دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1 ed.] نویسندگان: Hadley Wickham &, Garrett Grolemund سری: ISBN (شابک) : 9781491910399 ناشر: O’Reilly Media, Inc., سال نشر: 2017 تعداد صفحات: 520 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 33 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب CA 954 R for Data Science به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب CA 954 R برای علم داده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
یاد بگیرید که چگونه از R برای تبدیل داده های خام به بینش، دانش و درک استفاده کنید. این کتاب شما را با R، RStudio و the tidyverse آشنا میکند، مجموعهای از بستههای R که برای همکاری با یکدیگر برای ایجاد علم داده سریع، روان و سرگرمکننده طراحی شدهاند. مناسب برای خوانندگان بدون تجربه برنامه نویسی قبلی، R for Data Science طراحی شده است تا شما را در سریع ترین زمان ممکن به انجام علم داده بپردازد. نویسندگان Hadley Wickham و Garrett Grolemund شما را از طریق مراحل وارد کردن، مشاجره، کاوش و مدلسازی دادههای شما و برقراری ارتباط با نتایج راهنمایی میکنند. شما یک درک کامل و تصویری بزرگ از چرخه علم داده به همراه ابزارهای اساسی که برای مدیریت جزئیات نیاز دارید، دریافت خواهید کرد. هر بخش از کتاب با تمرین هایی همراه است تا به شما کمک کند آنچه را که در طول مسیر یاد گرفته اید تمرین کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه می توانید: مجموعه داده های خود را به شکلی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنید. خلاصه کم بعدی که «سیگنالهای» واقعی را در مجموعه داده شما ثبت میکند.
Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle-transform your datasets into a form convenient for analysis Program-learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore-examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model-provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate-learn R Markdown for integrating prose, code, and results
Cover......Page 0
Copyright......Page 4
Table of Contents......Page 5
What You Will Learn......Page 11
How This Book Is Organized......Page 13
Big Data......Page 14
Hypothesis Confirmation......Page 15
Prerequisites......Page 16
RStudio......Page 17
The Tidyverse......Page 18
Running R Code......Page 19
Getting Help and Learning More......Page 20
Acknowledgments......Page 21
Online Version......Page 23
Conventions Used in This Book......Page 24
O’Reilly Safari......Page 25
How to Contact Us......Page 26
Part I. Explore......Page 27
Prerequisites......Page 29
The mpg Data Frame......Page 30
Creating a ggplot......Page 31
Exercises......Page 32
Aesthetic Mappings......Page 33
Exercises......Page 38
Common Problems......Page 39
Facets......Page 40
Exercises......Page 41
Geometric Objects......Page 42
Exercises......Page 46
Statistical Transformations......Page 48
Exercises......Page 52
Position Adjustments......Page 53
Coordinate Systems......Page 57
Exercises......Page 59
The Layered Grammar of Graphics......Page 60
Coding Basics......Page 63
What’s in a Name?......Page 64
Calling Functions......Page 65
Exercises......Page 66
Prerequisites......Page 69
nycflights13......Page 70
Filter Rows with filter()......Page 71
Comparisons......Page 72
Logical Operators......Page 73
Missing Values......Page 74
Exercises......Page 75
Arrange Rows with arrange()......Page 76
Select Columns with select()......Page 77
Add New Variables with mutate()......Page 80
Useful Creation Functions......Page 82
Exercises......Page 84
Combining Multiple Operations with the Pipe......Page 85
Missing Values......Page 87
Counts......Page 88
Useful Summary Functions......Page 92
Grouping by Multiple Variables......Page 97
Exercises......Page 98
Grouped Mutates (and Filters)......Page 99
Exercises......Page 101
Chapter 4. Workflow: Scripts......Page 103
Running Code......Page 104
Exercises......Page 105
Introduction......Page 107
Questions......Page 108
Variation......Page 109
Visualizing Distributions......Page 110
Typical Values......Page 113
Unusual Values......Page 114
Exercises......Page 116
Missing Values......Page 117
A Categorical and Continuous Variable......Page 119
Two Categorical Variables......Page 125
Two Continuous Variables......Page 127
Exercises......Page 130
Patterns and Models......Page 131
Learning More......Page 134
What Is Real?......Page 137
Paths and Directories......Page 139
RStudio Projects......Page 140
Summary......Page 142
Part II. Wrangle......Page 143
Creating Tibbles......Page 145
Printing......Page 147
Subsetting......Page 148
Exercises......Page 149
Getting Started......Page 151
Exercises......Page 154
Parsing a Vector......Page 155
Numbers......Page 157
Strings......Page 158
Dates, Date-Times, and Times......Page 160
Exercises......Page 162
Strategy......Page 163
Problems......Page 165
Other Strategies......Page 167
Writing to a File......Page 169
Other Types of Data......Page 171
Prerequisites......Page 173
Tidy Data......Page 174
Spreading and Gathering......Page 177
Gathering......Page 178
Spreading......Page 180
Exercises......Page 182
Separate......Page 183
Unite......Page 185
Exercises......Page 186
Missing Values......Page 187
Case Study......Page 189
Nontidy Data......Page 194
Introduction......Page 197
nycflights13......Page 198
Exercises......Page 200
Keys......Page 201
Exercises......Page 203
Mutating Joins......Page 204
Understanding Joins......Page 205
Inner Join......Page 206
Outer Joins......Page 207
Duplicate Keys......Page 209
Defining the Key Columns......Page 210
Exercises......Page 212
Other Implementations......Page 213
Filtering Joins......Page 214
