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Este libro ofrece una guía de códigos Python y los correspondientes códigos R para la conectividad, manipulación y análisis de datos, tal y como ambos resultan útiles hoy en día. Esto complementará y enriquecerá las bibliotecas de los usuarios de Python y R, y servirá de apoyo a los alumnos/profesores que utilicen una plataforma y pretendan aprender/enseñar la otra.Nuestro objetivo al escribir este libro es ayudar a los usuarios a trasladar lo que saben de Python a un conocimiento práctico eficiente de R y viceversa de la forma más rápida y sencilla posible. Señalamos en qué se diferencian…mehr

Produktbeschreibung
Este libro ofrece una guía de códigos Python y los correspondientes códigos R para la conectividad, manipulación y análisis de datos, tal y como ambos resultan útiles hoy en día. Esto complementará y enriquecerá las bibliotecas de los usuarios de Python y R, y servirá de apoyo a los alumnos/profesores que utilicen una plataforma y pretendan aprender/enseñar la otra.Nuestro objetivo al escribir este libro es ayudar a los usuarios a trasladar lo que saben de Python a un conocimiento práctico eficiente de R y viceversa de la forma más rápida y sencilla posible. Señalamos en qué se diferencian utilizando una terminología que resulta familiar tanto para los usuarios de Python como de R. Se puede encontrar cualquier función de R buscando su homóloga en Python y viceversa.Este libro está dirigido a estudiantes, académicos, profesionales y personas interesadas en general que conozcan tanto Python como R. Sin embargo, explicamos tanto los códigos de Python como los de R para estadística y ciencia de datos, de modo que los lectores puedan pasar fácilmente de un software a otro. Este libro no incluye la escritura de funciones o el desarrollo de paquetes en Python o R, se trata de utilizar las funciones o paquetes existentes en estadística y ciencia de datos.
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Autorenporträt
Nethal Jajo (PhD em Matemática) é afiliado honorário da Escola de Matemática e Estatística da Universidade de Sydney, com interesse em pesquisa: regressão robusta e modelagem.Shelton Peiris (PhD em Matemática) é professor na Escola de Matemática e Estatística da Universidade de Sydney. Interesse de pesquisa: aplicações de séries temporais em Econometria Financeira.