R pour les data sciences
Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données
Les data sciences constituent une discipline fascinante, qui vous servira à transformer des données brutes en idées et connaissances aisément compréhensibles. L'objectif de ce livre est de vous aider à maîtriser les outils essentiels qui vous permettront d'utiliser R dans la pratique des data sciences. Après l'avoir lu, vous pourrez faire face à la plupart des situations que vous [...]
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Auteur : Hadley WICKHAM , Garrett GROMELUND
Editeur : Eyrolles
Date parution : 08/2018sous 4 à 8 jours
CB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "R pour les data sciences"
Les data sciences constituent une discipline fascinante, qui vous servira à transformer des données brutes en idées et connaissances aisément compréhensibles. L'objectif de ce livre est de vous aider à maîtriser les outils essentiels qui vous permettront d'utiliser R dans la pratique des data sciences. Après l'avoir lu, vous pourrez faire face à la plupart des situations que vous rencontrerez dans vos projets, en exploitant au mieux les fonctionnalités de R.
Mais avant de devenir un expert en R, vous devrez tout d'abord importer vos données, c'est-à-dire les lire, en général depuis un fichier, une base de données ou une API web, et les charger dans un cadre de données dans R. Si vous ne pouvez pas transférer vos données dans R, vous ne pourrez pas les analyser ! Une fois vos données importées, vous gagnerez beaucoup à les ranger. Une fois vos données rangées, vous passerez bien souvent par une étape de transformation. Une fois vos données rangées avec les variables dont vous avez besoin, la génération de connaissances reposera principalement sur deux moteurs : la visualisation et la modélisation. Leurs forces et faiblesses sont complémentaires, et toute bonne analyse doit tenir compte des deux.
Inutile d'être un programmeur expert pour être un bon analyste de données, mais apprendre à programmer plus efficacement vous permettra d'automatiser des tâches courantes et de résoudre plus facilement de nouveaux problèmes.
À qui cet ouvrage s'adresse-t-il ?
¤ Aux consultants Bl//big data, data scientists, chargés d'études et chefs de projets data
¤ Aux étudiants désireux de s'orienter vers le big data
Plus généralement à tout professionnel souhaitant prendre le virage du big data ou valoriser les données de son entreprise
Hadley Wickham est scientist en chef auprès de RStudio et membre de la fondation R. II a conçu des outils pour rendre la data science plus accessible, rapide et fun. Garrett Grolemund maintient quant à lui le package Shiny R. Il est data scientist et professeur au RStudio.
A qui cet ouvrage s'adresse-t-il ? Aux consultants BI/big data, data scientists, chargés d'études et chefs de projets data ; Aux étudiants désireux de s'orienter vers le big data ; Plus généralement à tout professionnel souhaitant prendre le virage du big data ou valoriser les données de son entreprise.En suivant ce lien, retrouvez tous les livres dans la spécialité Informatique-Audiovisuel.
Sommaire et contenu du livre "R pour les data sciences - Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données"
- Exploration.
- Visualisation de données avec ggplot2
- Méthodes de travail : bases
- Transformation de données avec dplyr
- Méthodes de travail : scripts
- Analyse exploratoire de données
- Méthodes de travail : projets
- Démêlage.
- Les tibbles
- Importation de données avec readr
- Rangement de données avec tidyr
- Données relationnelles avec dplyr
- Chaînes de caractères avec stringr
- Facteurs avec forcats
- Dates et heures avec lubridate
- Programmation.
- Canaux avec magrittr
- Fonctions
- Vecteurs
- Itération avec purrr
- Modélisation.
- Modèles simples avec modelr
- Construction de modèle
- Plusieurs modèles avec purrr et broom
- Communication.
- R Markdown
- Production de graphes pour diffusion avec ggplot2
- Formats de R Markdown
- Méthodes de travail avec R Markdown
