Jak stosować instrukcje warunkowe 85
3.1.3. Jak budować pętle 88
3.2. Jak pracować z bazami danych 92
3.2.1. Jak pracować z bazą danych SQLite 93
3.2.2. Jak pracować z większymi relacyjnymi bazami danych 94
3.2.3. Jak używać pakietu dplyr w pracy z bazami danych 96
3.3. Budowa aplikacji WWW z pakietem shiny 98
3.3.1. Jak wygląda model akcja-reakcja 99
3.3.2. Jak opisać interfejs użytkownika 990
3.3.3. Jak opisać przetwarzanie na serwerze 100
3.3.4. Jak dodawać kontrolki sterujące 102
3.4. Budowanie własnych pakietów 105
3.4.1. Niezbędne oprogramowanie 106
3.4.2. Jak wygląda struktura pakietu 106
3.4.3. Jak stworzyć nowy pakiet 107
3.4.4. Plik DESCRIPTION 108
3.4.5. Jak dodawać funkcje do pakietu 109
3.4.6. Jak dodawać zbiory danych do pakietu 111
3.4.7. Jak dodawać testy do pakietu 113
3.4.8. Jak budować stworzony pakiet 115
3.5. Git, GitHub i kontrola wersji 117
3.5.1. Jak kopiować repozytorium - clone 117
3.5.2. Jak dodawać zmiany - commit 119
3.6. Debugger 119
3.6.1. Co mogłoby pójść źle? 119
3.6.2. Błędy i ostrzeżenia 120
3.6.3. Co można zrobić post-mortem - funkcja traceback() 120
3.6.4. Jak zastawić pułapkę - funkcja recover() 121
3.6.5. Jak śledzić krok po kroku - funkcja debug() 122
3.6.6. Jak ignorować błędy - funkcja try() 123
3.6.7. Zaokrąglenia numeryczne - studium przypadku 124
3.7. Profiler 125
3.7.1. Jak mierzyć czas działania bloku instrukcji 125
3.7.2. Jak mierzyć czas co do milisekundy 126
3.7.3. Jak szukać wąskich gardeł 127
3.7.4. Jak przedstawiać graficznie wyniki profilowania 130
3.7.5. Jak zrównoleglać obliczenia 130
3.7.6. Jak zwiększać wydajność R 135
3.8. Więcej o obiektach w R 138
3.8.1. Funkcje polimorficzne i klasy S3 138
3.8.2. Tworzenie własnych operatorów 140
3.8.3. Obiekty wywołań funkcji 140
3.8.4. Leniwa ewaluacja 141
3.8.5. Zasięg symboli w przestrzeniach nazw 143
3.8.6. Współdzielona przestrzeń nazw 145
3.8.7. Obiekty 146
3.8.8. Klasy S4 148
3.8.9. Formuły 151
3.9. Inne przydatne funkcje 153
3.9.1. Rodzina funkcji *apply 154
3.9.2. Pakiety plyr i reshape2 157
3.9.3. Funkcje systemowe 161
3.9.4. Operacje na plikach i katalogach 162

