Hands-On Data Science with R
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de AbeBooks desde el 9 de julio de 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Hands-On Data Science with R explore various popular R packages to perform various data science tasks, including core statistical concepts and a wide array of use cases. This practical book covers the entire data science ecosystem for aspiring data scientis.
N° de ref. del artículo 448330022
- Título
- Hands-On Data Science with R
- Autor
- Lanzetta, Vitor Bianchi|Dasgupta, Nataraj|Farias, Ricardo Anjoleto
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789139406
- ISBN 13
- 9781789139402
A hands-on guide for professionals to perform various data science tasks in R
Key Features
- Explore the popular R packages for data science
- Use R for efficient data mining, text analytics and feature engineering
- Become a thorough data science professional with the help of hands-on examples and use-cases in R
Book Description
R is the most widely used programming language, and when used in association with data science, this powerful combination will solve the complexities involved with unstructured datasets in the real world. This book covers the entire data science ecosystem for aspiring data scientists, right from zero to a level where you are confident enough to get hands-on with real-world data science problems.
The book starts with an introduction to data science and introduces readers to popular R libraries for executing data science routine tasks. This book covers all the important processes in data science such as data gathering, cleaning data, and then uncovering patterns from it. You will explore algorithms such as machine learning algorithms, predictive analytical models, and finally deep learning algorithms. You will learn to run the most powerful visualization packages available in R so as to ensure that you can easily derive insights from your data.
Towards the end, you will also learn how to integrate R with Spark and Hadoop and perform large-scale data analytics without much complexity.
What you will learn
- Understand the R programming language and its ecosystem of packages for data science
- Obtain and clean your data before processing
- Master essential exploratory techniques for summarizing data
- Examine various machine learning prediction, models
- Explore the H2O analytics platform in R for deep learning
- Apply data mining techniques to available datasets
- Work with interactive visualization packages in R
- Integrate R with Spark and Hadoop for large-scale data analytics
Who this book is for
If you are a budding data scientist keen to learn about the popular pandas library, or a Python developer looking to step into the world of data analysis, this book is the ideal resource you need to get started. Some programming experience in Python will be helpful to get the most out of this course
Table of Contents
- Getting started with Data Science and R
- Descriptive and Inferential Statistics
- Data Wrangling with R
- KDD, Data Mining, and Text Mining
- Data Analysis with R
- Machine Learning with R
- Forecasting and ML App with R
- Neural Networks and Deep Learning
- Markovian in R
- Visualizing Data
- Going to Production with R
- Large Scale Data Analytics with Hadoop
- R on Cloud
- The Road Ahead
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Vitor Bianchi Lanzetta (@vitorlanzetta) has a master's degree in Applied Economics (University of So PauloUSP) and works as a data scientist in a tech start-up named RedFox Digital Solutions. He has also authored a book called R Data Visualization Recipes. The things he enjoys the most are statistics, economics, and sports of all kinds (electronics included). His blog, made in partnership with Ricardo Anjoleto Farias (@R_A_Farias), can be found at ArcadeData dot org, they kindly call it R-Cade Data.
Nataraj Dasgupta is the vice president of advanced analytics at RxDataScience Inc. Nataraj has been in the IT industry for more than 19 years, and has worked in the technical and analytics divisions of Philip Morris, IBM, UBS Investment Bank, and Purdue Pharma. At Purdue Pharma, Nataraj led the data science division, where he developed the company's award-winning big data and machine learning platform. Prior to Purdue, at UBS, he held the role of Associate Director, working with high-frequency and algorithmic trading technologies in the foreign exchange trading division of the bank.
Ricardo Anjoleto Farias is an economist who graduated from the Universidade Estadual de Maring in 2014. In addition to being a sports enthusiast (electronic or otherwise) and enjoying a good barbecue, he also likes math, statistics, and correlated studies. His first contact with R was when he embarked on his master's degree, and since then, he has tried to improve his skills with this powerful tool.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Para más información, consulte: www.haendlerbund.de/faircommerce.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a moluna, Greven, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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