SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

1 wynik

Książka

W koszyku

Data Science : programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R / Freeman Michael, Joel Ross ; tłumaczenie Tomasz Walczak. - Gliwice : Helion, copyright 2020. - 360 stron : ilustracje ; 24 cm.

Autor

Freeman Michael Ross Joel E. (1922- ). Walczak Tomasz tłumacz).

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje fachowe

Temat

R (język programowania) Analiza danych Data mining

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Tytuł oryginału: Programming skills for Data Science : start writing code to wrangle, analyze, and visualize data with R.

Indeks.

Dla analityków danych.

Rozdział 1 Przygotowywanie komputera23 1.1.Przygotowywanie narzędzi używanych w wierszu poleceń24 1.1.1. Wiersz poleceń w systemie macOS24 1.1.2. Wiersz poleceń w systemie Windows25 1.1.3. Wiersz poleceń w systemie Linux25 1.2.Instalowanie systemu git25 1.3.Tworzenie konta w serwisie GitHub26 1.4.Wybieranie edytora tekstu26 1.4.1. Atom26 1.4.2. Visual Studio Code27 1.4.3. Sublime Text27 1.5.Pobieranie języka R28 1.6.Pobieranie środowiska RStudio28 Rozdział 2 Używanie wiersza poleceń31 2.1.Uruchamianie wiersza poleceń31 2.2.Poruszanie się w systemie plików32 2.2.1. Przechodzenie do innego katalogu33 2.2.2. Wyświetlanie listy plików35 2.2.3. Ścieżki35 2.3.Zarządzanie plikami37 2.3.1. Uczenie się nowych instrukcji37 2.3.2. Symbole wieloznaczne39 2.4.Radzenie sobie z błędami40 2.5.Przekierowywanie danych wyjściowych41 2.6.Polecenia związane z siecią42 CZĘŚĆ II Zarządzanie projektami45 Rozdział 3 Kontrola wersji z użyciem systemu git i serwisu GitHub47 3.1.Czym jest git?47 3.1.1. Podstawowe zagadnienia związane z systemem git48 3.1.2. Czym jest GitHub?49 3.2.Konfigurowanie narzędzi i tworzenie projektu50 3.2.1. Tworzenie repozytorium51 3.2.2. Sprawdzanie stanu51 3.3.Śledzenie zmian w projekcie52 3.3.1. Dodawanie plików53 3.3.2. Zatwierdzanie54 3.3.3. Proces używania systemu git55 3.4.Zapisywanie projektów w witrynie GitHub56 3.4.1. Forki i klonowanie57 3.4.2. Wysyłanie i pobieranie59 3.5.Dostęp do historii projektu60 3.5.1. Historia rewizji60 3.5.2. Powrót do starszych wersji61 3.6.Ignorowanie plików w projekcie62 Rozdział 4 Tworzenie dokumentacji za pomocą języka Markdown65 4.1.Pisanie kodu w języku Markdown65 4.1.1. Formatowanie tekstu66 4.1.2. Bloki tekstu66 4.1.3. Hiperłącza67 4.1.4. Rysunki67 4.1.5. Tabele68 4.2.Wyświetlanie dokumentów w języku Markdown68 CZĘŚĆ III Podstawowe umiejętności z zakresu języka R71 Rozdział 5 Wprowadzenie do języka R73 5.1.Programowanie z użyciem języka R73 5.2.Uruchamianie kodu w języku R74 5.2.1. Używanie środowiska RStudio74 5.2.2. Używanie języka R w wierszu poleceń76 5.3.Dodawanie komentarzy78 5.4.Definiowanie zmiennych78 5.4.1. Podstawowe typy danych80 5.5.Szukanie pomocy83 5.5.1. Nauka uczenia się języka R84 Rozdział 6 Funkcje89 6.1.Czym jest funkcja?89 6.1.1. Składnia funkcji w języku R90 6.2.Wbudowane funkcje języka R91 6.2.1. Argumenty nazwane92 6.3.Wczytywanie funkcji93 6.4.Pisanie funkcji95 6.4.1. Debugowanie