Hadley Wickham Bücher

Erfahren Sie, wie Sie R nutzen, um Daten in Einsichten und Wissen zu verwandeln. Dieses Buch führt Sie in die Datenwissenschaft mit R, RStudio und dem tidyverse ein – einer Sammlung von R-Paketen, die eine schnelle und unterhaltsame Datenanalyse ermöglichen. Auch ohne Programmiererfahrung werden Sie schnell in der Lage sein, Datenwissenschaft zu betreiben. Sie lernen, wie Sie Daten importieren, transformieren, visualisieren und die Ergebnisse kommunizieren. Zudem erhalten Sie ein umfassendes Verständnis des Datenwissenschaftszyklus und der grundlegenden Werkzeuge, die Sie benötigen. Jeder Abschnitt enthält Übungen zur Vertiefung des Gelernten. Die aktualisierte Ausgabe berücksichtigt die neuesten Best Practices des tidyverse und bietet neue Kapitel zu Visualisierung und Datenaufbereitung. Sie erfahren, wie Sie Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Webseiten abrufen und neue Programmierwerkzeuge optimal nutzen. Sie lernen, wie Sie Diagramme zur Datenexploration erstellen, Variablentypen entdecken, Daten in R für Analysen importieren, R-Werkzeuge zur Lösung von Datenproblemen nutzen und Prosa, Code sowie Ergebnisse mit Quarto integrieren.

This resource delves into the fundamental workings of R, catering to both seasoned R programmers and those familiar with other languages seeking to grasp R's unique features. It covers foundational concepts, three core programming paradigms—functional, object-oriented, and metaprogramming—and offers advanced techniques for debugging and optimizing code. Readers will learn about the distinction between objects and their names, vector data structures and subsetting, the intricacies of functions and environments, and the condition system that governs messages, warnings, and errors. The book emphasizes the functional programming paradigm, which can often replace traditional loops, and explores the key object-oriented systems: S3, S4, and R6. It introduces the tidy eval toolkit for metaprogramming, enabling code manipulation and evaluation control, along with effective debugging strategies applicable across various coding scenarios. The updated edition features new foundational chapters, comprehensive object-oriented programming coverage, and enhanced metaprogramming insights, including the tidy evaluation framework. It also incorporates new packages like rlang for low-level operations and purrr for functional programming, while utilizing color in code chunks and figures. The author, Hadley Wickham, is a prominent figure in the R community, known for his contributions to data science through the tidyverse collection.

Focusing on practical application, this guide empowers developers and data scientists to start creating packages quickly while emphasizing functionality over structure. It offers a progressive approach to improving package development skills, encouraging readers to prioritize their goals and capabilities throughout the learning process.

Master the Shiny web framework—and take your R skills to a whole new level. By letting you move beyond static reports, Shiny helps you create fully interactive web apps for data analyses. Users will be able to jump between datasets, explore different subsets or facets of the data, run models with parameter values of their choosing, customize visualizations, and much more. Hadley Wickham from RStudio shows data scientists, data analysts, statisticians, and scientific researchers with no knowledge of HTML, CSS, or JavaScript how to create rich web apps from R. This in-depth guide provides a learning path that you can follow with confidence, as you go from a Shiny beginner to an expert developer who can write large, complex apps that are maintainable and performant.

Aby w pełni wykorzystać potencjał danych i przekształcać je w wartościową wiedzę, musisz się posługiwać odpowiednimi narzędziami. Szczególnie przyda Ci się znajomość języka R, który pozwala na efektywne wykonywanie zadań, od importowania surowych danych po komunikowanie uzyskanych wyników w zrozumiały sposób. Oto drugie, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika dla analityków danych. Dzięki niemu dowiesz się, w jaki sposób używać języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych, a także do przekazywania uzyskanych wyników analizy. Nauczysz się też rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia ułatwią Ci utrwalenie zdobytej wiedzy. Omówiono tu najnowsze funkcje języka i najlepsze praktyki w data science. Zaprezentowano również zasady korzystania z wielu bibliotek języka R, na przykład tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł. Dzięki tej książce nauczysz się: wizualizować, czyli tworzyć wykresy na potrzeby eksploracji danych przekształcać, czyli pracować z różnymi typami zmiennych importować, czyli pobierać dane w formie wygodnej do analizy programować, czyli rozwiązywać problemy z danymi za pomocą języka R przekazywać informacje, czyli pracować z użyciem Quarto