| Titre : | Pratique de la data science avec R |
| Auteurs : | C. Paroissin |
| Type de document : | Ouvrage |
| Editeur : | Paris [France] : Ellipses, 2021 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-340-04758-7 |
| Format : | 275 p. |
| Langues : | Français |
| Langues du résumé : | Français |
| Catégories : |
Catégories principales 12 - EDUCATION. FORMATION. INFORMATION. GESTION DES SAVOIRS ; 12.5 - Formation Continue, Professionnelle. Gestion des CursusThésaurus IAMM LOGICIEL ; DONNEE STATISTIQUE ; ANALYSE DE DONNEES ; TRAITEMENT DES DONNEES ; MODELE ; LANGAGE ; METHODE STATISTIQUE ; CARTOGRAPHIE ; CLASSIFICATION |
| Résumé : |
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en œuvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l’analyse statistique de données, à côté d’autres langages de programmation ou d'autres logiciels.
Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en œuvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l’analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse. |
| Note de contenu : |
I Préparer les données
• 1 Structures de données dans R • 2 Importer les données II Transformer les données • 3 Notions de base de programmation • 4 Les fonctions avec R • 5 Programmation avancée III Visualiser les données • 6 Visualiser un tableau de données • 7 Représenter une courbe • 8 Réaliser des cartes • 9 Visualiser un graphe et des réseaux • 10 Exporter des graphiques IV Analyser les données • 11 Analyse de données multivariées • 12 Lissage des séries temporelles • 13 Modèle linéaire • 14 Modèles linéaires avec pénalisation • 15 Méthodes supervisées de classification • 16 Méthodes non-supervisées de classification V Diffuser les résultats • 17 Rédiger et présenter une étude • 18 Interface web avec Shiny |
| Cote : | E11-PAR-2021 |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 28552 | E11-PAR-2021 | Papier | Centre de documentation | Espace Thématique | Sorti jusqu'au 01/07/2024 |
