R pour les scientifiques - dunod - 9782100815470 -
R pour les scientifiques 

R pour les scientifiques
Mise en oeuvre de projets et valorisation des résultats

Le langage R s’est imposé comme un outil incontournable pour l’analyse, la gestion des données scientifiques et la confection de graphiques. L’objectif de ce livre est de fournir aux étudiants et aux personnes souhaitant s’initier à R des bases solides pour se former ou se perfectionner au langage en mettant l’accent sur les bonnes pratiques de programmation afin de disposer [...]
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Auteur : 

Editeur : Dunod

Collection : Sciences Sup

Date parution :

Reliure :
Broché
Nbr de pages :
240
Dimension :
17 x 24 x 1.5 cm
Poids :
454 gr
ISBN 10 :
2100815474
ISBN 13 :
9782100815470
25,00 €
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Quel est le sujet du livre "R pour les scientifiques"

Le langage R s’est imposé comme un outil incontournable pour l’analyse, la gestion des données scientifiques et la confection de graphiques. L’objectif de ce livre est de fournir aux étudiants et aux personnes souhaitant s’initier à R des bases solides pour se former ou se perfectionner au langage en mettant l’accent sur les bonnes pratiques de programmation afin de disposer d’un code réutilisable et de résultats reproductibles. La première partie concerne les concepts de base (types et conteneurs de données, fonctions, algorithmique et gestion de projet), et la seconde la confection graphique (du graphique simple à la figure dans un article scientifique). Chaque chapitre aborde les cas les plus simples et des cas complexes, avec de nombreux exemples tirés de données réelles. Le lecteur est guidé pas à pas afin de devenir autonome.


Auteurs :

Auteur François Rebaudo est ingénieur de recherche en agronomie/écologie à l'Institut de recherche pour le développement (IRD).

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Sommaire et contenu du livre "R pour les scientifiques - Mise en oeuvre de projets et valorisation des résultats"

Premiers pas. Installation de R. Choisir un environnement de développement. Les types de données. Les conteneurs de données. Les fonctions. Importer et exporter des données. Algorithmique. Gestion d’un projet avec R. Graphiques simples. La gestion des couleurs. Les packages graphiques. Du graphique à la figure dans un article scientifique

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