Data Science : A First Introduction
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2022
- Brossura
- Nuovo
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Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Science: A First Introduction focuses on using the R programming language in Jupyter not Elektronisches Buch to perform data manipulation and cleaning, create effective visualizations, and extract insights from data using classification, regression, clustering, and inference.The text emphasizes workflows that are clear, reproducible, and shareable, and includes coverage of the basics of version control. All source code is available online, demonstrating the use of good reproducible project workflows.Based on educational research and active learning principles, the book uses a modern approach to R and includes accompanying autograded Jupyter worksheets for interactive, self-directed learning. The book will leave readers well-prepared for data science projects.The book is designed for learners from all disciplines with minimal prior knowledge of mathematics and programming. The authors have honed the material through years of experience teaching thousands of undergraduates in the University of British Columbia's DSCI100: Introduction to Data Science course.…
Codice articolo 9780367524685
- Titolo
- Data Science : A First Introduction
- Autore
- Tiffany Timbers
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367524686
- ISBN 13
- 9780367524685
- Peso dell'articolo
- 829 grammi
- Dimensioni
- 254x178x24 mm
- Serie
- Libro 15 di 36: Chapman & Hall/CRC Data Science
Data Science: A First Introduction focuses on using the R programming language in Jupyter notebooks to perform data manipulation and cleaning, create effective visualizations, and extract insights from data using classification, regression, clustering, and inference.
The text emphasizes workflows that are clear, reproducible, and shareable, and includes coverage of the basics of version control. All source code is available online, demonstrating the use of good reproducible project workflows.
Based on educational research and active learning principles, the book uses a modern approach to R and includes accompanying autograded Jupyter worksheets for interactive, self-directed learning. The book will leave readers well-prepared for data science projects.
The book is designed for learners from all disciplines with minimal prior knowledge of mathematics and programming. The authors have honed the material through years of experience teaching thousands of undergraduates in the University of British Columbia’s DSCI100: Introduction to Data Science course.
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Informazioni sull’autore
Tiffany Timbers is an Assistant Professor of Teaching in the Department of Statistics and Co-Director for the Master of Data Science program (Vancouver Option) at the University of British Columbia.
Trevor Campbell is an Assistant Professor in the Department of Statistics at the University of British Columbia.
Melissa Lee is an Assistant Professor of Teaching in the Department of Statistics at the University of British Columbia
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Einbeck, Germania
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