Eu recomendo fortemente o livro "R para Data Science" de Hadley Wickham para aqueles que procuram se aprofundar na área de Análise de Dados. Livro é ótimo para aqueles que já têm conhecimento básico em R, pois apresenta diversos conceitos avançados relacionados à análise de dados com R, como visualização de dados, processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e análise de cluster.
Também é um livro muito prático, pois fornece vários exemplos e tutoriais de como usar R para resolver problemas de análise de dados. Além disso, Hadley Wickham tem uma abordagem muito intuitiva para explicar os conceitos, o que torna o livro muito fácil de ler.
O livro abrange tudo, desde o básico, como instalar o R, até estatística avançada. Ele também trata questões relacionadas à segurança de dados, validação de modelos e também aborda os principais métodos de mineração de dados.
Em suma, R para Data Science é um excelente livro para aqueles que desejam se aprofundar na área de análise de dados com R. Ele fornece diversos exemplos práticos e tutoriais, além de explicar os conceitos de maneira simples e intuitiva. É um livro indispensável para quem quer utilizar R para análise de dados.
Aprenda a usar R para transformar dados brutos em insight, conhecimento e compreensão. Este livro apresenta você ao R, RStudio e ao tidyverse, uma coleção de pacotes R elaborados para trabalhar juntos com o objetivo de deixar a ciência de dados rápida, fluente e divertida. Adequado para leitores sem experiência prévia em programação, R para Data Science foi projetado para que você comece a fazer ciência de dados o mais rápido possível.
Os autores Hadley Wickham e Garret Grolemund te guiam através dos passos de importar, fazer data wrangle, explorar e modelar seus dados e comunicar os resultados. Você obterá uma compreensão completa do quadro geral do ciclo de ciência de dados, junto das ferramentas básicas que você precisa para administrar os detalhes.
Você aprenderá a:
Data Wrangle — transforme seus conjuntos de dados em uma forma conveniente para análise.Programar — aprenda ferramentas poderosas de R para resolver problemas de dados com maisclareza e facilidade.Explorar — examine seus dados, gere hipóteses e teste-as rapidamente.Modelar — forneça um resumo de baixa dimensão que capture “sinais” verdadeiros em seu conjunto de dados.Comunicar — aprenda R Markdown para integrar prosa, código e resultados.
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Autor: Hadley Wickham
