R 4 Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages
暫譯: R 4 數據科學快速參考：API、函式庫與套件的口袋指南

Mailund, Thomas

R 4 Data Science Quick Reference: A Pocket Guide to Apis, Libraries, and Packages
  • 出版商: Apress
  • 出版日期: 2022-10-29
  • 售價: $1,520
  • 貴賓價: 9.5 折 $1,444
  • 語言: 英文
  • 頁數: 232
  • 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
  • ISBN: 1484287797
  • ISBN-13: 9781484287798
  • 相關分類: R 語言、Data Science

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商品描述

In this handy, quick reference book you'll be introduced to several R data science packages, with examples of how to use each of them. All concepts will be covered concisely, with many illustrative examples using the following APIs: readr, dibble, forecasts, lubridate, stringr, tidyr, magnittr, dplyr, purrr, ggplot2, modelr, and more.
With R 4 Data Science Quick Reference, you'll have the code, APIs, and insights to write data science-based applications in the R programming language. You'll also be able to carry out data analysis. All source code used in the book is freely available on GitHub..
What You'll Learn

  • Implement applicable R 4 programming language specification features
  • Import data with readr
  • Work with categories using forcats, time and dates with lubridate, and strings with stringr
  • Format data using tidyr and then transform that data using magrittr and dplyr
  • Write functions with R for data science, data mining, and analytics-based applications
  • Visualize data with ggplot2 and fit data to models using modelr

Who This Book Is For
Programmers new to R's data science, data mining, and analytics packages. Some prior coding experience with R in general is recommended.

商品描述(中文翻譯)

在這本方便的快速參考書中，您將會接觸到幾個 R 數據科學套件，並提供每個套件的使用範例。所有概念將簡明扼要地涵蓋，並使用以下 API 提供許多示例：readr、forcats、forecasts、lubridate、stringr、tidyr、magrittr、dplyr、purrr、ggplot2、modelr 等等。
透過《R 4 數據科學快速參考》，您將擁有編寫基於 R 程式語言的數據科學應用所需的程式碼、API 和見解。您還將能夠進行數據分析。本書中使用的所有源代碼均可在 GitHub 上免費獲得。

**您將學到的內容**
- 實現適用的 R 4 程式語言規範特性
- 使用 readr 導入數據
- 使用 forcats 處理類別，使用 lubridate 處理時間和日期，使用 stringr 處理字串
- 使用 tidyr 格式化數據，然後使用 magrittr 和 dplyr 轉換該數據
- 使用 R 編寫數據科學、數據挖掘和分析應用的函數
- 使用 ggplot2 可視化數據，並使用 modelr 將數據擬合到模型中

**本書適合誰閱讀**
本書適合對 R 的數據科學、數據挖掘和分析套件感興趣的程式設計師。建議具備一些 R 的基本編碼經驗。

作者簡介

Thomas Mailund is an associate professor at Aarhus University, Denmark. He has a background in math and computer science. For the last decade, his main focus has been on genetics and evolutionary studies, particularly comparative genomics, speciation, and gene flow between emerging species. He has published Beginning Data Science in R, Functional Programming in R, and Metaprogramming in R with Apress as well as other books on R and C programming.

作者簡介(中文翻譯)

托馬斯·梅倫德（Thomas Mailund）是丹麥奧胡斯大學（Aarhus University）的副教授。他擁有數學和計算機科學的背景。在過去十年中，他的主要研究重點是遺傳學和進化研究，特別是比較基因組學、物種形成以及新興物種之間的基因流動。他與Apress出版了《Beginning Data Science in R》、《Functional Programming in R》和《Metaprogramming in R》，以及其他關於R和C編程的書籍。

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