Descripción
Aprenda, con ejemplos, los fundamentos del análisis de datos, así como varios métodos y técnicas intermedios a avanzados que van desde la clasificación y la regresión hasta los métodos bayesianos y MCMC, que pueden ponerse en uso de inmediato.
Características clave:
- Analice sus datos utilizando R, el lenguaje de programación estadística más potente.
- Aprenda a implementar estadísticas aplicadas utilizando casos prácticos.
- Utilice paquetes populares de R para trabajar con datos estructurados y no estructurados.
Descripción del libro:
Frecuentemente la herramienta elegida por los académicos, R se ha extendido profundamente al sector privado y se puede encontrar en las líneas de producción de algunas de las empresas más avanzadas y exitosas. El poder y la especificidad de dominio de R permiten al usuario expresar análisis complejos de forma fácil, rápida y concisa.
Comenzando con los conceptos básicos de R y el razonamiento estadístico, este libro se sumerge en el análisis predictivo avanzado, mostrando cómo aplicar esas técnicas a datos del mundo real a través de ejemplos del mundo real.
Repleto de problemas y ejercicios atractivos, este libro comienza con una revisión de R y su sintaxis con paquetes como Rcpp, ggplot2 y dplyr. A partir de ahí, familiarícese con los fundamentos de las estadísticas aplicadas y desarrolle este conocimiento para realizar análisis sofisticados y potentes. Resuelva las dificultades relacionadas con la realización de análisis de datos en la práctica y encuentre soluciones para trabajar con datos desordenados, datos grandes, comunicar resultados y facilitar la reproducibilidad.
Este libro está diseñado para ser un recurso invaluable en muchas etapas de la carrera de cualquier analista de datos.
Lo que aprenderá:
- Obtenga una comprensión profunda del razonamiento estadístico y la teoría del muestreo.
- Emplee pruebas de hipótesis para extraer inferencias de sus datos.
- Aprenda métodos bayesianos para estimar parámetros.
- Entrene modelos de regresión, clasificación y series de tiempo.
- Maneje los datos faltantes con gracia utilizando imputación múltiple.
- Identifique y gestione puntos de datos problemáticos.
- Aprenda a escalar sus análisis a datos más grandes con Rcpp, data.table, dplyr y paralelización.
- Ponga en práctica las mejores prácticas para facilitar su trabajo y la reproducibilidad.
A quién va dirigido este libro:
Los científicos de datos y analistas de datos en ciernes que son nuevos en el concepto de análisis de datos, o que desean construir modelos analíticos eficientes en R, encontrarán este libro útil. No se necesita experiencia previa en análisis de datos, aunque se requiere una comprensión fundamental del lenguaje de programación R para aprovechar al máximo este libro.
Autor: Anthony Fischetti
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 28/03/2018
Páginas: 570
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.13lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.16d
ISBN13: 9781788393720
ISBN10: 1788393724
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Modelado y diseño de datos
- Informática | Ciencia de datos | Visualización de datos
Este título no es retornable