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R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

E-book


Mit R Daten analysieren - die anschauliche und verständliche Einführung

- 2. Auflage des US-Bestellers, jetzt vollständig aktualisiert und erweitert

- Hadley Wickham ist eine Legende auf dem Gebiet der Data Science: Er hat eine vollkommen neue, bahnbrechende Methode der Datenanalyse mit R entwickelt

- Wickhams innovative Herangehensweise wird in diesem Buch beschrieben, es ist ein Standardwerk für DatenanalystenErfahren Sie, wie Sie mit R aus Ihren Daten Erkenntnisse und Einsichten gewinnen. Dieses Buch führt Sie in R und RStudio ein sowie in Tidyverse, eine Sammlung von R-Paketen, mit denen Data-Science-Aufgaben effektiv und zeitsparend erledigt werden können. Auch wenn Sie keine Programmiererfahrung haben, können Sie mit diesem aktualisierten Standardwerk schnell in die Praxis der Data Science einsteigen.

Sie lernen, Daten zu importieren, aufzubereiten, zu visualisieren und die Ergebnisse zu präsentieren. Darüber hinaus bekommen Sie einen umfassenden Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind. Die zweite Auflage behandelt die neuesten Funktionen und Best Practices von Tidyverse und zeigt Ihnen in neu hinzugekommenen Kapiteln, wie Sie Daten aus Spreadsheets, Datenbanken und Websites nutzen. Zahlreiche Übungen unterstützen Sie dabei, das Gelernte praktisch auszuprobieren.

Themen des 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



  1. Praxiseinstieg Large Language Models : Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs

    Sinan Ozdemir

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  2. Tidy First? : Mini-Refactorings für besseres Software-Design

    Kent Beck

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  3. R für Data Science : Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

    Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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  4. Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln : Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen

    Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

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  5. Data Science Management : Vom ersten Konzept bis zur Governance datengetriebener Organisationen

    Marcel Hebing, Martin Manhembué

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  6. Einführung in das Lightning Netzwerk : Das Second-Layer-Blockchain-Protokoll für effiziente Bitcoin-Zahlungen verstehen und nutzen

    Andreas M. Antonopoulos, Olaoluwa Osuntokun, René Pickhardt

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  7. Data Mesh : Eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen

    Zhamak Dehghani

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  8. Natural Language Processing mit Transformern : Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen

    Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

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  9. Produktiv auf der Linux-Kommandozeile : Sicher und souverän mit Linux arbeiten

    Daniel J. Barrett

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  10. Agile Spiele und Simulationen : Praxiserprobte Games für Agile Coaches und Scrum Master. Inklusive vieler Spiele für Online-Workshops

    Marc Bleß, Dennis Wagner

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  11. Cloud Computing nach der Datenschutz-Grundverordnung : Amazon Web Services, Google, Microsoft & Clouds anderer Anbieter in der Praxis

    Thorsten Hennrich

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  12. Einführung in Domain-Driven Design : Von der Buisness-Strategie zum technischen Design

    Vlad Khononov

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