Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R - ebook
Format ebooka:
EPUB
Format
EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie.
Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu
PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie
jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz
w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników
e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i
tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji
znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji
multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka
i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej
Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego
tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na
karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją
multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy
wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede
wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach
PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla
EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R - ebook
Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu.
Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych.
W tej książce między innymi:
- przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R
- podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji
- ramki danych, pakiety dplyr i tidyr
- kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2
- tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów
Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!
Spis treści
- Przedmowa
- Wprowadzenie
- Główny temat książki
- Dla kogo przeznaczona jest ta książka?
- Struktura książki
- Część I. Wprowadzenie
- Część II. Zarządzanie projektami
- Część III. Podstawowe umiejętności z zakresu języka R
- Część IV. Przekształcanie danych
- Część V. Wizualizacja danych
- Część VI. Tworzenie i udostępnianie aplikacji
- Konwencje stosowane w książce
- Jak czytać tę książkę?
- Powiązany kod
- Podziękowania
- O autorach
- I. Wprowadzenie
- 1. Przygotowywanie komputera
- Pisanie kodu
- Zarządzanie kodem
- Wykonywanie kodu
- 1.1. Przygotowywanie narzędzi używanych w wierszu poleceń
- 1.1.1. Wiersz poleceń w systemie macOS
- 1.1.2. Wiersz poleceń w systemie Windows
- 1.1.3. Wiersz poleceń w systemie Linux
- 1.2. Instalowanie systemu git
- 1.3. Tworzenie konta w serwisie GitHub
- 1.4. Wybieranie edytora tekstu
- 1.4.1. Atom
- 1.4.2. Visual Studio Code
- 1.4.3. Sublime Text
- 1.5. Pobieranie języka R
- 1.6. Pobieranie środowiska RStudio
- 2. Używanie wiersza poleceń
- 2.1. Uruchamianie wiersza poleceń
- 2.2. Poruszanie się w systemie plików
- 2.2.1. Przechodzenie do innego katalogu
- 2.2.2. Wyświetlanie listy plików
- 2.2.3. Ścieżki
- 2.3. Zarządzanie plikami
- 2.3.1. Uczenie się nowych instrukcji
- 2.3.2. Symbole wieloznaczne
- 2.4. Radzenie sobie z błędami
- 2.5. Przekierowywanie danych wyjściowych
- 2.6. Polecenia związane z siecią
- II. Zarządzanie projektami
- 3. Kontrola wersji z użyciem systemu git i serwisu GitHub
- 3.1. Czym jest git?
- 3.1.1. Podstawowe zagadnienia związane z systemem git
- 3.1.2. Czym jest GitHub?
- 3.2. Konfigurowanie narzędzi i tworzenie projektu
- 3.2.1. Tworzenie repozytorium
- 3.2.2. Sprawdzanie stanu
- 3.3. Śledzenie zmian w projekcie
- 3.3.1. Dodawanie plików
- 3.3.2. Zatwierdzanie
- 3.3.2.1. Etykieta dotycząca informacji na temat rewizji
- 3.3.3. Proces używania systemu git
- 3.4. Zapisywanie projektów w witrynie GitHub
- 3.4.1. Forki i klonowanie
- 3.4.2. Wysyłanie i pobieranie
- 3.5. Dostęp do historii projektu
- 3.5.1. Historia rewizji
- 3.5.2. Powrót do starszych wersji
- 3.6. Ignorowanie plików w projekcie
- 3.1. Czym jest git?
- 4. Tworzenie dokumentacji za pomocą języka Markdown
- 4.1. Pisanie kodu w języku Markdown
- 4.1.1. Formatowanie tekstu
- 4.1.2. Bloki tekstu
- 4.1.3. Hiperłącza
- 4.1.4. Rysunki
- 4.1.5. Tabele
- 4.2. Wyświetlanie dokumentów w języku Markdown
- 4.1. Pisanie kodu w języku Markdown
- III. Podstawowe umiejętności z zakresu języka R
- 5. Wprowadzenie do języka R
- 5.1. Programowanie z użyciem języka R
- 5.2. Uruchamianie kodu w języku R
- 5.2.1. Używanie środowiska RStudio
- 5.2.2. Używanie języka R w wierszu poleceń
- 5.3. Dodawanie komentarzy
- 5.4. Definiowanie zmiennych
- 5.4.1. Podstawowe typy danych
- 5.5. Szukanie pomocy
- 5.5.1. Nauka uczenia się języka R
- 6. Funkcje
- 6.1. Czym jest funkcja?