Join Problems......Page 217
Set Operations......Page 218
String Basics......Page 221
Combining Strings......Page 223
Subsetting Strings......Page 224
Exercises......Page 225
Basic Matches......Page 226
Exercises......Page 227
Anchors......Page 228
Character Classes and Alternatives......Page 229
Repetition......Page 230
Grouping and Backreferences......Page 232
Tools......Page 233
Detect Matches......Page 235
Extract Matches......Page 237
Grouped Matches......Page 239
Replacing Matches......Page 241
Splitting......Page 242
Exercises......Page 243
Other Types of Pattern......Page 244
Other Uses of Regular Expressions......Page 247
Exercises......Page 248
Prerequisites......Page 249
Creating Factors......Page 250
General Social Survey......Page 251
Modifying Factor Order......Page 253
Modifying Factor Levels......Page 258
Exercises......Page 261
Introduction......Page 263
Creating Date/Times......Page 264
From Strings......Page 265
From Individual Components......Page 266
From Other Types......Page 268
Getting Components......Page 269
Rounding......Page 272
Setting Components......Page 273
Exercises......Page 274
Durations......Page 275
Periods......Page 276
Intervals......Page 278
Exercises......Page 279
Time Zones......Page 280
Part III. Program......Page 283
Piping Alternatives......Page 287
Intermediate Steps......Page 288
Use the Pipe......Page 290
Other Tools from magrittr......Page 292
Introduction......Page 295
When Should You Write a Function?......Page 296
Functions Are for Humans and Computers......Page 299
Conditional Execution......Page 302
Conditions......Page 303
Code Style......Page 304
Exercises......Page 305
Function Arguments......Page 306
Checking Values......Page 308
Dot-Dot-Dot (…)......Page 310
Return Values......Page 311
Explicit Return Statements......Page 312
Writing Pipeable Functions......Page 313
Environment......Page 314
Prerequisites......Page 317
Vector Basics......Page 318
Logical......Page 319
Numeric......Page 320
Missing Values......Page 321
Coercion......Page 322
Scalars and Recycling Rules......Page 324
Subsetting......Page 326
Recursive Vectors (Lists)......Page 328
Visualizing Lists......Page 329
Subsetting......Page 330
Lists of Condiments......Page 331
Attributes......Page 333
Augmented Vectors......Page 335
Dates and Date-Times......Page 336
Tibbles......Page 337
Exercises......Page 338
Introduction......Page 339
For Loops......Page 340
Exercises......Page 342
Modifying an Existing Object......Page 343
Looping Patterns......Page 344
Unknown Output Length......Page 345
Unknown Sequence Length......Page 346
Exercises......Page 347
For Loops Versus Functionals......Page 348
Exercises......Page 350
The Map Functions......Page 351
Shortcuts......Page 352
Base R......Page 353
Exercises......Page 354
Dealing with Failure......Page 355
Mapping over Multiple Arguments......Page 358
Invoking Different Functions......Page 360
Walk......Page 361
Predicate Functions......Page 362
Reduce and Accumulate......Page 363
Exercises......Page 364
Part IV. Model......Page 367
Introduction......Page 371
A Simple Model......Page 372
Exercises......Page 379
Predictions......Page 380
Residuals......Page 382
Formulas and Model Families......Page 384
Categorical Variables......Page 385
Interactions (Continuous and Categorical)......Page 388
Interactions (Two Continuous)......Page 390
Transformations......Page 394
Missing Values......Page 397
Other Model Families......Page 398
Introduction......Page 401
Why Are Low-Quality Diamonds More Expensive?......Page 402
Price and Carat......Page 403
A More Complicated Model......Page 407
What Affects the Number of Daily Flights?......Page 410
Day of Week......Page 411
Seasonal Saturday Effect......Page 415
Computed Variables......Page 419
Time of Year: An Alternative Approach......Page 420
Exercises......Page 421
Learning More About Models......Page 422
Introduction......Page 423
gapminder......Page 424
Nested Data......Page 426
List-Columns......Page 428
Unnesting......Page 429
Model Quality......Page 432
List-Columns......Page 435
With Nesting......Page 437
From Vectorized Functions......Page 438
From Multivalued Summaries......Page 439
From a Named List......Page 440
Exercises......Page 441
List to Vector......Page 442
Unnesting......Page 443
Making Tidy Data with broom......Page 445
Part V. Communicate......Page 447
Introduction......Page 449
R Markdown Basics......Page 450
Exercises......Page 452
Text Formatting with Markdown......Page 453
Code Chunks......Page 454
Chunk Name......Page 455
Chunk Options......Page 456
Table......Page 457
Caching......Page 458
Global Options......Page 459
Exercises......Page 460
YAML Header......Page 461
Parameters......Page 462
Bibliographies and Citations......Page 463
Learning More......Page 464
Introduction......Page 467
Label......Page 468
Annotations......Page 471
Scales......Page 477
Axis Ticks and Legend Keys......Page 478
Legend Layout......Page 480
Replacing a Scale......Page 481
Exercises......Page 486
Zooming......Page 487
Themes......Page 488
Saving Your Plots......Page 490
Figure Sizing......Page 491
Learning More......Page 493
Introduction......Page 495
Documents......Page 496
Notebooks......Page 497
Presentations......Page 498
Dashboards......Page 499
htmlwidgets......Page 500
Shiny......Page 502
Other Formats......Page 503
Learning More......Page 504
Chapter 24. R Markdown Workflow......Page 505
Index......Page 509
Colophon......Page 519