Książki do nauki języka R, czyli zbiór dla osób chcących rozwijać się w analizie danych. Sprawdź jakie są pozycje książkowe by móc wdrożyć się w R, bądź poszerzyć swoją wiedzę. Temat wydaje się nie stricte testerski, ale warty zapoznania się.
Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych – Hadley Wickham, Garrett Grolemund
Niniejsza książka jest przystępnie napisanym przewodnikiem pojęzyku R i narzędziach służących do analizy danych. Zawarto w niej wyczerpujące wprowadzenie do języka R, programu RStudio i tidyverse. Zaprezentowano zestaw pakietów R, które znacznie poprawiają komfort pracy podczas analizy danych. Wyjaśniono znaczenie poszczególnych etapów analizy danych: ich importowania, oczyszczania, przekształcania, modelowania, wizualizowania, a także skutecznego komunikowania wiedzy płynącej z danych. Mimo że książka dotyczy narzędzi programistycznych, skorzystają z niej nie tylko programiści. Doceni ją każdy, kto chce zyskać solidne podstawy przygotowania i analizy danych.
Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II – JD Long, Paul Teetor
Ta książka to zbiór 275 receptur instruktażowych, z których każda pomaga w rozwiązaniu konkretnego problemu. Wszystkie zostały starannie przetestowane i wielokrotnie dowodziły swojej przydatności. Każda z omawianych receptur została poprzedzona krótkim wprowadzeniem i omówieniem zastosowanych mechanizmów działania. Ta pozycja to nie jest to klasyczny podręcznik programowania, jednak z pewnością przyśpieszy naukę praktycznego wykorzystania możliwości R. Jeśli masz już pewne doświadczenie z tym językiem, odświeżysz swoją wiedzę i uzyskasz szerszą perspektywę. Wśród receptur znajdziesz obejmujące szeroki zakres zadania – od podstawowych operacji na danych wejściowych i wyjściowych, poprzez statystykę ogólną, aż po grafikę i regresję liniową. Dowiesz się również, jak wykorzystać język R do wizualizacji danych za pomocą ciekawych wykresów graficznych.
Język R dla każdego: zaawansowane analizy i grafika statystyczna zaawansowane analizy i grafika statystyczna – Jared P. Lander
Przewodnik ten, został zaplanowany tak, aby nauka była prosta i intuicyjna, skupia się na tych 20 procentach funkcjonalności R, których potrzebujemy, aby móc zrealizować 80 procent nowoczesnych zadań. Wykład rozpoczyna się od absolutnych podstaw, oferując liczne ćwiczenia praktyczne i przykładowy kod. Trzeba pobrać i zainstalować R. Następnie poznać środowisko, opanować podstawowe sterowanie programu, importowanie danych, przetwarzanie ich i wizualizację, a także wykonywanie podstawowych testów. Następnie na tym fundamencie można konstruować pełne modele, zarówno liniowe, jak i nieliniowe i używać technik drążenia danych. Dzięki lekturze na koniec będziesz potrafił , aby Twój kod był reprodukowalny przy użyciu LaTeX, RMarkdown oraz Shiny. Po ukończeniu lektury nie będziesz po prostu wiedział, jak pisać programy w R będziesz gotów rozwiązywać problemy statystyczne, na których ci zależy.
Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II- Nina Zumel, John Mount
Ta książka jest samouczkiem prezentującym praktyczne aspekty dziesiątek technik, które wykorzystują profesjonalni analitycy danych. Główny nacisk autorzy położyli na zadania. Zaplanowanie, przygotowanie, realizację i prezentację wyników. Dzięki praktycznemu podejściu z tej pozycji skorzystają zarówno analitycy biznesowi, jak i badacze danych. Pokazano tu, w jakich przypadkach i w jaki sposób należy stosować techniki statystyczne oraz metody uczenia maszynowego. W każdym rozdziale omówiono nowe narzędzia w kontekście rzeczywistych, praktycznych projektów. W rezultacie powstał potężny zbiór przydatnych ćwiczeń napisanych w języku R, opatrzonych wartościowymi wskazówkami, komentarzami i podpowiedziami.
Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje – Gągolewski Marek
Przedmiotowa książka skupia się na dogłębnym wyjaśnieniu zasad funkcjonowania środowiska R. Nie można jej jednak nazwać po prostu kursem programowania, a to dlatego, że R jest ściśle związany z bogatymi obszarami swoich zastosowań. W trakcie lektury dowiesz się więc, w jaki sposób przeprowadzać w R obliczenia symulacyjne i numeryczne, jak implementować algorytmy przetwarzania danych, pobierać, tworzyć i przygotowywać zbiory danych do analizy. Jak automatyzować bardzo żmudne – gdyby je wykonywać ręcznie – zadania czy też tworzyć raporty, tabele i wykresy.
Podsumowanie
Książki do nauki R to kolejna część z wpisów o książkach dla testerów. Z racji tego, że testowanie ma coraz więcej gałęzi, warto zapoznać się z literaturą tematyczną. W dziale książki opisujemy wiele książek dla testerów oprogramowania i osób pracujących w IT. Wcześniej opisaliśmy zestaw książek dla osób zainteresowanych językiem Java, czy też z Pythonem.