- 6.1.1. Składnia funkcji w języku R
- 6.2. Wbudowane funkcje języka R
- 6.2.1. Argumenty nazwane
- 6.3. Wczytywanie funkcji
- 6.4. Pisanie funkcji
- 6.4.1. Debugowanie funkcji
- 6.5. Instrukcje warunkowe
- 6.1. Czym jest funkcja?
- 7. Wektory
- 7.1. Czym jest wektor?
- 7.1.1. Tworzenie wektorów
- 7.2. Operacje wektorowe
- 7.2.1. Ponowne używanie elementów
- 7.2.2. Prawie wszystko jest wektorem
- 7.2.3. Funkcje wektorowe
- 7.3. Indeksy w wektorach
- 7.3.1. Listy indeksów
- 7.4. Filtrowanie wektorów
- 7.5. Modyfikowanie wektorów
- 7.1. Czym jest wektor?
- 8. Listy
- 8.1. Czym jest lista?
- 8.2. Tworzenie list
- 8.3. Dostęp do elementów listy
- 8.4. Modyfikowanie list
- 8.4.1. Pojedyncze i podwójne nawiasy kwadratowe
- 8.5. Stosowanie funkcji do list za pomocą wywołania lapply()
- IV> Przekształcanie danych
- 9. Jak zrozumieć dane?
- 9.1. Proces generowania danych
- 9.2. Wyszukiwanie danych
- 9.3. Rodzaje danych
- 9.3.1. Skale pomiarowe
- 9.3.2. Struktury danych
- 9.4. Interpretowanie danych
- 9.4.1. Zdobywanie wiedzy w danej dziedzinie
- 9.4.2. Jak zrozumieć schematy danych?
- 9.5. Odpowiadanie na pytania na podstawie danych
- 10. Ramki danych
- 10.1. Czym jest ramka danych?
- 10.2. Praca z ramkami danych
- 10.2.1. Tworzenie ramek danych
- 10.2.2. Opisywanie struktury ramek danych
- 10.2.3. Dostęp do ramek danych
- 10.3. Praca z danymi CSV
- 10.3.1. Katalog roboczy
- 10.3.2. Zmienne w postaci faktorów
- 11. Operowanie danymi za pomocą pakietu dplyr
- 11.1. Gramatyka operowania danymi
- 11.2. Podstawowe funkcje pakietu dplyr
- 11.2.1. Pobieranie (funkcja select())
- 11.2.2. Filtrowanie (funkcja filter())
- 11.2.3. Dodawanie kolumn (funkcja mutate())
- 11.2.4. Sortowanie danych (funkcja arrange())
- 11.2.5. Tworzenie podsumowań (funkcja summarize())
- 11.3. Wykonywanie operacji sekwencyjnych
- 11.3.1. Operator potoku
- 11.4. Analizowanie ramek danych z wykorzystaniem grupowania
- 11.5. Złączanie ramek danych
- 11.6. Pakiet dplyr w praktyce analizowanie danych na temat lotów
- 12. Porządkowanie danych za pomocą pakietu tidyr
- 12.1. Czym jest porządkowanie danych?
- 12.2. Od kolumn do wierszy gather()
- 12.3. Z wierszy na kolumny spread()
- 12.4. Pakiet tidyr w praktyce eksplorowanie statystyk na temat edukacji
- 13. Dostęp do bazy danych
- 13.1. Przegląd relacyjnych baz danych
- 13.1.1. Czym jest relacyjna baza danych?
- 13.1.2. Tworzenie relacyjnej bazy danych
- 13.2. Wstęp do języka SQL
- 13.3. Dostęp do bazy danych w języku R
- 13.1. Przegląd relacyjnych baz danych
- 14. Używanie internetowych interfejsów API
- 14.1. Czym jest internetowy interfejs API?
