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L'objectif de ce livre est de répondre aux besoins des étudiants en matière d'utilisation du logiciel R-Rattle pour les techniques d'exploration et de modélisation des données. Le rythme et le contenu de ce livre sont conçus de manière à offrir une approche conviviale aux étudiants et autres apprenants. R est un environnement informatique statistique. Il s'agit d'un logiciel gratuit (open source) pour le calcul statistique et les graphiques et d'un langage informatique conçu pour les applications statistiques et graphiques typiques. R est de plus en plus accepté car il offre la possibilité…mehr

Produktbeschreibung
L'objectif de ce livre est de répondre aux besoins des étudiants en matière d'utilisation du logiciel R-Rattle pour les techniques d'exploration et de modélisation des données. Le rythme et le contenu de ce livre sont conçus de manière à offrir une approche conviviale aux étudiants et autres apprenants. R est un environnement informatique statistique. Il s'agit d'un logiciel gratuit (open source) pour le calcul statistique et les graphiques et d'un langage informatique conçu pour les applications statistiques et graphiques typiques. R est de plus en plus accepté car il offre la possibilité d'enregistrer et d'exécuter des commandes stockées dans des fichiers de script, ainsi qu'un éditeur intégré dans l'interface utilisateur graphique R (R-GUI). Il est disponible pour la plupart des plateformes, notamment unix/linux, PC et Macintosh. Le paquet Rattle est hébergé sur bitbucket où tout le monde peut contribuer au paquet. Il déploie plus de 100 paquets pour construire des modèles robustes en science des données. Il s'agit de la seule interface graphique en R pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Il présente des résumés statistiques et visuels des données, transforme les données, construit le modèle supervisé et non supervisé.
Autorenporträt
El Dr. Dhaval Maheta es profesor de la Escuela de Negocios de la India. Ha organizado varios programas de desarrollo del profesorado sobre análisis de datos utilizando SPSS, AMOS, Minitab, E-views, R Software, R Rattle, Gretl, Matlab, Design Expert, Orange, IBM Watson Predictive Analytics y RapidMiner. Ha formado a más de 3.000 profesores en los programas de investigación mencionados.