funkcji97 6.5.Instrukcje warunkowe98 Rozdział 7 Wektory101 7.1.Czym jest wektor?101 7.1.1. Tworzenie wektorów101 7.2.Operacje wektorowe102 7.2.1. Ponowne używanie elementów104 7.2.2. Prawie wszystko jest wektorem105 7.2.3. Funkcje wektorowe105 7.3.Indeksy w wektorach107 7.3.1. Listy indeksów108 7.4.Filtrowanie wektorów109 7.5.Modyfikowanie wektorów110 Rozdział 8 Listy113 8.1.Czym jest lista?113 8.2.Tworzenie list114 8.3.Dostęp do elementów listy115 8.4.Modyfikowanie list117 8.4.1. Pojedyncze i podwójne nawiasy kwadratowe118 8.5.Stosowanie funkcji do list za pomocą wywołania lapply()119 CZĘŚĆ IV Przekształcanie danych121 Rozdział 9 Jak zrozumieć dane?123 9.1.Proces generowania danych123 9.2.Wyszukiwanie danych124 9.3.Rodzaje danych126 9.3.1. Skale pomiarowe126 9.3.2. Struktury danych127 9.4.Interpretowanie danych129 9.4.1. Zdobywanie wiedzy w danej dziedzinie129 9.4.2. Jak zrozumieć schematy danych?131 9.5.Odpowiadanie na pytania na podstawie danych133 Rozdział 10 Ramki danych135 10.1. Czym jest ramka danych?135 10.2. Praca z ramkami danych136 10.2.1. Tworzenie ramek danych136 10.2.2. Opisywanie struktury ramek danych137 10.2.3. Dostęp do ramek danych138 10.3. Praca z danymi CSV139 10.3.1. Katalog roboczy140 10.3.2. Zmienne w postaci faktorów142 Rozdział 11 Operowanie danymi za pomocą pakietu dplyr145 11.1. Gramatyka operowania danymi145 11.2.Podstawowe funkcje pakietu dplyr146 11.2.1. Pobieranie (funkcja selekt())147 11.2.2. Filtrowanie (funkcja filter())149 11.2.3. Dodawanie kolumn (funkcja mutate())150 11.2.4. Sortowanie danych (funkcja arrange())151 11.2.5. Tworzenie podsumowań (funkcja summarize())152 11.3.Wykonywanie operacji sekwencyjnych153 11.3.1. Operator potoku154 11.4.Analizowanie ramek danych z wykorzystaniem grupowania155 11.5.Złączanie ramek danych157 11.6.Pakiet dplyr w praktyce — analizowanie danych na temat lotów162 Rozdział 12 Porządkowanie danych za pomocą pakietu tidyr169 12.1.Czym jest porządkowanie danych?169 12.2.Od kolumn do wierszy — gather()171 12.3.Z wierszy na kolumny — spread()172 12.4.Pakiet tidyr w praktyce — eksplorowanie statystyk na temat edukacji174 Rozdział 13 Dostęp do bazy danych181 13.1.Przegląd relacyjnych baz danych181 13.1.1. Czym jest relacyjna baza danych?182 13.1.2. Tworzenie relacyjnej bazy danych184 13.2.Wstęp do języka SQL185 13.3.Dostęp do bazy danych w języku R189 Rozdział 14 Używanie internetowych interfejsów API193 14.1.Czym jest internetowy interfejs API?193 14.2.Żądania REST194 14.2.1. Identyfikatory URI194 14.2.2. Operacje (czasowniki) z protokołu HTTP201 14.3.Dostęp do internetowych interfejsów API w R201 14.4.Przetwarzanie danych w formacie JSON203 14.4.1. Przetwarzanie danych w formacie JSON205 14.4.2. Spłaszczanie danych207 14.5.Interfejsy API w praktyce — znajdowanie kubańskiego jedzenia w Seattle209 CZĘŚĆ V Wizualizacje danych215 Rozdział 15 Projektowanie wizualizacji danych217 15.1.Cel wizualizacji217 15.2.Wybieranie układu graficznego219 15.2.1. Wizualizowanie jednej zmiennej220 15.2.2. Wizualizowanie wielu zmiennych223 15.2.3. Wizualizowanie danych hierarchicznych227 