Doing Data Science in R: Una introducción para científicos sociales

Opiniones de los lectores

El libro es una introducción bien estructurada a R y al tidyverse, que abarca la modelización estadística y temas avanzados. Es adecuado tanto para científicos sociales como para científicos naturales. Sin embargo, el formato Kindle es deficiente, y algunos lectores consideran que le falta contenido sobre ciencia de datos satelitales.

⬤ Contenido excelente y conciso
⬤ introducción bien estructurada a R y tidyverse
⬤ cubre diversas técnicas de modelado estadístico
⬤ adecuado tanto para científicos sociales como naturales
⬤ puede utilizarse como texto complementario en cursos de posgrado.

Problemas de formato de Kindle (mal tamaño y pixelación de ecuaciones y figuras); le falta centrarse en la ciencia de datos satelitales.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Doing Data Science in R: An Introduction for Social Scientists

Contenido del libro:

Esta accesible introducción a la ciencia de datos en R proporciona consejos paso a paso sobre el uso de herramientas y métodos estadísticos para llevar a cabo análisis de datos.

Introduce los fundamentos de la ciencia de datos y R antes de pasar a temas más avanzados como los modelos multinivel y la modelización probabilística con Stan, construyendo conocimientos y habilidades de forma gradual. Este libro: Se centra en proporcionar una guía práctica para todos los aspectos, ayudando a los lectores a familiarizarse con las herramientas, el software y los métodos estadísticos necesarios para proporcionar el tipo y el nivel adecuados de análisis que requieren sus datos Explora los fundamentos de la ciencia de datos y desglosa los procesos involucrados, centrándose en el vínculo entre la ciencia de datos y las habilidades prácticas de las ciencias sociales Introduce R desde el principio e incluye amplios ejemplos trabajados y código R en cada paso del camino, asegurando que los estudiantes vean el valor de R y su conexión con los métodos, al tiempo que proporciona práctica en el software.

Proporciona ejemplos y conjuntos de datos de diferentes disciplinas y lugares que demuestran la amplia relevancia, las posibles aplicaciones y el impacto de la ciencia de datos en las ciencias sociales.