R für Data Science

Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

Verlag	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Fassung	589 Seiten, Softcover, 2. Auflage
Erschienen	04/2024
ISBN	978-3-96009-234-6 9783960092346

Buch

€54,90 inkl. MwSt.

Best.-Nr.: OR-234

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R für Data Science

Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

Verlag:	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Fassung:	589 Seiten, Softcover, 2. Auflage
Erschienen:	04/2024
ISBN:	978-3-96009-234-6 9783960092346

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Verlag:	OReilly (dpunkt)
Autor:innen	Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Fassung:	589 Seiten, Softcover, 2. Auflage
Erschienen:	04/2024
ISBN:	978-3-96009-234-6 9783960092346
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Inhaltsverzeichnis

Leseprobe

Autor:innen

Data Science mit R, RStudio und Tidyverse – vom Import bis zur Präsentation

Daten sind das neue Öl, heißt es – dabei sagen Rohdaten erstmal wenig aus. Erst die Datenanalyse und -Aufbereitung geben tiefe Einblicke und liefern wertvolle Erkenntnisse. Dieses Buch bietet eine Einführung in die hierfür benötigten Werkzeuge – R und RStudio sowie in Tidyverse. Die Tools bilden eine Kollektion von R-Paketen, die Ihnen dabei helfen, Data-Science-Aufgaben effizient und zeitsparend zu bewältigen. Selbst wenn Sie keine Programmiererfahrung haben, ermöglicht Ihnen dieses aktualisierte Standardwerk einen schnellen Einstieg in die praktische Anwendung von Data Science.

Neueste Funktionen und Best Practices von Tidyverse

Sie lernen, Daten zu importieren, zu bereinigen, zu visualisieren und die Ergebnisse zu präsentieren. Darüber hinaus erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den Data-Science-Zyklus und die für detaillierte Analysen erforderlichen Tools.

Diese zweite Auflage behandelt die neuesten Funktionen und bewährten Methoden von Tidyverse und zeigt Ihnen in neuen Kapiteln, wie Sie Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Websites nutzen. Zahlreiche Übungen helfen Ihnen dabei, das Erlernte praktisch auszuprobieren.

Die Themen dieses Buchs sind

Visualisieren – Erstellen Sie Diagramme für die Datenauswertung und die Kommunikation von Ergebnissen
Transformieren – Erkunden Sie Variablentypen und die Werkzeuge, um mit ihnen zu arbeiten
Importieren – Lesen Sie Daten in R ein und bringen Sie sie in eine für die Analyse geeignete Form
Programmieren – Lernen Sie leistungsfähige R-Tools kennen, mit denen Sie Datenprobleme leichter lösen können
Kommunizieren – Verwenden Sie Quarto, um Text, Code und Ergebnisse kombiniert darzustellen

Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Stimmen zum Buch

»Dies ist eine außerordentlich gute Neuauflage des weltweit führenden Handbuchs für Data Science mit R. Alle, die mit Daten arbeiten, sollten es lesen.«

— Emma Rand, University of York, UK

Leseprobe

In dieser Leseprobe beschreiben die Autoren den Prozess des Einlesens und Verarbeitens von Daten in R. Dabei werden zunächst sog. einfache, rechteckige Textdateien wie eine CSV-Datei eingelesen. Dabei erfahren Sie, wie Sie mit Spaltennamen, Typen und fehlenden Daten umgehen und Daten aus R in eine Datei schreiben.

Wer hat's geschrieben?

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.

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, 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.

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.