Einstieg in Data Science mit R : Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse
Bibliographische Detailangaben
- Titel
- Einstieg in Data Science mit R Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse
- verantwortlich
- ;
- Ausgabe
- 1. Auflage
- veröffentlicht
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Teil von
- Rheinwerk Computing
- Erscheint auch als
- Matuzak, Benjamin, 1983 - , Einstieg in Data Science mit R, 1. Auflage, Bonn : Rheinwerk Verlag, 2021, 1 Online-Ressource (265 Seiten)
- Medientyp
- Buch
- Datenquelle
- K10plus Verbundkatalog
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- Zusammenfassung
- Rezension (ekz): Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das die Gewinnung von neuen Erkenntnissen aus sehr unterschiedlichen Daten ermöglicht. Literatur zum Thema ist bereits öfter besprochen worden, u.a. St. Papp (2020) oder J. Grus (2019). Diese Bücher setzen beim Leser aber erhebliche Kenntnisse in Mathematik voraus. Das vorliegende Buch wendet sich an Quereinsteiger ohne mathematische Vorkenntnisse und stützt sich mit seinen vielen Beispielen auf die leicht zu lernende statistische Programmiersprache R. Es beginnt mit der Installation und der Einführung in die Programmiersprache R und legt hierbei den Schwerpunkt auf die Erstellung, Speicherung und Ausführung von Skripten. Gut berücksichtigt wird auch das Auftreten von Problemen und die Vermeidung von Stolpersteinen. Es folgen dann viele Beispiele aus Wirtschaft, Geschichte und Demografie. Sehr hilfreich ist die Erklärung von Fachbegriffen, die den Lesern ermöglicht, später auf andere weiterführende Literatur umzusteigen
- Umfang
- 263 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 23 cm x 17.2 cm
- Sprache
- Deutsch
- Schlagworte
- RVK-Notation
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- Soziologie
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- Sozialwissenschaftliche Theorien und Methoden
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- Methoden der Sozialforschung
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- Statistik für Soziologen
- Informatik
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- Monografien
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- Einzelne Anwendungen der Datenverarbeitung
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- Datenverarbeitung in Anwendungsgebieten
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- Mathematik, Statistik
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- Einzelne Systeme (alphabetisch)
- BK-Notation
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70.03 Methoden, Techniken und Organisation der sozialwissenschaftlichen Forschung
31.73 Mathematische Statistik
54.53 Programmiersprachen - ISBN
-
9783836278928
3836278928