Efficient R Programming (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, Sebastopol, 2017
- Brossura
- Nuovo
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
Venditore AbeBooks dal 22 giugno 2007
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Paperback. There are many excellent R resources for visualization, data science, and package development. Hundreds of scattered vignettes, web pages, and forums explain how to use R in particular domains. But little has been written on how to simply make R work effectively-until now. This hands-on book teaches novices and experienced R users how to write efficient R code. Drawing on years of experience teaching R courses, authors Colin Gillespie and Robin Lovelace provide practical advice on a range of topics-from optimizing the set-up of RStudio to leveraging C++-that make this book a useful addition to any R user's bookshelf. Academics, business users, and programmers from a wide range of backgrounds stand to benefit from the guidance in Efficient R Programming. Get advice for setting up an R programming environment Explore general programming concepts and R coding techniques Understand the ingredients of an efficient R workflow Learn how to efficiently read and write data in R Dive into data carpentry-the vital skill for cleaning raw data Optimize your code with profiling, standard tricks, and other methods Determine your hardware capabilities for handling R computation Maximize the benefits of collaborative R programming Accelerate your transition from R hacker to R programmer" This hands-on book teaches novices and experienced R users how to write efficient R code. Drawing on years of experience teaching R courses, authors Colin Gillespie and Robin Lovelace provide practical advice on a range of topics-from optimizing the set-up of RStudio to leveraging C++-that make this book a useful addition to any R user's bookshelf. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781491950784
- Titolo
- Efficient R Programming (Paperback)
- Autore
- Colin Gillespie
- Editore
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1491950781
- ISBN 13
- 9781491950784
There are many excellent R resources for visualization, data science, and package development. Hundreds of scattered vignettes, web pages, and forums explain how to use R in particular domains. But little has been written on how to simply make R work effectively--until now. This hands-on book teaches novices and experienced R users how to write efficient R code.
Drawing on years of experience teaching R courses, authors Colin Gillespie and Robin Lovelace provide practical advice on a range of topics--from optimizing the set-up of RStudio to leveraging C++--that make this book a useful addition to any R user's bookshelf. Academics, business users, and programmers from a wide range of backgrounds stand to benefit from the guidance in Efficient R Programming.
- Get advice for setting up an R programming environment
- Explore general programming concepts and R coding techniques
- Understand the ingredients of an efficient R workflow
- Learn how to efficiently read and write data in R
- Dive into data carpentry--the vital skill for cleaning raw data
- Optimize your code with profiling, standard tricks, and other methods
- Determine your hardware capabilities for handling R computation
- Maximize the benefits of collaborative R programming
- Accelerate your transition from R hacker to R programmer
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Robin Lovelace is a researcher at the Leeds Institute for Transport Studies (ITS) and the Leeds Institute for Data Analytics (LIDA). Robin has many years using R for academic research and has taught numerous R courses at all levels. He has developed a number of popular R resources, including Introduction to Visualising Spatial Data in R and Spatial Microsimulation with R (Lovelace and Dumont 2016). These skills have been applied on a number of projects with real-world applications, including the Propensity to Cycle Tool, a nationally scalable interactive online mapping application and the stplanr package.
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