Langage R
Coffret en 2 volumes : Prise en main du langage et exploitation des données (2e édition)

Quel est le sujet du livre "Langage R"

Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d’informations sur le langage R pour le traitement et l'exploitation des données. 1 618 pages par nos experts.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.

Un livre de la collection Ressources Informatiques
Langage R - Prise en main des statistiques

Extrait du résumé : R est un langage statistique très riche en fonctionnalités de traitement des données. Il permet l'extraction de données de sources variées, leur traitement et leur organisation. Plus encore, la multiplicité des systèmes de visualisation graphique et les nombreuses fonctions de modélisation statistique font de ce langage un outil statistique redoutable. Avec ce livre, les auteurs proposent une présentation de R ayant pour objectif de lever la complexité apparente de ce puissant langage et de permettre une prise en main aisée des statistiques de premier cycle…

Un livre de la collection Epsilon
Data Scientist et langage R - Autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data (3e édition)

Extrait du résumé : Ce livre, pour lequel deux axes de lecture sont possibles, a pour objectif de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences. Le premier axe permet au lecteur d’apprendre à délivrer des solutions complètes via l'usage du langage R et de son écosystème, et le second lui permet d’acquérir une culture approfondie des data sciences tout en faisant abstraction du détail du code R grâce à l’utilisation d’un outillage interactif qui ne nécessite pas d’apprendre à coder en R…

Téléchargements

• Des fichiers complémentaires EP3DASR (24 826 Ko)
• Des fichiers complémentaires EP3DASR (39 733 Ko)
• Des fichiers complémentaires EP3DASR (44 037 Ko)
• Des fichiers complémentaires RISTATR (46,2 Mo)

Auteurs :
Consultant scientifique chez EphiQUANT Sarl, Daname KOLANI dispense des formations en statistique, en finance, économétrie et bien des domaines connexes aux sciences des données.
Eva LAUDE exerce ses activités de conseil et de chefferie de projet en Data science dans des secteurs variés (INSEE, entreprises de biotechnologie ou ESN). Parallèlement à ses activités professionnelles de développeuse R-Shiny, elle organise des data-challenges dans différents organismes et écoles où elle intervient comme enseignante associée. Geek et passionnée par R , la DataViz et le Data Journalisme, elle n’hésite pas à partager ses connaissances au travers de nombreux tutoriels et participe à la revue académique Management&Data Science.
Henri LAUDE est un professionnel reconnu des Computer Sciences. Il a encadré de nombreux travaux de R&D sur les data sciences, l'IA, les Fintech, la détection de fraudes et le déploiement d’architectures Big Data. Il est co-fondateur d’Advanced Research Partners, où il anime la conception d'algorithmes très novateurs. Primé à plusieurs reprises pour ses solutions innovantes, comme au Data Intelligence Forum avec une IA spécialisée dans l’intelligence économique nommée DxM (pour Deus eX Machina), il intervient sur des projets aussi variés que l’élaboration d’un exosquelette intelligent ou les IA de cyber protection.
Consultant scientifique chez Scientific Evolution Sarl, Vincent ISOZ exerce depuis plusieurs années dans le conseil et la formation sur les techniques quantitatives pour les hauts potentiels.

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