| Title : |
Pratique de la data science avec R : arranger, visualiser, analyser et présenter des données |
| Material Type: |
printed text |
| Authors: |
Christian Paroissin (1976-....), Author |
| Publisher: |
Paris : Ellipses |
| Publication Date: |
DL 2021 |
| Other publisher: |
37-Monts : Impr. Présence graphique |
| Series: |
Références sciences, ISSN 2260-8044 |
| Pagination: |
1 vol. (V-275 p.) |
| Layout: |
ill. |
| Size: |
24 cm |
| ISBN (or other code): |
978-2-340-04758-7 |
| Price: |
32 EUR |
| General note: |
Index |
| Languages : |
French (fre) |
| Descriptors: |
Analyse des données
|
| Class number: |
006.3 |
| Abstract: |
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en 'uvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels. Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en 'uvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse. |
Pratique de la data science avec R : arranger, visualiser, analyser et présenter des données [printed text] / Christian Paroissin (1976-....), Author . - Paris : Ellipses : 37-Monts : Impr. Présence graphique, DL 2021 . - 1 vol. (V-275 p.) : ill. ; 24 cm. - ( Références sciences, ISSN 2260-8044) . ISBN : 978-2-340-04758-7 : 32 EUR Index Languages : French ( fre)
| Descriptors: |
Analyse des données
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| Class number: |
006.3 |
| Abstract: |
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en 'uvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels. Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en 'uvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse. |
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