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R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data

febrero 24, 2022 biblioteca
R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data

Autor: Garret Grolemund & Hadley Wickham 
Editorial: O’Reilly Media
Año: 2016

¿Qué es exactamente la ciencia de los datos?

Con este libro, obtendrás una clara comprensión de esta disciplina para descubrir las leyes naturales en la estructura de los datos. Además, aprenderás a utilizar el versátil lenguaje de programación R para el análisis de datos.

Siempre que se mide lo mismo dos veces, se obtienen dos resultados, siempre que se mida con la suficiente precisión. Este fenómeno crea incertidumbre y oportunidades.

El autor Garrett Grolemund, instructor principal de RStudio, muestra cómo la ciencia de los datos puede ayudarte a trabajar con la incertidumbre y a capturar oportunidades.

Este libro te enseñará a hacer ciencia de datos con R: aprenderás a introducir datos en R, a estructurarlos de la forma más útil, a transformarlos, a visualizarlos y a modelarlos. En este libro, encontrará una práctica de habilidades para la ciencia de datos.

Al igual que un químico aprende a limpiar tubos de ensayo y a abastecer un laboratorio, usted aprenderá a limpiar datos y a dibujar gráficos, y muchas otras cosas. Estas son las habilidades que permiten la ciencia de datos, y aquí encontrará las mejores prácticas para hacer cada una de estas cosas con R.

Aprenderá a utilizar la gramática de los gráficos, la programación alfabetizada y la investigación reproducible para ahorrar tiempo. También aprenderá a gestionar los recursos cognitivos para facilitar los descubrimientos al manejar, visualizar y explorar los datos.

Aprenderás sobre:

  • Manipulación de datos-cómo manipular conjuntos de datos para revelar nueva información
  • Visualización de datos: cómo crear gráficos y otras visualizaciones
  • Análisis exploratorio de datos: cómo encontrar evidencias de relaciones en sus mediciones
  • Modelización: cómo obtener información y predicciones a partir de los datos.
  • Inferencia: cómo evitar dejarse engañar por los análisis de datos que no pueden proporcionar resultados infalibles
  • A lo largo del libro, también aprenderá sobre la cosmovisión estadística, una forma de ver el mundo que permite la comprensión frente a la incertidumbre y la simplicidad frente a la complejidad.
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