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
Matuzak, Benjamin (VerfasserIn)
Ausgabe
1. Auflage
veröffentlicht
Bonn: Rheinwerk Verlag, 2021
Erscheinungsjahr
2021
Teil von
Rheinwerk Computing
Erscheint auch als
Matuzak, Benjamin, 1983 - , Einstieg in Data Science mit R, 1. Auflage, Bonn : Rheinwerk Verlag, 2021, 263 Seiten
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Einstieg in Data Science mit R: Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse
Medientyp
E-Book
Datenquelle
K10plus Verbundkatalog
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Zusammenfassung
Intro -- Materialien zum Buch -- 1 Über dieses Buch -- 1.1 Für wen ist dieses Buch? Für Sie? -- 1.2 Was sind die Ziele, was können Sie hier lernen? -- 1.3 Was Sie nicht lernen werden -- 1.3.1 Verwandte Programmiersprachen -- 1.3.2 Big Data -- 1.3.3 Datenbankabfragen -- 1.3.4 Andere Datenformen -- 1.3.5 Kompliziertere Rechenverfahren -- 1.4 Wie Sie mit diesem Buch arbeiten -- 2 Einführung -- 2.1 Statistik und Data Science im Vergleich -- 2.1.1 Statistik -- 2.1.2 Data Science -- 2.2 Was ist R, und warum sollten Sie das überhaupt lernen? -- 3 R Base und RStudio: Installation und erste Schritte -- 3.1 R Base -- 3.1.1 Für Windows -- 3.1.2 Für Linux -- 3.1.3 Für macOS -- 3.2 RStudio -- 3.2.1 Für Windows -- 3.2.2 Für Linux -- 3.2.3 Für (Mac) OS X -- 3.3 Wie sieht die Oberfläche aus, und was bedeuten die einzelnen Bereiche? -- 3.4 Die R-Konsole -- 3.4.1 Erste Berechnungen in der R-Konsole -- 3.4.2 Skriptverlauf und Fehleranalyse -- 3.5 Mein erstes Skript -- 3.5.1 Skriptvorlage erstellen -- 3.5.2 Schreiben und Ausführen des ersten Skriptes -- 3.5.3 Abspeichern des erstellten Skripts -- 3.5.4 Laden des gespeicherten Skripts -- 3.6 Hilfe! -- 3.6.1 R-eigene Hilfe -- 3.6.2 Hilfe aus der riesigen R-Community -- 4 Die Programmiersprache R -- 4.1 Objekte -- 4.2 Funktionen -- 4.3 Pakete (Packages) -- 4.4 Ein paar Vokabeln -- 4.4.1 Die wichtigsten Funktionen und Befehle für Anfänger -- 4.4.2 Cheat-Sheets -- 4.5 Kommentare -- 4.6 Groß- und Kleinschreibung und andere Syntaxregeln -- 4.6.1 Benennung -- 4.6.2 Klammern -- 4.6.3 Syntax -- 4.7 Computer sind dumm -- 5 Grundlagen der statistischen Datenanalyse -- 5.1 Fragestellung und Studiendesign -- 5.2 Von Daten und Datensätzen -- 5.2.1 Querschnittdaten -- 5.2.2 Längsschnitt- oder Paneldaten -- 5.2.3 Datenqualität -- 5.2.4 Datentypen in R (!) -- 5.2.5 Statistik.
Umfang
1 Online-Ressource (265 Seiten); Illustrationen, Diagrmme
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Data Science > Datenanalyse > Programmierung
RVK-Notation
  • Wirtschaftswissenschaften
    • Mathematik. Statistik. Ökonometrie. Unternehmensforschung
      • Statistik
        • Theoretische Statistik
          • Einführende Lehrbücher
BK-Notation
54.62 Datenstrukturen
54.81 Anwendungssoftware
ISBN
9783836278942