Badania i analizy naukowe wiążą siÄ™ z wyborem oprogramowania obliczeniowego. Jest ono niezbÄ™dne przy realizacji zarówno badaÅ„ symulacyjnych w obszarze teorii statystyki i ekonometrii, jak i badaÅ„ empirycznych. Ważne jest, aby badacz znaÅ‚ zasady algorytmiki i programowania, które uÅ‚atwiajÄ… planowanie eksperymentów.

*

Autor posiada bardzo rozlegÅ‚Ä… i gÅ‚Ä™bokÄ… wiedzÄ™ na temat struktury, skÅ‚adni oraz możliwoÅ›ci jÄ™zyka R. Jego książka jest dobrze napisanym przewodnikiem, pozwalajÄ…cym postawić pierwsze kroki w programowaniu i analizie danych z wykorzystaniem tego jÄ™zyka. ZostaÅ‚y w niej udostÄ™pnione kody źródÅ‚owe, umożliwiajÄ…ce Czytelnikowi samodzielnÄ… pracÄ™ poprzez replikacjÄ™ omawianych, dobrze opisanych przykÅ‚adów, których dobór jest adekwatnie uzasadniony.

dr hab. Michał Rubaszek, prof. SGH

Osoby które kupowały "Wstęp do programowania i analizy danych w języku R", wybierały także:

• Analiza biznesowa. Praktyczne modelowanie organizacji 39,90 zÅ‚, (19,95 zÅ‚ -50%)
• TO TWOJA FIRMA. 12 KROKÓW DO SUKCESU 39,90 zÅ‚, (19,95 zÅ‚ -50%)
• Design Thinking dla przedsiÄ™biorców i maÅ‚ych firm. PotÄ™ga myÅ›lenia projektowego w codziennej pracy 34,90 zÅ‚, (17,45 zÅ‚ -50%)
• SygnaÅ‚ i szum. Sztuka prognozowania w erze technologii 49,00 zÅ‚, (24,50 zÅ‚ -50%)
• RozGROMić konkurencjÄ™. Sprawdzone w boju strategie dowodzenia, motywowania i zwyciężania. Wydanie II rozszerzone 49,00 zÅ‚, (24,50 zÅ‚ -50%)

Spis treści

Wstęp do programowania i analizy danych w języku R eBook -- spis treści

Spis rysunków      ix

Przedmowa           xi

1. Wprowadzenie         1

2. Instalacja          7

1. 1. Program R           7
   2. Program RStudio            9
   3. Pakiety      10

3. Struktury danych          17

1. 1. Proste obliczenia 17
   2. Podstawowe obiekty      18
   3. Operatory logiczne         21
   4. Wektory i macierze        25
   5. Ramki danych      37
   6. Operacje na zbiorach     45
   7. Listy          53

4. Podstawy programowania      65

1. 1. Instrukcje warunkowe   65
   2. PÄ™tle          67
   3. Funkcje     72
   4. Przetwarzanie potokowe           74
   5. Instrukcje graficzne       94
   6. ObsÅ‚uga bÅ‚Ä™dów    125

5. Zastosowania       131

1. 1. Web scraping      131
   2. Przetwarzanie danych z Google Trends           145

6. ZakoÅ„czenie         159

Literatura  161

Indeks          167