| Titre : |
R pour les data sciences : importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données |
| Type de document : |
Ouvrage |
| Auteurs : |
Hadley Wickham, Auteur ; Garrett Grolemund, Auteur |
| Editeur : |
Paris : Eyrolles |
| Année de publication : |
2018 |
| Importance : |
478 p |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-212-67571-9 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
[Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] logiciel [Motbis 2025] modélisation [Motbis 2025] programmation [Motbis 2025] statistique
|
| Index. décimale : |
DJ-0 Généralités |
| Note de contenu : |
Partie 1 : Exploration
1 - Visualisation de données avec ggplot2
2 - Méthodes de travail : bases
3 - Transformation de données avec dplyr
4 - Méthodes de travail : scripts
5 - Analyse exploratoire de données
6 - Méthodes de travail : projets
Partie 2 : Démêlage
7 - Les tibbles
8 - Importation de données avec readr
9 - Rangement de données avec tidyr
10 - Données relationnelles avec dplyr
11 - Chaînes de caractères avec stringr
12 - Facteurs avec forcats
13 - Dates et heures avec lubridate
Partie 3 : Programmation
14 - Canaux avec magrittr
15 - Fonctions
16 - Vecteurs
17 - Itération avec purrr
Partie 4 : Modélisation
18 - Modèles simples avec modelr
19 - Construction de modèle
20 - Plusieurs modèles avec purrr et broom
Partie 5 : Communication
21 - R Markdown
22 - Production de graphes pour diffusion avec ggplot2
23 - Formats de R Markdown
24 - Méthodes de travail avec R Markdown |
R pour les data sciences : importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données [Ouvrage] / Hadley Wickham, Auteur ; Garrett Grolemund, Auteur . - Paris : Eyrolles, 2018 . - 478 p. ISBN : 978-2-212-67571-9 Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
[Motbis 2025] analyse des données [Motbis 2025] analyse statistique [Motbis 2025] logiciel [Motbis 2025] modélisation [Motbis 2025] programmation [Motbis 2025] statistique
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| Index. décimale : |
DJ-0 Généralités |
| Note de contenu : |
Partie 1 : Exploration
1 - Visualisation de données avec ggplot2
2 - Méthodes de travail : bases
3 - Transformation de données avec dplyr
4 - Méthodes de travail : scripts
5 - Analyse exploratoire de données
6 - Méthodes de travail : projets
Partie 2 : Démêlage
7 - Les tibbles
8 - Importation de données avec readr
9 - Rangement de données avec tidyr
10 - Données relationnelles avec dplyr
11 - Chaînes de caractères avec stringr
12 - Facteurs avec forcats
13 - Dates et heures avec lubridate
Partie 3 : Programmation
14 - Canaux avec magrittr
15 - Fonctions
16 - Vecteurs
17 - Itération avec purrr
Partie 4 : Modélisation
18 - Modèles simples avec modelr
19 - Construction de modèle
20 - Plusieurs modèles avec purrr et broom
Partie 5 : Communication
21 - R Markdown
22 - Production de graphes pour diffusion avec ggplot2
23 - Formats de R Markdown
24 - Méthodes de travail avec R Markdown |
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