Jörg Staudemeyer, Ralf C. Staudemeyer

R - kurz & gut (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Die praktische Kurzeinführung und Referenz für die Statistik-Software R Konkurrenzlos günstig und kompakt Für Studium, Wissenschaft und die Datenanalyse in Unternehmen Deckt den kompletten Datenzyklus ab: Datenerzeugung, das Einlesen und Speichern, Bearbeiten und Aufbereiten der Daten, die graphische Darstellung und die statistische Auswertung In Zeiten von Data Mining und künstlicher Intelligenz ist die Verarbeitung großer Datenmengen ein Thema, dessen Bedeutung enorm zugenommen hat. Die beliebte Open-Source-Software R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung, die auf die numerische und graphische Datenanalyse spezialisiert ist. Dieses Buch hat das Ziel, Sie schnell und effizient mit R vertraut zu machen und Ihnen die prinzipielle Funktionsweise und die Möglichkeiten, die diese Sprache bietet, zu vermitteln. R - kurz & gut richtet sich an diejenigen, die sich bereits mit statistischen Grundbegriffen auskennen und möglichst schnell mit R produktiv starten möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die Arbeit mit der Entwicklungsumgebung und vermittelt einen Überblick über die R-Syntax. Eine kompakte Referenz der zentralen statistischen und programmatischen Funktionen, die zum Basispaket von R gehören, ermöglichen Ihnen ein schnelles Nachschlagen.

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Produktdetails

• Verlag: O'Reilly
• Seitenzahl: 230
• Erscheinungstermin: 1. Juni 2022
• Deutsch
• ISBN-13: 9783960104711
• Artikelnr.: 64127511

Autorenporträt

Jörg Staudemeyer ist IT-Consultant im Ruhestand, aber weiterhin aktiv als Berater und Autor. Während seiner langjährigen Beratertätigkeit im Kontext kommerzieller Großprojekte hatte er Gelegenheit, Erfahrungen in diversen Bereichen der Informationstechnik, insbesondere aber im Java-Umfeld zu sammeln. Ralf C. Staudemeyer ist Professor für IT-Sicherheit an der Hochschule Schmalkalden. Er verfügt über langjährige internationale Erfahrung in Forschung, Lehre und Anwendung. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Computernetzwerke, Maschinelles Lernen, IT-Sicherheit und Datenschutz.