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|a 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.
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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. |
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Matuzak, Benjamin 1983- VerfasserIn (DE-588)1222994127 (DE-627)174226557X aut, Einstieg in Data Science mit R Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse Benjamin Matuzak, 1. Auflage, Bonn Rheinwerk Verlag 2021, 1 Online-Ressource (265 Seiten) Illustrationen, Diagrmme, Text txt rdacontent, Computermedien c rdamedia, Online-Ressource cr rdacarrier, Rheinwerk Computing, Titelzusatz auf dem Umschlag: Für Quereinsteiger aller Fächer, auch ohne MINT-Schwerpunkt; mit allen Grundlagen: Datenanalyse, Programmierung, Statistik; von der Installation von RStudio und R Base bis zur Visualisierung Ihrer Ergebnisse, 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., R (Computer program language) DE-289, Electronic books, Data, s (DE-588)1140936166 (DE-627)898774306 (DE-576)494140666 Data Science gnd, s (DE-588)4123037-1 (DE-627)105758051 (DE-576)209556331 Datenanalyse gnd, s (DE-588)4076370-5 (DE-627)106083031 (DE-576)20920169X Programmierung gnd, s (DE-588)4705956-4 (DE-627)356147487 (DE-576)215406362 R Programm gnd, (DE-627), 9783836278928, Erscheint auch als Druck-Ausgabe Matuzak, Benjamin, 1983 - Einstieg in Data Science mit R 1. Auflage Bonn : Rheinwerk Verlag, 2021 263 Seiten (DE-627)1703186443 9783836278928 3836278928, https://ebookcentral.proquest.com/lib/kxp/detail.action?docID=6401762 X:EBC Aggregator lizenzpflichtig |
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Matuzak, Benjamin, Einstieg in Data Science mit R: Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse, 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., R (Computer program language), Electronic books, Data, Data Science, Datenanalyse, Programmierung, R Programm |
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