Bevezetés az adattudományba: Adatelemzés és előrejelzési algoritmusok az R segítségével

Olvasói vélemények

A könyv részletes és átfogó útmutató az R használatához az adattudományban, amelyet a világossága és alapossága miatt dicsérnek, bár kezdők számára nem biztos, hogy alkalmas. Erős alapot nyújt a modern számítástechnika R-rel történő használatához, különösen azok számára, akik már rendelkeznek némi előképzettséggel.

Nagyon részletes és átfogó, kiemeli a fontos témákat, világos és alapos magyarázatok, jó a középhaladó és haladó felhasználók számára, érdekes esettanulmányokat és alkalmazott példákat tartalmaz, nagy hangsúlyt fektet a modern R programozási technikákra, magas színvonalú előadásmód és anyagok.

Kezdők számára bevezetőnek nem alkalmas, egyes területeken hiányoznak az egyértelmű magyarázatok, a példák elnagyoltak lehetnek, a szervezeti felépítés zavaró lehet, egyes felhasználók a szállítás során sérüléseket tapasztaltak.

(11 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R

Könyv tartalma:

Bevezetés az adattudományba: Data Analysis and Prediction Algorithms with R olyan fogalmakat és készségeket mutat be, amelyek segíthetnek a valós adatelemzési kihívások kezelésében. A valószínűségszámítás, a statisztikai következtetés, a lineáris regresszió és a gépi tanulás fogalmaival foglalkozik. Segít továbbá olyan készségek fejlesztésében, mint az R-programozás, az adatok kezelése, az adatok vizualizációja, a prediktív algoritmusok készítése, a fájlszervezés UNIX/Linux shell segítségével, a verziókezelés a Git és a GitHub segítségével, valamint a reprodukálható dokumentumok készítése.

Ez a könyv az adattudomány első kurzusának tankönyve. Nem szükséges az R korábbi ismerete, bár némi programozási tapasztalat hasznos lehet. A könyv hat részre tagolódik: R, adatvizualizáció, statisztika R-rel, adatfeldolgozás, gépi tanulás és termelékenységi eszközök. Minden rész több fejezetből áll, amelyeket egy előadásként való bemutatásra szántak.

A szerző motiváló esettanulmányokat használ, amelyek reálisan utánozzák az adattudósok tapasztalatait. Konkrét kérdések feltevésével kezdi, és ezeket adatelemzéssel megválaszolja, így a fogalmak megtanulása a kérdések megválaszolásának eszközeként történik. A benne szereplő esettanulmányok példái a következők: Az USA gyilkossági rátái államonként, a diákok önbevalláson alapuló magassága, a világ egészségügyi és gazdasági trendjei, a vakcinák hatása a fertőző betegségek arányára, a 2007-2008-as pénzügyi válság, választási előrejelzés, baseballcsapat összeállítása, kézzel írt számjegyek képfeldolgozása és filmajánló rendszerek.

Az esettanulmányok kérdéseinek megválaszolásához használt statisztikai fogalmak csak röviden kerülnek bemutatásra, ezért e fogalmak mélyebb megértéséhez erősen ajánlott a valószínűségszámítás és statisztika tankönyvvel való kiegészítés. Ha elolvassa és megérti a fejezeteket, valamint elvégzi a feladatokat, akkor felkészült lesz a szakértővé váláshoz szükséges haladóbb fogalmak és készségek elsajátítására.

A teljes megoldási kézikönyv elérhető azon regisztrált oktatók számára, akiknek a szövegre egy kurzushoz szükségük van.