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Produktbild: Einstieg in Data Science mit R

Einstieg in Data Science mit R Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse

Aus der Reihe Rheinwerk Computing

29,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.11.2020

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

263

Maße (L/B/H)

23,1/17,7/1,7 cm

Gewicht

496 g

Farbe

Weiß / Ozeanblau

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-7892-8

Beschreibung

Rezension

Man muss nicht in Data Science quer einsteigen wollen, um von den Inhalten echten Nutzen für den Online-Job ziehen zu können. Klare Kaufempfehlung. (Mario Fischer) ("Website Boosting")
Das Buch ermöglicht einen leichten Einstieg in Data Science. Als Vorwissen benötigt man lediglich Grundkenntnisse in Mathematik, die man schon in der Schule erworben hat. ("Programmierbuch.de")
Das Buch befähigt den Leser zu seinen ersten Schritten mit R. ("LINUX MAGAZIN")
Ideal für jene, die sich bisher die Auseinandersetzung mit R erspart haben. Mit einer Länge von nur ca. 250 Seiten handelt es sich dabei um ein bequem lesbares Werk, das auch mal nebenbei durchgeackert werden kann. ("windows.developer")

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.11.2020

Verlag

Rheinwerk

Seitenzahl

263

Maße (L/B/H)

23,1/17,7/1,7 cm

Gewicht

496 g

Farbe

Weiß / Ozeanblau

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8362-7892-8

Herstelleradresse

Rheinwerk Verlag GmbH
Rheinwerkallee 4
53227 Bonn
DE

Email: service@rheinwerk-verlag.de

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  • Produktbild: Einstieg in Data Science mit R


  •   Materialien zum Buch ... 11

      1.  Über dieses Buch ... 13

           1.1 ... Für wen ist dieses Buch? Für Sie? ... 13

           1.2 ... Was sind die Ziele, was können Sie hier lernen? ... 13

           1.3 ... Was Sie nicht lernen werden ... 15

           1.4 ... Wie Sie mit diesem Buch arbeiten ... 17

      2.  Einführung ... 19

           2.1 ... Statistik und Data Science im Vergleich ... 21

           2.2 ... Was ist R, und warum sollten Sie das überhaupt lernen? ... 23

      3.  R Base und RStudio: Installation und erste Schritte ... 25

           3.1 ... R Base ... 25

           3.2 ... RStudio ... 29

           3.3 ... Wie sieht die Oberfläche aus, und was bedeuten die einzelnen Bereiche? ... 31

           3.4 ... Die R-Konsole ... 33

           3.5 ... Mein erstes Skript ... 35

           3.6 ... Hilfe! ... 42

      4.  Die Programmiersprache R ... 51

           4.1 ... Objekte ... 51

           4.2 ... Funktionen ... 52

           4.3 ... Pakete (Packages) ... 53

           4.4 ... Ein paar Vokabeln ... 61

           4.5 ... Kommentare ... 68

           4.6 ... Groß- und Kleinschreibung und andere Syntaxregeln ... 68

           4.7 ... Computer sind dumm ... 71

      5.  Grundlagen der statistischen Datenanalyse ... 73

           5.1 ... Fragestellung und Studiendesign ... 73

           5.2 ... Von Daten und Datensätzen ... 74

           5.3 ... Berechnung des Durchschnittswertes (Mittelwert, arithmetisches Mittel) ... 84

           5.4 ... Wachstumsberechnung (Veränderungsberechnung) ... 84

           5.5 ... Trend und lineare Regression ... 86

           5.6 ... Beispieldatensatz »Zigarettenverbrauch« ... 88

      6.  Daten einlesen und für die Analyse vorbereiten ... 93

           6.1 ... Daten aus Excel einlesen ... 93

           6.2 ... Daten im .csv-Format einlesen ... 98

           6.3 ... Umgang mit Datumsangaben ... 102

           6.4 ... Daten vorbereiten ... 109

           6.5 ... Not available! - Der Umgang mit fehlenden Werten ... 122

      7.  Daten analysieren mit einfacher Statistik ... 129

           7.1 ... Beispiel 1: Zigarettenkonsum ... 129

           7.2 ... Beispiel 2: 100 Jahre Wohlstandsentwicklungen in Indien ... 144

           7.3 ... Visualisierung ... 166

      8.  Umfassendes Praxisbeispiel ... 187

           8.1 ... Fragestellung: Was will ich wissen? ... 188

           8.2 ... Datenbeschaffung ... 189

           8.3 ... Daten laden und Überblick verschaffen ... 191

           8.4 ... Daten vorbereiten und bereinigen ... 195

           8.5 ... Verarbeitung der Daten im Dreiklang ... 196

           8.6 ... Kommunikation ... 219

           8.7 ... Dokumentation ... 219

           8.8 ... Bonus: Folgeanalyse in der Zeitreihe: Krankheitstage ... 219

      9.  Abschluss ... 233

      A.  Datenmaterial ... 235

           A.1 ... Zigaretten 1 ... 235

           A.2 ... Zensus Länder ... 236

           A.3 ... Luftqualität ... 237

           A.4 ... Zigaretten 2 ... 243

           A.5 ... Indien 1990-2000 ... 244

           A.6 ... Personaldaten ... 245

           A.7 ... Personaldaten - Erweitert ... 252

      Index ... 261