R für Data Science

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Daten importieren, bereinigen, umformen und visualisieren

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Beschreibung

Details

Format

ePUB 3

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Ja

Text-to-Speech

Ja

Erscheinungsdatum

26.03.2024

Verlag

O'Reilly

Beschreibung

Details

Format

ePUB 3

eBooks im ePUB 3-Format erlauben eine dynamische Anpassung des Inhalts an die jeweilige Display-Größe des Lesegeräts. Das Format eignet sich daher besonders für das Lesen auf mobilen Geräten, wie z.B. Ihrem tolino, Tablets oder Smartphones.

Kopierschutz

Nein

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Text-to-Speech

Ja

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Erscheinungsdatum

26.03.2024

Verlag

O'Reilly

Seitenzahl

592 (Printausgabe)

Dateigröße

23858 KB

Übersetzt von

Frank Langenau

Sprache

Deutsch

EAN

9783960108344

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Sehr gut lesbar

Bewertung am 12.06.2024

Bewertungsnummer: 2221527

Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Dieses Buch ist sehr gut lesbar und einfach verständlich geschrieben. Dadurch und durch die vorhandenen Übungen eignet es sich hervorragend für einen Einstieg in die Bereiche Data Science und R. Gerade im Hinblick auf R eignet es sich auch als Nachschlagwerk und Hilfestellung für beispielsweise die Erstellung von tollen Diagrammen. Wer sich mit R befassen möchte, kommt kaum an diesem Buch vorbei, das von "R-Machern" geschrieben wurde. Wer sich dagegen unabhängig von R mit Data Science beschäftigen möchte, sollte sich eventuell auch andere Bücher des Verlags anschauen.
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Sehr gut lesbar

Bewertung am 12.06.2024
Bewertungsnummer: 2221527
Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Dieses Buch ist sehr gut lesbar und einfach verständlich geschrieben. Dadurch und durch die vorhandenen Übungen eignet es sich hervorragend für einen Einstieg in die Bereiche Data Science und R. Gerade im Hinblick auf R eignet es sich auch als Nachschlagwerk und Hilfestellung für beispielsweise die Erstellung von tollen Diagrammen. Wer sich mit R befassen möchte, kommt kaum an diesem Buch vorbei, das von "R-Machern" geschrieben wurde. Wer sich dagegen unabhängig von R mit Data Science beschäftigen möchte, sollte sich eventuell auch andere Bücher des Verlags anschauen.

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R für Data Science

von Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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