A Data Scientist's Guide to Acquiring, Cleaning, and Managing Data in R

...Нажми для увеличения фото
10 486 ₽Скидка: 21%

8 247 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.00
  • Рейтинг покупателей 4.06
  • Рейтинг экспертов 4.30
  • Качество материалов 4.01
  • Надежность 4.00
  • Простота в использовании 4.13
  • Ремонтопригодность 4.71
  • Эффективность выполнения своих функций 4.70
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.00
  • Безопасность для пользователя4.60
  • Внешний вид 4.13
  • Удобство в уходе и чистке 4.17
  • Экологическая безопасность 4.30
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.03
  • Инновационные технологии 4.10
  • Хит продаж 4.00
  • Скорость морального устаревания 4.07
  • Энергоэффективность 4.73
  • Универсальность использования 4.09
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 4.31
  • Практичность и удобство хранения 4.00
  • Стабильность работы в различных условиях 4.06
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.70
  • Индекс рекомендаций 4.11
2757 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «A Data Scientist's Guide to Acquiring, Cleaning, and Managing Data in R» или его аналог из списка ниже.
The only how-to guide offering a unified, systemic approach to acquiring, cleaning, and managing data in R Every experienced practitioner knows that preparing data for modeling is a painstaking, time-consuming process. Adding to the difficulty is that most modelers learn the steps involved in cleaning and managing data piecemeal, often on the fly, or they develop their own ad hoc methods. This book helps simplify their task by providing a unified, systematic approach to acquiring, modeling, manipulating, cleaning, and maintaining data in R. Starting with the very basics, data scientists Samuel E. Buttrey and Lyn R. Whitaker walk readers through the entire process. From what data looks like and what it should look like, they progress through all the steps involved in getting data ready for modeling. They describe best practices for acquiring data from numerous sources; explore key issues in data handling, including text/regular expressions, big data, parallel processing, merging, matching, and checking for duplicates; and outline highly efficient and reliable techniques for documenting data and recordkeeping, including audit trails, getting data back out of R, and more. The only single-source guide to R data and its preparation, it describes best practices for acquiring, manipulating, cleaning, and maintaining data Begins with the basics and walks readers through all the steps necessary to get data ready for the modeling process Provides expert guidance on how to document the processes described so that they are reproducible Written by seasoned professionals, it provides both introductory and advanced techniques Features case studies with supporting data and R code, hosted on a companion website A Data Scientist's Guide to Acquiring, Cleaning and Managing Data in R is a valuable working resource/bench manual for practitioners who collect and analyze data, lab scientists and research associates of all levels of experience, and graduate-level data mining students.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Эксперт: Святослав В., товарный критик
Дата рецензии: 14 июня 2025 г.
Рекомендация к покупке положительная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории