Télécharger Practical Data Science with R- Livre PDF Gratuit

★★★★☆

3.8 étoiles sur 5 de 449 avis

2014-04-10
Practical Data Science with R- - de Nina Zumel, John Mount (Author)

Caractéristiques Practical Data Science with R-

Le tableau ci-dessous contient des spécificités importantes relatives aux Practical Data Science with R-

Le Titre Du LivrePractical Data Science with R-
Date de Lancement2014-04-10
TraducteurLillyrose Nguyet
Numéro de Pages956 Pages
Taille du fichier38.48 MB
Langue du LivreAnglais et Français
ÉditeurZiff Davis Media
ISBN-106518064203-MIS
Format de E-BookPDF AMZ ePub iBook WPT
de (Auteur)Nina Zumel, John Mount
ISBN-13951-1715947360-RAO
Nom de FichierPractical-Data-Science-with-R-.pdf

Télécharger Practical Data Science with R- Livre PDF Gratuit

View all of Anders Brennas Presentations

Vite Découvrez Practical Data Science with R Nina Zumel ainsi que les autres livres de au meilleur prix sur Cdiscount Livraison rapide

Practical Data Science with R Nina Zumel Inconnus Des milliers de livres avec la livraison chez vous en 1 jour ou en magasin avec 5 de réduction

Sciencefiction et fantastique Romans policiers et suspense Romans damour Classiques Jeunes adultes Jeunesse Développement personnel Biographies et autobiographies Humour Sciences et technologie Histoire Affaires Plus de catégories À propos de labonnement Aucun résultat

La data science est l’art de traduire des problèmes industriels sociaux scientifiques ou de toute autre nature en pro blèmes de modélisation quantitative pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données

Today data science is an indispensable tool for any organization allowing for the analysis and optimization of decisions and strategy R has become the preferred software for data science thanks to its open source nature simplicity applicability to data analysis and the abundance of libraries for any type of algorithm

The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R reading data into R accessing R packages writing R functions debugging profiling R code and organizing and commenting R code Topics in statistical data analysis will provide working examples