Data Scientist's Guide C
Buttrey
Venduto da AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aggiungere al carrelloNeuware - The only how-to guide offering a unified, systemic approach to acquiring, cleaning, and managing data in REvery experienced practitioner knows that preparing data for modeling is a painstaking, time-consuming process. Adding to the difficulty is that most modelers learn the steps involved in cleaning and managing data piecemeal, often on the fly, or they develop their own ad hoc methods. This book helps simplify their task by providing a unified, systematic approach to acquiring, modeling, manipulating, cleaning, and maintaining data in R.Starting with the very basics, data scientists Samuel E. Buttrey and Lyn R. Whitaker walk readers through the entire process. From what data looks like and what it should look like, they progress through all the steps involved in getting data ready for modeling. They describe best practices for acquiring data from numerous sources; explore key issues in data handling, including text/regular expressions, big data, parallel processing, merging, matching, and checking for duplicates; and outline highly efficient and reliable techniques for documenting data and recordkeeping, including audit trails, getting data back out of R, and more.\* The only single-source guide to R data and its preparation, it describes best practices for acquiring, manipulating, cleaning, and maintaining data\* Begins with the basics and walks readers through all the steps necessary to get data ready for the modeling process\* Provides expert guidance on how to document the processes described so that they are reproducible\* Written by seasoned professionals, it provides both introductory and advanced techniques\* Features case studies with supporting data and R code, hosted on a companion websiteA Data Scientist's Guide to Acquiring, Cleaning and Managing Data in R is a valuable working resource/bench manual for practitioners who collect and analyze data, lab scientists and research associates of all levels of experience, and graduate-level data mining students.
Codice articolo 9781119080022
The only how-to guide offering a unified, systemic approach to acquiring, cleaning, and managing data in R
Every experienced practitioner knows that preparing data for modeling is a painstaking, time-consuming process. Adding to the difficulty is that most modelers learn the steps involved in cleaning and managing data piecemeal, often on the fly, or they develop their own ad hoc methods. This book helps simplify their task by providing a unified, systematic approach to acquiring, modeling, manipulating, cleaning, and maintaining data in R.
Starting with the very basics, data scientists Samuel E. Buttrey and Lyn R. Whitaker walk readers through the entire process. From what data looks like and what it should look like, they progress through all the steps involved in getting data ready for modeling. They describe best practices for acquiring data from numerous sources; explore key issues in data handling, including text/regular expressions, big data, parallel processing, merging, matching, and checking for duplicates; and outline highly efficient and reliable techniques for documenting data and recordkeeping, including audit trails, getting data back out of R, and more.
A Data Scientist's Guide to Acquiring, Cleaning and Managing Data in R is a valuable working resource/bench manual for practitioners who collect and analyze data, lab scientists and research associates of all levels of experience, and graduate-level data mining students.
SAMUEL E. BUTTREY, PhD is an Associate Professor of Operations Research at the Naval Postgraduate School, Monterey, California, USA.
LYN R. WHITAKER, PhD is an Associate Professor of Operations Research at the Naval Postgraduate School, Monterey, California, USA.
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Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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Eccezioni al diritto di recesso
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