R for Data Science

R for Data Science

Author: Hadley Wickham

Publisher: "O'Reilly Media, Inc."

Published: 2016-12-12

Total Pages: 521

ISBN-13: 1491910364

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Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle—transform your datasets into a form convenient for analysis Program—learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore—examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model—provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate—learn R Markdown for integrating prose, code, and results


Catalog

Catalog

Author: University of Texas. Library. Latin American Collection

Publisher:

Published: 1969

Total Pages: 608

ISBN-13:

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Practical Statistics for Data Scientists

Practical Statistics for Data Scientists

Author: Peter Bruce

Publisher: "O'Reilly Media, Inc."

Published: 2017-05-10

Total Pages: 322

ISBN-13: 1491952911

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Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you’ll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that “learn” from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data


Report

Report

Author: United Nations. Economic Commission for Latin America and the Caribbean

Publisher:

Published: 1981

Total Pages: 650

ISBN-13:

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MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R

MACHINE LEARNING. TÉCNICAS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO A TRAVÉS DE R

Author: Cesar Perez Lopez

Publisher: CESAR PEREZ

Published:

Total Pages: 205

ISBN-13: 1716967090

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En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión. Más concretamente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en el tratamiento de la multicolinealidad a través de la Ridge Regression (regresión en cadena) y el método PLS de los mínimos cuadrados parciales. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los modelos Logit y Probit. Por último se tratan también los modelos predictivos del análisis de la varianza y la covarianza.


Author:

Publisher: Bib. Orton IICA / CATIE

Published:

Total Pages: 580

ISBN-13:

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Prácticas de marketing y estudios en los mercados de consumo

Prácticas de marketing y estudios en los mercados de consumo

Author:

Publisher: Comunicacion Científica

Published: 2024-06-26

Total Pages: 167

ISBN-13: 6079104067

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El marketing está presente en la cotidianeidad del ser humano, inmerso en la vida habitual del individuo al navegar en redes sociales, en las calles, mientras se traslada a su centro de trabajo, en los alimentos que consume y en los lugares que visita. En este sentido, las organizaciones advierten los cambios que presenta el entorno para dar una respuesta mediante la generación de satisfactores acordes a las necesidades y deseos que demandan los mercados de consumo. De esta forma las prácticas contemporáneas de marketing, los mercados de consumo y las propuestas de valor contribuyen al desarrollo de la economía de las empresas, por esto se vuelve relevante analizarlas desde distintas perspectivas. Las prácticas del marketing expuestas en esta obra abordan temáticas diversas que van desde el análisis del marketing de nostalgia, en postres tradicionales en el ámbito local, hasta la identificación de factores en el comercio transfronterizo de alimentos de la región, pasando por estudios de localización de restaurantes, la caracterización de influencers gastronómicos en Sonora y el uso del merchandising en productos con sellos de advertencia. En la presente publicación se abordan diferentes escenarios del consumidor desde la óptica del marketing, en los cuales se observan diversas estrategias que en el transcurrir del tiempo han evolucionado y se han fusionado con enfoques éticos y de sustentabilidad. DOI: https://doi.org/10.52501/cc.168