R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data

Impara l'analisi dei dati con R: la guida definitiva

Vuoi trasformare i tuoi dati grezzi in preziose informazioni? "R for Data Science", seconda edizione, è il libro che fa per te. Scritto da Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel e Garrett Grolemund, questo manuale ti guiderà passo dopo passo nel mondo della data science utilizzando R e il suo ecosistema di strumenti.

Cosa imparerai:

• Importare dati: Impara a caricare dati da diverse fonti, come file CSV, database e siti web, utilizzando le funzioni più efficienti di R.
• Organizzare i dati (Tidying): Scopri il concetto di "tidy data" e come trasformare i tuoi dataset in un formato coerente e facile da analizzare. Questo passaggio fondamentale semplifica le fasi successive dell'analisi.
• Trasformare i dati: Padroneggia le tecniche di manipolazione dei dati con dplyr, selezionando variabili, filtrando osservazioni, creando nuove variabili e calcolando statistiche riassuntive. Potrai così preparare i tuoi dati per l'analisi.
• Visualizzare i dati: Crea grafici informativi ed eleganti con ggplot2, esplorando i tuoi dati e comunicando i risultati in modo efficace. Impara a visualizzare distribuzioni, relazioni tra variabili e molto altro.
• Costruire modelli: Approfondisci le tecniche di modellazione dei dati, creando modelli predittivi e interpretando i risultati. Il libro ti fornirà le basi per affrontare problemi di data science più complessi.
• Comunicare i risultati: Impara a integrare testo, codice e risultati utilizzando Quarto, creando report chiari e professionali che comunicano efficacemente le tue scoperte.

Questa seconda edizione è aggiornata con le ultime funzionalità e best practice del tidyverse, offrendo una panoramica completa del ciclo di data science. Anche se non hai esperienza di programmazione, questo libro ti permetterà di iniziare rapidamente con R e di affrontare sfide di data science reali.

Punti chiave: R, RStudio, tidyverse, ggplot2, dplyr, Quarto, data wrangling, data visualization, data modeling, analisi dei dati, data science, statistica, programmazione.