Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung "Statistisches Programmieren" entwickelt. Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.
Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung "Statistisches Programmieren" entwickelt. Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.
Mag. Daniel Obszelka lehrt unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und beschäftigt sich im Zuge der Lehre intensiv mit Hochschuldidaktik. Dr. Andreas Baierl lehrt ebenfalls unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und verwendet die Software in seiner täglichen statistischen Praxis als Wissenschaftler und statistischer Berater.
Inhaltsangabe
Erste Schritte mit R.- Vektorfunktionen für Data Science und Statistik.- Wichtige Hilfsmittel.- Datenstrukturen.- Tools für Data Science und Statistik.- Eigene Funktionen und Ablaufsteuerung.- Datenimport und Datenexport.- Effizienz und Simulation.- Visualisierung von Daten.- Data Science und Statistik in der Praxis.
Erste Schritte mit R.- Vektorfunktionen für Data Science und Statistik.- Wichtige Hilfsmittel.- Datenstrukturen.- Tools für Data Science und Statistik.- Eigene Funktionen und Ablaufsteuerung.- Datenimport und Datenexport.- Effizienz und Simulation.- Visualisierung von Daten.- Data Science und Statistik in der Praxis.
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