Livres sur r

Les livres sur R sont des publications éducatives et pratiques consacrées à l'apprentissage du langage de programmation R, qui sont largement utilisés dans les statistiques, la science des données, la bioinformatique et l'apprentissage automatique. Ils fournissent à la fois des connaissances de base et des outils avancés pour travailler avec de grandes quantités d'informations.

Ce qui comprend l'étude de R par livre

1. Les bases de la syntaxe sont les variables, les fonctions, les structures de données.
2. Analyse statistique - méthodes de traitement et d'interprétation des données.
3. Visualisation - Créer des graphiques et des diagrammes à l'aide de paquets (* ggplot2 *, * lattice *).
4. Big Data : Utilisez des paquets pour traiter de grandes tables et bases de données.
5. L'apprentissage automatique est un algorithme de classification, de régression et de clustering.

Avantages des livres sur R

Systématique - présentation cohérente du matériel.
Exemples de code - vous pouvez immédiatement mettre les connaissances en pratique.
Structure de niveau - il ya des livres pour les débutants et les professionnels.
Les tâches pratiques aident à fixer le matériel.

Exemples de livres populaires

* « R for Data Science » par Hadley Wickham et Garrett Groulemund - introduction à l'analyse des données et à la visualisation.
* « The Art of R Programming » de Norman Matloff est un livre pour ceux qui veulent apprendre la langue plus profondément.
* « Applied Predictive Modeling » de Max Coon est le guide pratique de l'apprentissage automatique de R.
* « Advanced R « de Hadley Wickham - pour le niveau avancé.

Tendances actuelles

Aujourd'hui, les livres sur R sont activement publiés sous forme électronique et accompagnés de ressources en ligne, d'exemples de code et de tâches interactives. Beaucoup d'entre eux s'intègrent à des plateformes d'analyse de données et d'apprentissage comme Coursera ou DataCamp.

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