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R for Data Science

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Hadley Wickham
O'Reilly Media
2016-12-25
518
USD 39.99
Paperback
9781491910399

图书标签: R  数据科学  数据分析  编程  统计  Programming  R语言  统计学   


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发表于2024-11-21

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图书描述


著者简介

Hadley Wickham is an Assistant Professor and the Dobelman FamilyJunior Chair in Statistics at Rice University. He is an active memberof the R community, has written and contributed to over 30 R packages, and won the John Chambers Award for Statistical Computing for his work developing tools for data reshaping and visualization. His research focuses on how to make data analysis better, faster and easier, with a particular emphasis on the use of visualization to better understand data and models.

Garrett Grolemund is a statistician, teacher and R developer who currently works for RStudio. He sees data analysis as a largely untapped fountain of value for both industry and science. Garrett received his Ph.D at Rice University in Hadley Wickham's lab, where his research traced the origins of data analysis as a cognitive process and identified how attentional and epistemological concerns guide every data analysis.

Garrett is passionate about helping people avoid the frustration and unnecessary learning he went through while mastering data analysis. Even before he finished his dissertation, he started teaching corporate training in R and data analysis for Revolutions Analytics. He's taught at Google, eBay, Axciom and many other companies, and is currently developing a training curriculum for RStudio that will make useful know-how even more accessible.

Outside of teaching, Garrett spends time doing clinical trials research, legal research, and financial analysis. He also develops R software, he's co-authored the lubridate R package--which provides methods to parse, manipulate, and do arithmetic with date-times--and wrote the ggsubplot package, which extends the ggplot2 package.


图书目录


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用户评价

评分

读得不太认真,有需要再复习吧。R毕竟不是专门做统计的,大部分场合下当然没有stata之类直观,纵有万般好,也不必过分推崇。我决定实用主义地穿插着用各种软件,虽然姿势难看,但是省劲儿啊……

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刷新对R的三观

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Hadley Wickham的数据哲学

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tidyverse太美啦!

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读得不太认真,有需要再复习吧。R毕竟不是专门做统计的,大部分场合下当然没有stata之类直观,纵有万般好,也不必过分推崇。我决定实用主义地穿插着用各种软件,虽然姿势难看,但是省劲儿啊……

读后感

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这本书的定位是 data science 入门书,特点是使用了 tidyverse 的一套哲学。整体思路可借用书中的一张图来说明: 首先明确几点原则: 1. 工具不是重点,创造价值才是目的。具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策。至于使用什么语言,采用什么工具,不本...  

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评分

学R是在2012年在Jenny Bryan的stats 540的课上, Jenny也是本书几个章节的作者之一。 那时,课上画图用的是 lattice,这个包只包括了一些常见的画图函数,有些图没有,经常还得去找其他的包,理解不同函数的输入参数。同一个事情,不同包的控制参数名称完全不一样,经常找不到或...

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