R pour les data sciences: Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données (Blanche) par Garrett Grolemund

January 28, 2020

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Titre de livre: R pour les data sciences: Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données (Blanche)
Auteur: Garrett Grolemund
Broché: 478 pages
Date de sortie: August 16, 2018
Éditeur: Eyrolles

Garrett Grolemund avec R pour les data sciences: Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données (Blanche)

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

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