Andere Kunden interessierten sich auch für
![Surveillance et évaluation des risques naturels atmosphériques à l'aide de données de télédétection]( "Surveillance et évaluation des risques naturels atmosphériques à l'aide de données de télédétection")
Surveillance et évaluation des risques naturels atmosphériques à l'aide de données de télédétection36,99 €![Stabilisation de sable argileux avec des fibres organiques : paille de riz]( "Stabilisation de sable argileux avec des fibres organiques : paille de riz")
Stabilisation de sable argileux avec des fibres organiques : paille de riz29,99 €![MARCHER AVEC FOUCAULT : POUVOIR, CONNAISSANCE ET SUJET]( "MARCHER AVEC FOUCAULT : POUVOIR, CONNAISSANCE ET SUJET")
MARCHER AVEC FOUCAULT : POUVOIR, CONNAISSANCE ET SUJET32,99 €![Commande du système à retard variable avec ou sans saturation]( "Commande du système à retard variable avec ou sans saturation")
Commande du système à retard variable avec ou sans saturation32,99 €![Elaboration des Nitrures de Gallium avec traitement Si/N]( "Elaboration des Nitrures de Gallium avec traitement Si/N")
Elaboration des Nitrures de Gallium avec traitement Si/N32,99 €![Interaction des impulsions laser avec la matière]( "Interaction des impulsions laser avec la matière")
Interaction des impulsions laser avec la matière35,99 €![Inondations catastrophiques et réduction des risques en Ouganda]( "Inondations catastrophiques et réduction des risques en Ouganda")
Inondations catastrophiques et réduction des risques en Ouganda40,99 €
La science des données à l'aide de R est un domaine complet qui combine l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la programmation pour extraire des informations des données. R est un langage de programmation populaire parmi les scientifiques des données en raison de ses vastes bibliothèques et outils spécialement conçus pour la manipulation et la visualisation des données. Dans la science des données utilisant R, les praticiens exploitent les capacités statistiques de R pour explorer et analyser les données, en découvrant des schémas, des tendances et des relations. Ils utilisent les statistiques descriptives pour résumer et visualiser les données, et les statistiques inférentielles pour faire des prédictions et tirer des conclusions à partir d'un échantillon de données.En outre, la science des données utilisant R implique la mise en oeuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs. R propose de nombreux packages pour des tâches telles que la régression, la classification, le regroupement et les systèmes de recommandation. Ces algorithmes permettent aux scientifiques des données de découvrir des modèles dans de grands ensembles de données et de faire des prédictions précises.