4. Niezbędnik statystyka 165
4.1. Generatory liczb losowych 166
4.1.1. Wprowadzenie do generatorów liczb pseudolosowych 166
4.1.2. Popularne rozkłady zmiennych losowych 168
4.1.3. Wybrane metody generowania zmiennych losowych 175
4.1.4. Estymacja parametrów rozkładu 186
4.2. Wstępne przetwarzanie danych 186
4.2.1. Brakujące obserwacje 187
4.2.2. Normalizacja, skalowanie i transformacje nieliniowe 191
4.3. Analiza wariancji, regresja liniowa i logistyczna 195
4.3.1. Wprowadzenie do analizy wariancji 196
4.3.2. Analiza jednoczynnikowa 197
4.3.3. Analiza wieloczynnikowa 206
4.3.4. Regresja 211
4.3.5. Wprowadzenie do regresji logistycznej 226
4.4. Testowanie 243
4.4.1. Testowanie zgodności 244
4.4.2. Testowanie hipotezy o równości parametrów położenia 251
4.4.3. Testowanie hipotezy o równości parametrów skali 256
4.4.4. Testowanie hipotez dotyczących wskaźnika struktury 258
4.4.5. Testy istotności zależności pomiędzy dwoma zmiennymi 260
4.4.6. Testowanie zbioru hipotez 269
4.4.7. Rozkład statystyki testowej 272
4.5. Bootstrap 276
4.5.1. Rozkład i obciążenie estymatorów 277
4.5.2. Testy bootstrapowe 280
4.6. Analiza przeżycia 282
4.6.1. Krzywa przeżycia 282
4.6.2. Model Coxa 284
4.7. Wybrane funkcje matematyczne 287
4.7.1. Operacje na zbiorach 287
4.7.2. Operacje arytmetyczne 288
4.7.3. Wielomiany 290
4.7.4. Bazy wielomianów ortogonalnych 291
4.7.5. Szukanie maksimum/minimum/zer funkcji 293
4.7.6. Rachunek różniczkowo-całkowy 294

5. Graficzna prezentacja danych 296
5.1. Znajdź siedem różnic 297
5.2. Jak zapisać wykres do pliku 298
5.3. Pakiet lattice 301
5.3.1. Wprowadzenie 301
5.3.2. Szablony dla wykresów 301
5.3.3. Formuły i wybór zmiennych 305
5.3.4. Panele i mechanizm warunkowania 305
5.3.5. Mechanizm grupowania 306
5.3.6. Legenda wykresu 306
5.3.7. Atlas funkcji graficznych z pakietu lattice 308
5.3.8. Więcej o panelach 318
5.3.9. Motywy i parametry graficzne 321
5.3.10. Zaawansowane opcje 321
5.4. Pakiet ggplot2 326
5.4.1. Wprowadzenie 326
5.4.2. Warstwy wykresu 327
5.4.3. Mapowanie zmiennych na atrybuty wykresu 329
5.4.4. Geometria warstwy 332
5.4.5. Statystyki i agregacje 334
5.4.6. Mechanizm warunkowania 335
5.4.7. Kontrola skal 337
5.4.8. Układ współrzędnych i osie wykresu 339
5.4.9. Motywy i kompozycje graficzne 340
5.4.10. Pozycjonowanie wykresów na rysunku 341
5.4.11. Obiekt klasy gg 342
5.5. Pakiet graphics 344
5.5.1. Wprowadzenie 344
5.5.2. Funkcja plot() 347
5.5.3. Funkcja matplot() 348
5.5.4. Osie wykresu 348
5.5.5. Legenda wykresu 349
5.5.6. Funkcja image() 350
5.5.7. Wyrażenia matematyczne 351
5.5.8. Kolory 353
5.5.9. Właściwości linii 354
5.5.10. Właściwości punktów/symboli 355
5.5.11. Atomowe, niskopoziomowe funkcje graficzne 355
5.5.12. Tytuł, podtytuł i opisy osi wykresu 356
5.5.13. Pozycjonowanie wykresu, wiele wykresów na rysunku 360
5.5.14. Wykres słonecznikowy 361
5.5.15. Wykresy kropkowe, dwu-i wielowymiarowe 362
5.5.16. Wykres macierzy korelacji 364
5.5.17. Wykres konturowy 364
5.5.18. Wykres koniczyny 366
5.5.19. Wielowymiarowy, jądrowy estymator gęstości 366
5.5.20. Wykresy konturowe 368
5.5.21. Wykres mapa ciepła 368
5.5.22. Wykres profili obserwacji 369
5.5.23. Parametry graficzne 370
5.6. Pakiet rCharts 374
5.6.1. Wyprowadzenie 374
5.6.2. Biblioteka NVD3 374
5.6.3. Biblioteka Leaflet 376
5.6.4. Inne szablony 378

Opis zbiorów danych 379

Skorowidz 384

 

Opinie o produkcie (0)

do góry
Pokaż pełną wersję strony
Sklep internetowy Shoper.pl