Python для пользователей R: подход на основе data science - это окончательное руководство для статистиков и data scientists, которые понимают преимущества владения как R, так и Python. Эта первая в своем роде книга делает легким для программистов R кодирование на Python и для пользователей Python - программирование на R. Короткая по теории и насыщенная практическими действиями в области аналитики, книга дает читателям подробное сравнительное введение и обзор обоих языков, а также краткие руководства с переводом команды за командой - включая примеры кода - из R в Python и из Python в R. После введения в оба языка, автор переходит к сути с пошаговым описанием всего диапазона соответствующих функций программирования, включая ввод данных, проверку/качество данных, анализ данных и визуализацию данных. Статистическое моделирование, машинное обучение и добыча данных - включая методы контролируемого и неконтролируемого data mining - рассматриваются подробно, как и прогнозирование временных рядов, текстовый анализ и обработка естественного языка.
Книга имеет формат быстрого обучения с краткими руководствами и практической аналитикой, содержит код на Python и R на протяжении всего текста, чтобы облегчить читателям сравнение и сопоставление функций на обоих языках, а также многочисленные сравнительные примеры и приложения на обоих языках программирования. Книга предназначена для практиков и студентов, которые знают один язык и хотят изучить другой. Также она служит учебником для студентов информатики и статистики.
Книга: "Python для пользователей R: подход к науке о данных" Автор: Аджай Охири
Руководство посвящено статистикам и ученым-дантистам, которые хотели бы усилить свои навыки программирования в R и Python. Оно является первым в своем роде: это делает легким для программистов R изучение Python, а для пользователей Python–изучение R. В книге рассматриваются теории и конкретные алгоритмы аналитики, предоставляю базовые вводные обзоры для обоих языков, в том числе - вспомогательные руководства с пошаговыми переводами команд и примерами кода. Авторы разбирают обширную область важных для программирования функций и приемов, включая ввод, анализ и визуализацию данных. Также они рассматривают методы статистического моделирования, машинного обучения и анализа данных, временные прогнозы, интеллектуальный анализ текстов и лингвистический анализ. Формат книги позволяет быстро изучать материал, включает краткие инструкции и конкретную аналитику. В книге представлены пошаговые переводы с R на Python и обратно. Код Python и R использован в книге, чтобы упростить сравнения функций в обоих языках и их сопоставление. Многочисленные примеры и приложения относятся к обоим языкам. Этот справочник создан для практиков и студентов, знающих один язык и желающих изучить другой. В нем содержат слайды, полезные для учебного процесса о обоих программ. Аджай Охир - основатель Decisionstats.com, и сейчас он работает в сфере аналитических услуг и образования. Его исследования сконцентрированы на распространении анализов с открытым исходным кодом и аналитической отрасли. Данное руководство – ценный ресурс для исследователей и аналитиков, которые уже знакомы с R и хотят изучить Python или знают Python и желают освоить R. Книга может также использоваться как учебник для студентов в области информатики и статистики.
Электронная Книга «Python for R Users» написана автором Ajay Ohri в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119126775
Описание книги от Ajay Ohri
The definitive guide for statisticians and data scientists who understand the advantages of becoming proficient in both R and Python The first book of its kind, Python for R Users: A Data Science Approach makes it easy for R programmers to code in Python and Python users to program in R. Short on theory and long on actionable analytics, it provides readers with a detailed comparative introduction and overview of both languages and features concise tutorials with command-by-command translations—complete with sample code—of R to Python and Python to R. Following an introduction to both languages, the author cuts to the chase with step-by-step coverage of the full range of pertinent programming features and functions, including data input, data inspection/data quality, data analysis, and data visualization. Statistical modeling, machine learning, and data mining—including supervised and unsupervised data mining methods—are treated in detail, as are time series forecasting, text mining, and natural language processing. • Features a quick-learning format with concise tutorials and actionable analytics • Provides command-by-command translations of R to Python and vice versa • Incorporates Python and R code throughout to make it easier for readers to compare and contrast features in both languages • Offers numerous comparative examples and applications in both programming languages • Designed for use for practitioners and students that know one language and want to learn the other • Supplies slides useful for teaching and learning either software on a companion website Python for R Users: A Data Science Approach is a valuable working resource for computer scientists and data scientists that know R and would like to learn Python or are familiar with Python and want to learn R. It also functions as textbook for students of computer science and statistics. A. Ohri is the founder of Decisionstats.com and currently works as a senior data scientist. He has advised multiple startups in analytics off-shoring, analytics services, and analytics education, as well as using social media to enhance buzz for analytics products. Mr. Ohri's research interests include spreading open source analytics, analyzing social media manipulation with mechanism design, simpler interfaces for cloud computing, investigating climate change and knowledge flows. His other books include R for Business Analytics and R for Cloud Computing.