15.3.Wybieranie skutecznego kodowania graficznego229 15.3.1. Skuteczne kolory231 15.3.2. Wykorzystanie atrybutów przed u wagowych234 15.4.Ekspresywne prezentacje danych236 15.5.Zwiększanie estetyki238 Rozdział 16 Tworzenie wizualizacji za pomocą pakietu ggplot2241 16.1.Gramatyka grafiki241 16.2.Tworzenie podstawowych wykresów za pomocą ggplot2242 16.2.1. Określanie obiektów geometrycznych245 16.2.2. Odwzorowania aspektów estetycznych247 16.3.Złożone układy i dostosowywanie opcji248 16.3.1. Dostosowywanie pozycji248 16.3.2. Zmienianie stylu za pomocą skal250 16.3.3. Układ współrzędnych253 16.3.4. Fasety254 16.3.5. Etykiety i uwagi255 16.4.Tworzenie map257 16.4.1. Kartogramy258 16.4.2. Mapy punktowe261 16.5.Pakiet ggplot2 w praktyce — mapa eksmisji w San Francisco262 Rozdział 17 Interaktywne wizualizacje w języku R267 17.1.Pakiet plotly269 17.2.Pakiet rbokeh271 17.3.Pakiet leaflet273 17.4.Interaktywne wizualizacje w praktyce — analizowanie zmian w Seattle276 CZĘŚĆ VI Tworzenie i udostępnianie aplikacji281 Rozdział 18 Tworzenie dynamicznych raportów za pomocą platformy R Markdown283 18.1.Konfigurowanie raportu283 18.1.1. Tworzenie plików .rmd284 18.1.2. Kompilowanie dokumentów286 18.2.Integrowanie tekstu w formacie Markdown i kodu w języku R287 18.2.1. Wykonywalne fragmenty kodu w języku R287 18.2.2. Kod wewnątrzwierszowy288 18.3.Wyświetlanie danych i wizualizacji w raportach289 18.3.1. Wyświetlanie łańcuchów znaków289 18.3.2. Wyświetlanie list w formacie Markdown290 18.3.3. Wyświetlanie tabel291 18.3.4. Wyświetlanie wykresów292 18.4.Udostępnianie raportów jako stron internetowych293 18.5.Platforma R Markdown w praktyce — raport na temat oczekiwanej długości życia295 Rozdział 19 Tworzenie interaktywnych aplikacji internetowych za pomocą platformy Shiny301 19.1.Platforma Shiny301 19.1.1. Podstawowe zagadnienia dotyczące platformy Shiny302 19.1.2. Struktura aplikacji303 19.2.Projektowanie interfejsów użytkownika307 19.2.1. Treści statyczne308 19.2.2. Dynamiczne dane wejściowe310 19.2.3. Dynamiczne dane wyjściowe311 19.2.4. Układy312 19.3.Tworzenie serwerów aplikacji315 19.4.Publikowanie aplikacji na platformę Shiny318 19.5.Platforma Shiny w praktyce — wizualizacja śmiertelnych postrzeleń przez policję320 Rozdział 20 Praca zespołowa327 20.1.Śledzenie różnych wersji kodu za pomocą gałęzi327 20.1.1. Praca z różnymi gałęziami329 20.1.2. Scalanie gałęzi332 20.1.3. Scalanie a konflikty333 20.1.4. Scalanie w serwisie GitHub335 20.2.Prowadzenie projektów z użyciem gałęzi funkcji337 20.3.Współpraca w ramach scentralizowanego procesu pracy338 20.3.1. Tworzenie centralnego repozytorium339 20.3.2. Używanie gałęzi funkcji w scentralizowanym procesie pracy341 20.4.Współpraca w procesie pracy z użyciem forków342 Rozdział 21 Dalsza nauka347 21.1.Uczenie statystyczne347 21.1.1. Ocena zależności347 21.1.2. Prognozowanie348 21.2.Inne języki programowania348 21.3.Odpowiedzialność etyczna349

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII L 47

aktualnie wypożyczona

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone: sygn. 149934 N (1 egz.)