R for Everyone: Análisis y gráficos avanzados

Opiniones de los lectores

En general, «R para todos» es elogiado como un recurso completo y útil para aprender R, especialmente para principiantes y usuarios intermedios. Muchos críticos aprecian su enfoque estructurado y sus ejemplos prácticos, mientras que algunos expresan su decepción por el estado físico del libro y unos pocos consideran que el contenido está anticuado.

⬤ Completo y bien estructurado
⬤ adecuado tanto para principiantes como para aquellos con experiencia
⬤ cubre tanto R base como tidyverse
⬤ contiene valiosos capítulos sobre estadística y aprendizaje automático
⬤ las instrucciones paso a paso son fáciles de seguir
⬤ bueno para enseñar conceptos de programación
⬤ útil para la preparación de exámenes.

⬤ Algunas copias recibidas no estaban nuevas y parecían usadas
⬤ algunos reseñadores encontraron el contenido confuso o anticuado
⬤ quejas menores sobre la presentación o la calidad física del libro.

(basado en 55 opiniones de lectores)

Título original:

R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics

Contenido del libro:

Computación estadística para programadores, científicos, cuants, usuarios de Excel y otros profesionales.

Utilizando el lenguaje de código abierto R, puede construir potentes modelos estadísticos para responder a muchas de sus preguntas más desafiantes. R ha sido tradicionalmente difícil de aprender para los no estadísticos, y la mayoría de los libros de R asumen demasiados conocimientos para ser de ayuda. R para todos, segunda edición, es la solución.

Basándose en su inigualable experiencia enseñando a nuevos usuarios, el científico de datos profesional Jared P. Lander ha escrito el tutorial perfecto para cualquier persona que se inicie en la programación y el modelado estadístico. Organizada para que el aprendizaje sea fácil e intuitivo, esta guía se centra en el 20 por ciento de la funcionalidad de R que necesitará para realizar el 80 por ciento de las tareas de datos modernas.

Los capítulos autocontenidos de Lander comienzan con lo más básico, ofreciendo una amplia práctica y ejemplos de código. Descargará e instalará R; navegará y utilizará el entorno R; dominará el control básico del programa, la importación de datos, la manipulación y la visualización; y realizará varias pruebas esenciales. A continuación, partiendo de esta base, construirá varios modelos completos, tanto lineales como no lineales, y utilizará algunas técnicas de minería de datos. Después de todo esto, harás que tu código sea reproducible con LaTeX, RMarkdown y Shiny.

Cuando termine, no sólo sabrá cómo escribir programas en R, sino que estará listo para abordar los problemas estadísticos que más le interesen.

La cobertura incluye.

⬤ Explorar R, RStudio y los paquetes de R.

⬤ Utilizar R para matemáticas: tipos de variables, vectores, funciones de llamada y más.

⬤ Explotar estructuras de datos, incluyendo marcos de datos, matrices y listas.

⬤ Leer muchos tipos diferentes de datos.

⬤ Crear gráficos estadísticos atractivos e intuitivos.

⬤ Escribir funciones definidas por el usuario.

⬤ Controlar el flujo del programa con if, ifelse y comprobaciones complejas.

⬤ Mejorar la eficiencia del programa con manipulaciones de grupo.

⬤ Combinar y remodelar múltiples conjuntos de datos.

⬤ Manipular cadenas usando las facilidades de R y expresiones regulares.

⬤ Crear distribuciones de probabilidad normal, binomial y de Poisson.

⬤ Construir modelos lineales, lineales generalizados y no lineales.

⬤ Programar estadísticas básicas: media, desviación estándar y pruebas t.

⬤ Entrenar modelos de aprendizaje automático.

⬤ Evaluar la calidad de los modelos y la selección de variables.

⬤ Evitar el sobreajuste y realizar la selección de variables, utilizando los métodos Elastic Net y Bayesiano.

⬤ Analizar datos de series temporales univariantes y multivariantes.

⬤ Agrupar datos mediante K-means y clustering jerárquico.

⬤ Preparar informes, presentaciones y páginas web con knitr.

⬤ Visualizar datos interactivos con RMarkdown y htmlwidgets.

⬤ Implementar cuadros de mando con Shiny.

⬤ Construir paquetes R reutilizables con devtools y Rcpp.

Registre su producto en informit.com/register para acceder cómodamente a descargas, actualizaciones y correcciones a medida que estén disponibles.

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