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Avis sur R Data Science Quick Reference: A Pocket Guide To Apis, Libraries, And Packages de Thomas Mailund Format Broché - Livre

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Présentation R Data Science Quick Reference: A Pocket Guide To Apis, Libraries, And Packages de Thomas Mailund Format Broché
- Livre

Livre - Thomas Mailund - 01/08/2019 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Thomas Mailund

Editeur : Apress

Langue : Anglais

Parution : 01/08/2019

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 246

Expédition : 394

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.4

ISBN : 9781484248935

Résumé :

In this handy, practical book you will cover each concept concisely, with many illustrative examples. You'll be introduced to several R data science packages, with examples of how to use each of them.

In this book, you'll learn about the following APIs and packages that deal specifically with data science applications: readr, dibble, forecasts, lubridate, stringr, tidyr, magnittr, dplyr, purrr, ggplot2, modelr, and more.

After using this handy quick reference guide, you'll have the code, APIs, and insights to write data science-based applications in the R programming language. You'll also be able to carry out data analysis.

What You Will Learn

Import data with readr Work with categories using forcats, time and dates with lubridate, and strings with stringr Format data using tidyr and then transform that data using magrittr and dplyr Write functions with R for data science, data mining, and analytics-based applicationsVisualize data with ggplot2 and fit data to models using modelr

Who This Book Is For

Programmers new to R's data science, data mining, and analytics packages. Some prior coding experience with R in general is recommended.

Biographie:

Thomas Mailund is an associate professor at Aarhus University, Denmark. He has a background in math and computer science. For the last decade, his main focus has been on genetics and evolutionary studies, particularly comparative genomics, speciation, and gene flow between emerging species. He has published Beginning Data Science in R, Functional Programming in R, and Metaprogramming in R with Apress as well as other books.

Sommaire:

1. Introduction

2. Importing Data: readr

3. Representing Tables: tibble

4. Reformatting Tables: tidyr

5. Pipelines: magrittr

6. Functional Programming: purrr

7. Manipulating Data Frames: dplyr

8. Working with Strings: stringr

9. Working with Factors: forcats

10. Working with Dates: lubridate

11. Working with Models: broom and modelr

12. Plotting: ggplot2

13. Conclusions

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R Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages - Thomas Mailund

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