Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Курс для тех, кому нужно работать с базами данных. Вы освоите язык запросов SQL – и с его помощью сможете самостоятельно получать нужные данные, сопоставлять и анализировать их.

Овладейте искусством превращения необработанных первичных данных в плодотворные догадки, гипотезы и новые знания с помощью языка R. Эта книга задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse - коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных. Книга ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки начать решать задачи науки о данных. Авторы книги познакомят вас со всеми стадиями процесса анализа данных, включая импорт, предварительную подготовку, разведочный анализ и моделирование данных, а также демонстрацию результатов. Прочитав книгу, вы получите цельное представление как о процессе анализа данных в целом, так и об основных инструментах, используемых при его проведении. Основные темы книги: Предварительная обработка данных - преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа. Программирование - освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным. Разведочный анализ - исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез. Моделирование - предоставление сжатых сводных данных, отражающих выявленные тенденции в наборе данных. Обмен информацией - изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа. Хэдли Уикем - старший научный сотрудник компании RStudio и член организации R Foundation. К числу его разработок относятся пакеты для науки о данных (библиотека tidyverse: ggplot2, dplyr, tidyr, purrr, readr и др.) и инструментальные средства разработки пакетов (roxygen2, testthat, devtools). Гарретт Гроулмунд - специалист в области статистики, преподаватель и главный инструктор компании RStudio. Он автор известного пакета lubridate, а также книги Hands-On Programming with R.

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге: - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных. Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных. Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением. В этой книге: - Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах. - Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R. - Классификация значимости результатов. - Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов. - Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов. - Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения. - Оценка моделей и улучшение их производительности. - Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.

Научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных и научитесь реализовывать это языке Python.

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.В этой книге- Основы машинного обучения и особенности обучения компьютера на примерах.- Подготовка данных к использованию в машинном обучении средствами языка R.- Классификация значимости результатов.- Предсказание событий с помощью деревьев решений, правил и опорных векторов.- Прогнозирование числовых данных и оценка финансовых данных с помощью регрессионных методов.- Моделирование сложных процессов с использованием нейронных сетей – фундамент глубокого обучения.- Оценка моделей и улучшение их производительности.- Новейшие технологии для обработки больших данных, в частности R 3.6, Spark, H2O и TensorFlow.

Системно излагаются основы интеллектуального анализа данных средствами современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве примера выбрана СУБД Microsoft SQL Server 2019. Рассматриваются основные задачи интеллектуального анализа данных, распространенные алгоритмы, язык запросов DMX (Data Mining eXtensions to SQL), особенности проведения анализа в среде СУБД Microsoft SQL Server 2019. Наряду с теоретическими материалами, учебник включает описания лабораторных работ, позволяющих выработать практические навыки решения задач интеллектуального анализа данных. Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий. 2-е издание, стереотипное.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.

Учебно-методическое пособие предназначено для освоения компьютерных технологий в части разработки программ по анализу и моделированию прикладных экономических задач на языке R (базовый функционал языка R) с использованием интерактивных визуальных инструментов управления параметрами задачи (функционал пакета Shiny). Последовательно рассматриваются этапы создания программ для анализа данных и их моделирования в формате клиент-серверных приложений. Предоставление Пользователю развитого web-интерфейса для управления сложными приложениями является одним из актуальных направлений в развитии современных программных технологий анализа и моделирования данных.

Учебно-методическое пособие предназначено для освоения компьютерных технологий в части разработки программ по анализу и моделированию прикладных экономических задач на языке R (базовый функционал языка R) с использованием интерактивных визуальных инструментов управления параметрами задачи (функционал пакета Shiny). Последовательно рассматриваются этапы создания программ для анализа данных и их моделирования в формате клиент-серверных приложений. Предоставление Пользователю развитого web-интерфейса для управления сложными приложениями является одним из актуальных направлений в развитии современных программных технологий анализа и моделирования данных.