R pour les data sciences
Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données
Hadley Wickham, Garrett Grolemund - Collection Blanche
Résumé
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
Extrait du livre
L'auteur - Hadley Wickham
de la fondation R. Il a conçu des outils pour rendre la data science
plus accessible, rapide et fun.
L'auteur - Garrett Grolemund
Il est data scientist et professeur au RStudio.
Sommaire
- 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
Avis des lecteurs
publié le 12/07/2021 Acheteur vérifié
A very useful book, nicely translated from the English-language version
Ce livre est une très bonne traduction de la version anglophone, que j'ai aussi utilisé à fond. It is very much worth the cost (sorry, my French writing is execrable, and I recommend it every bit as highly as the English-language original version.
publié le 04/05/2021 Acheteur vérifié
Très bien et complet.
Excellent ouvrage et très complet permettant d'acquérir les principales fonctionnalités de R pour la pratique des data sciences. Cet ouvrage est en outre agrémenté d'exercices à la fin de chaque section qui permettent d'assimiler plus aisément les notions développées.
publié le 07/05/2020 Acheteur vérifié
Tres bien pour compremdre le tidyvers
Ce livre pose les bases de R mais en tidyvers. Ayant quelques notions et bidouillant déjà un peu dans R ce livre m'aide à trouver des solutions pour parvenir à ce que je souhaite faire.
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Eyrolles |
| Auteur(s) | Hadley Wickham, Garrett Grolemund |
| Collection | Blanche |
| Parution | 16/08/2018 |
| Nb. de pages | 496 |
| Format | 19 x 23 |
| Couverture | Broché |
| Poids | 866g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9782212675719 |
| ISBN13 | 978-2-212-67571-9 |
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