| TÃtulo : |
Learn RStudio IDE : Quick, Effective, and Productive Data Science |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Campbell, Matthew, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Berkeley, CA : Apress |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
IX, 153 p. 88 ilustraciones, 6 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-1-4842-4511-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Compiladores (programas informáticos) Programación de computadoras IngenierÃa Procesamiento de datos Informática Estadistica matematica Compiladores e intérpretes Técnicas de programación IngenierÃa de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Probabilidad y EstadÃstica en Informática |
| Clasificación: |
005.45 |
| Resumen: |
Descubra cómo utilizar el popular IDE de RStudio como una herramienta profesional que incluye soporte para refactorización de código, depuración e integración de control de versiones de Git. Este libro le ofrece un recorrido por RStudio y le muestra cómo le ayuda a realizar análisis de datos exploratorios; crear visualizaciones de datos con ggplot; y cree paquetes R personalizados y visualizaciones interactivas basadas en web con Shiny. Además, cubrirá tareas comunes de análisis de datos, incluida la importación de datos de diversas fuentes, como archivos SAS, archivos CSV y JSON. Mapeará las funciones de RStudio para poder personalizar RStudio para que se ajuste a su propio estilo de codificación. Finalmente, verá cómo ahorrar mucho tiempo adoptando las mejores prácticas y utilizando paquetes para ampliar RStudio. Learn RStudio IDE es un tutorial rápido y sensato de RStudio que le dará una ventaja para desarrollar los conocimientos que necesita en sus proyectos de ciencia de datos. Podrás: Usar RStudio IDE de manera rápida, efectiva y productiva para crear aplicaciones de ciencia de datos. Instalar RStudio y programar tu primera aplicación Hello World. Adoptar el flujo de trabajo de RStudio. Hacer que tu código sea reutilizable usando RStudio. Usar RStudio y Shiny para proyectos de visualización de datos. Depurar tu código con RStudio Import. CSV, SPSS, SAS, JSON y otros datos. |
| Nota de contenido: |
1. Installing RStudio -- 2. Hello World -- 3. RStudio Views -- 4. RStudio Projects -- 5. Repeatable Analysis -- 6. Essential R Packages: Tidyverse -- 7. Data Visualization -- 8. R Markdown -- 9. Shiny R Dashboards -- 10. Custom R Packages -- 11. Code Tools -- 12. R Programming. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Discover how to use the popular RStudio IDE as a professional tool that includes code refactoring support, debugging, and Git version control integration. This book gives you a tour of RStudio and shows you how it helps you do exploratory data analysis; build data visualizations with ggplot; and create custom R packages and web-based interactive visualizations with Shiny. In addition, you will cover common data analysis tasks including importing data from diverse sources such as SAS files, CSV files, and JSON. You will map out the features in RStudio so that you will be able to customize RStudio to fit your own style of coding. Finally, you will see how to save a ton of time by adopting best practices and using packages to extend RStudio. Learn RStudio IDE is a quick, no-nonsense tutorial of RStudio that will give you a head start to develop the insights you need in your data science projects. You will: Quickly, effectively, and productively use RStudio IDE for building data science applications Install RStudio and program your first Hello World application Adopt the RStudio workflow Make your code reusable using RStudio Use RStudio and Shiny for data visualization projects Debug your code with RStudio Import CSV, SPSS, SAS, JSON, and other data. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Learn RStudio IDE : Quick, Effective, and Productive Data Science [documento electrónico] / Campbell, Matthew, . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2019 . - IX, 153 p. 88 ilustraciones, 6 ilustraciones en color. ISBN : 978-1-4842-4511-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Compiladores (programas informáticos) Programación de computadoras IngenierÃa Procesamiento de datos Informática Estadistica matematica Compiladores e intérpretes Técnicas de programación IngenierÃa de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Probabilidad y EstadÃstica en Informática |
| Clasificación: |
005.45 |
| Resumen: |
Descubra cómo utilizar el popular IDE de RStudio como una herramienta profesional que incluye soporte para refactorización de código, depuración e integración de control de versiones de Git. Este libro le ofrece un recorrido por RStudio y le muestra cómo le ayuda a realizar análisis de datos exploratorios; crear visualizaciones de datos con ggplot; y cree paquetes R personalizados y visualizaciones interactivas basadas en web con Shiny. Además, cubrirá tareas comunes de análisis de datos, incluida la importación de datos de diversas fuentes, como archivos SAS, archivos CSV y JSON. Mapeará las funciones de RStudio para poder personalizar RStudio para que se ajuste a su propio estilo de codificación. Finalmente, verá cómo ahorrar mucho tiempo adoptando las mejores prácticas y utilizando paquetes para ampliar RStudio. Learn RStudio IDE es un tutorial rápido y sensato de RStudio que le dará una ventaja para desarrollar los conocimientos que necesita en sus proyectos de ciencia de datos. Podrás: Usar RStudio IDE de manera rápida, efectiva y productiva para crear aplicaciones de ciencia de datos. Instalar RStudio y programar tu primera aplicación Hello World. Adoptar el flujo de trabajo de RStudio. Hacer que tu código sea reutilizable usando RStudio. Usar RStudio y Shiny para proyectos de visualización de datos. Depurar tu código con RStudio Import. CSV, SPSS, SAS, JSON y otros datos. |
| Nota de contenido: |
1. Installing RStudio -- 2. Hello World -- 3. RStudio Views -- 4. RStudio Projects -- 5. Repeatable Analysis -- 6. Essential R Packages: Tidyverse -- 7. Data Visualization -- 8. R Markdown -- 9. Shiny R Dashboards -- 10. Custom R Packages -- 11. Code Tools -- 12. R Programming. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Discover how to use the popular RStudio IDE as a professional tool that includes code refactoring support, debugging, and Git version control integration. This book gives you a tour of RStudio and shows you how it helps you do exploratory data analysis; build data visualizations with ggplot; and create custom R packages and web-based interactive visualizations with Shiny. In addition, you will cover common data analysis tasks including importing data from diverse sources such as SAS files, CSV files, and JSON. You will map out the features in RStudio so that you will be able to customize RStudio to fit your own style of coding. Finally, you will see how to save a ton of time by adopting best practices and using packages to extend RStudio. Learn RStudio IDE is a quick, no-nonsense tutorial of RStudio that will give you a head start to develop the insights you need in your data science projects. You will: Quickly, effectively, and productively use RStudio IDE for building data science applications Install RStudio and program your first Hello World application Adopt the RStudio workflow Make your code reusable using RStudio Use RStudio and Shiny for data visualization projects Debug your code with RStudio Import CSV, SPSS, SAS, JSON, and other data. |
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https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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