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Data Science in R (Nolan, Deborah / Lang, Duncan Temple)
Data Science in R
Untertitel A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving
Autor Nolan, Deborah / Lang, Duncan Temple
Verlag Taylor & Francis Ebooks
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2015
Seiten 540 S.
Artikelnummer 18437421
ISBN 978-1-4822-3482-4
Plattform PDF
Kopierschutz DRM Adobe
Ausstattung/Verpackung ebookqueries@tandf.co.uk
CHF 162.55
Zusammenfassung
Risk is everywhere, in everything we do. Realizing this fact, we all must try to understand this "e;risk"e; and if possible to minimize it. This book expands the conversation beyond failure mode and effects analysis (FMEA) techniques. While FMEA is indeed a powerful tool to forecast failures for both design and processes, it is missing methods for cons

Effectively Access, Transform, Manipulate, Visualize, and Reason about Data and ComputationData Science in R: A Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving illustrates the details involved in solving real computational problems encountered in data analysis. It reveals the dynamic and iterative process by which data analysts

Deborah Nolan holds the Zaffaroni Family Chair in Undergraduate Education at the University of California, Berkeley. She is a fellow of the American Statistical Association and the Institute of Mathematical Statistics. Her research has involved the empirical process, high-dimensional modeling, and, more recently, technology in education and reproducible research.

Duncan Temple Lang is the director of the Data Science Initiative at the University of California, Davis. He has been involved in the development of R and S for 20 years and has developed over 100 R packages. His research focuses on statistical computing, data technologies, meta-computing, reproducibility, and visualization.