- 14.2. Żądania REST
- 14.2.1. Identyfikatory URI
- 14.2.1.1. Parametry zapytań
- 14.2.1.2. Tokeny dostępu i klucze API
- 14.2.2. Operacje (czasowniki) z protokołu HTTP
- 14.2.1. Identyfikatory URI
- 14.3. Dostęp do internetowych interfejsów API w R
- 14.4. Przetwarzanie danych w formacie JSON
- 14.4.1. Przetwarzanie danych w formacie JSON
- 14.4.2. Spłaszczanie danych
- 14.5. Interfejsy API w praktyce znajdowanie kubańskiego jedzenia w Seattle
- V. Wizualizacje danych
- 15. Projektowanie wizualizacji danych
- 15.1. Cel wizualizacji
- 15.2.Wybieranie układu graficznego
- 15.2.1. Wizualizowanie jednej zmiennej
- 15.2.1.1. Reprezentacje proporcjonalne
- 15.2.2. Wizualizowanie wielu zmiennych
- 15.2.3. Wizualizowanie danych hierarchicznych
- 15.2.1. Wizualizowanie jednej zmiennej
- 15.3. Wybieranie skutecznego kodowania graficznego
- 15.3.1. Skuteczne kolory
- 15.3.2. Wykorzystanie atrybutów przeduwagowych
- 15.4. Ekspresywne prezentacje danych
- 15.5. Zwiększanie estetyki
- 16. Tworzenie wizualizacji za pomocą pakietu ggplot2
- 16.1. Gramatyka grafiki
- 16.2. Tworzenie podstawowych wykresów za pomocą ggplot2
- 16.2.1. Określanie obiektów geometrycznych
- 16.2.2. Odwzorowania aspektów estetycznych
- 16.3. Złożone układy i dostosowywanie opcji
- 16.3.1. Dostosowywanie pozycji
- 16.3.2. Zmienianie stylu za pomocą skal
- 16.3.2.1. Skale kolorów
- 16.3.3. Układ współrzędnych
- 16.3.4. Fasety
- 16.3.5. Etykiety i uwagi
- 16.4. Tworzenie map
- 16.4.1. Kartogramy
- 16.4.2. Mapy punktowe
- 16.5. Pakiet ggplot2 w praktyce mapa eksmisji w San Francisco
- 17. Interaktywne wizualizacje w języku R
- 17.1. Pakiet plotly
- 17.2. Pakiet rbokeh
- 17.3. Pakiet leaflet
- 17.4. Interaktywne wizualizacje w praktyce analizowanie zmian w Seattle
- VI. Tworzenie i udostępnianie aplikacji
- 18. Tworzenie dynamicznych raportów za pomocą platformy R Markdown
- 18.1. Konfigurowanie raportu
- 18.1.1. Tworzenie plików .rmd
- 18.1.2. Kompilowanie dokumentów
- 18.2. Integrowanie tekstu w formacie Markdown i kodu w języku R
- 18.2.1. Wykonywalne fragmenty kodu w języku R
- 18.2.2. Kod wewnątrzwierszowy
- 18.3. Wyświetlanie danych i wizualizacji w raportach
- 18.3.1. Wyświetlanie łańcuchów znaków
- 18.3.2. Wyświetlanie list w formacie Markdown
- 18.3.3. Wyświetlanie tabel
- 18.3.4. Wyświetlanie wykresów
- 18.4. Udostępnianie raportów jako stron internetowych
- 18.5. Platforma R Markdown w praktyce raport na temat oczekiwanej długości życia
- 18.1. Konfigurowanie raportu
- 19. Tworzenie interaktywnych aplikacji internetowych za pomocą platformy Shiny
- 19.1. Platforma Shiny
- 19.1.1. Podstawowe zagadnienia dotyczące platformy Shiny
- 19.1.2. Struktura aplikacji
- 19.2. Projektowanie interfejsów użytkownika
- 19.2.1. Treści statyczne
- 19.2.2. Dynamiczne dane wejściowe
- 19.2.3. Dynamiczne dane wyjściowe
- 19.2.4. Układy
- 19.3. Tworzenie serwerów aplikacji
- 19.4. Publikowanie aplikacji na platformę Shiny
- 19.5. Platforma Shiny w praktyce wizualizacja śmiertelnych postrzeleń przez policję
- 19.1. Platforma Shiny
- 20. Praca zespołowa
- 20.1. Śledzenie różnych wersji kodu za pomocą gałęzi
- 20.1.1. Praca z różnymi gałęziami
- 20.1.2. Scalanie gałęzi
- 20.1.3. Scalanie a konflikty
- 20.1.4. Scalanie w serwisie GitHub
- 20.2. Prowadzenie projektów z użyciem gałęzi funkcji
- 20.3. Współpraca w ramach scentralizowanego procesu pracy
- 20.3.1. Tworzenie centralnego repozytorium
- 20.3.2. Używanie gałęzi funkcji w scentralizowanym procesie pracy
- 20.4. Współpraca w procesie pracy z użyciem forków
- 20.1. Śledzenie różnych wersji kodu za pomocą gałęzi
- 21. Dalsza nauka
- 21.1. Uczenie statystyczne
- 21.1.1. Ocena zależności
- 21.1.2. Prognozowanie
- 21.2. Inne języki programowania
- 21.3. Odpowiedzialność etyczna
- 21.1. Uczenie statystyczne
| Kategoria: | Programowanie |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-283-5783-9 |
| Rozmiar pliku: | 12 MB |
