R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
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Beschreibung
"R for Data Science" von Garrett Grolemund und Hadley Wickham ist ein umfassendes Handbuch, das sich an Einsteiger und fortgeschrittene Anwender richtet, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse mit R verbessern möchten. Das Buch führt die Leser durch den gesamten Datenanalyse-Workflow, beginnend mit dem Importieren und Aufbereiten von Daten bis hin zur Visualisierung und Modellierung. Der Inhalt ist in mehrere Hauptabschnitte unterteilt: 1. **Importieren**: Einführung in verschiedene Methoden, um Daten aus unterschiedlichen Quellen wie CSV-Dateien, Datenbanken oder Web-APIs in R zu importieren. 2. **Aufbereiten (Tidy)**: Erklärung der Konzepte hinter "tidy data" und wie man Rohdaten in ein aufgeräumtes Format bringt, das für Analysen geeignet ist. Hierbei wird intensiv auf das `tidyverse` Paket eingegangen. 3. **Transformieren**: Techniken zur Manipulation von Daten, einschließlich Filtern, Anordnen, Gruppieren und Zusammenfassen von Datensätzen. 4. **Visualisieren**: Nutzung des `ggplot2` Pakets zur Erstellung aussagekräftiger Grafiken und Diagramme zur Darstellung komplexer Datensätze. 5. **Modellieren**: Einführung in statistische Modelle und maschinelles Lernen zur Vorhersage zukünftiger Trends basierend auf vorhandenen Daten. Das Buch legt großen Wert auf praxisorientierte Beispiele und Übungen, um die erlernten Konzepte direkt anzuwenden. Es fördert einen interaktiven Lernansatz durch zahlreiche Codebeispiele und detaillierte Erklärungen zu jedem Schritt des Analyseprozesses.
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