R for Data Science: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Метка: ручная отмена |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Book | {{Book | ||
|Description=Подробное руководство по использованию языка R для обработки, модификации, визуализации и программировании данных | |Description=Подробное руководство по использованию языка R для обработки, модификации, визуализации и программировании данных. Книга "'''R for Data Science'''" вводит концепцию tidy data как стандарт организации данных, где каждая переменная — в отдельном столбце, а каждая наблюдение — в отдельной строке. Это упрощает анализ, визуализацию и моделирование с помощью tidyverse. Стратегия книги строится вокруг полного цикла data science: импорт данных, их приведение к tidy-форме (tidying), трансформация (wrangling), визуализация (ggplot2). Цель — научить думать о данных как о tidy, чтобы 80% времени уходило на анализ, а не на чистку. | ||
|Field_of_knowledge=NetSci, Биология, Информатика, Социология | |Field_of_knowledge=NetSci, Биология, Информатика, Социология | ||
|launch year=2023 | |launch year=2023 | ||
| Строка 73: | Строка 73: | ||
) | ) | ||
</syntaxhighlight> | </syntaxhighlight> | ||
Tidy data обеспечивает единообразную структуру, совместимую с функциями tidyverse. Основные принципы: переменные в столбцах, наблюдения в строках; одна [[таблица]] на [[датасет]]. Это позволяет R работать с векторами естественно, ускоряя трансформации. | |||
[[Pivot в R]] | |||
Версия от 13:01, 2 марта 2026
| Описание книги | Подробное руководство по использованию языка R для обработки, модификации, визуализации и программировании данных. Книга "R for Data Science" вводит концепцию tidy data как стандарт организации данных, где каждая переменная — в отдельном столбце, а каждая наблюдение — в отдельной строке. Это упрощает анализ, визуализацию и моделирование с помощью tidyverse. Стратегия книги строится вокруг полного цикла data science: импорт данных, их приведение к tidy-форме (tidying), трансформация (wrangling), визуализация (ggplot2). Цель — научить думать о данных как о tidy, чтобы 80% времени уходило на анализ, а не на чистку. |
|---|---|
| Область знаний | NetSci, Биология, Информатика, Социология |
| Год издания | 2023 |
| Веб-сайт где можно прочитать книгу или статью | https://r4ds.hadley.nz/ |
| Видео запись | https://www.youtube.com/watch?v=go5Au01Jrvs |
| Авторы | Wickham |
| Среды и средства, на которые повлияла книга | R, RStudio, Анализ_данных |
Book WorkFlow
Особенности книги
- Тема моделирования с R в редакции 2023 года из книги удалена - советуют Tidy Modeling with R
Сама книга опубликована на Quarto и является примером для таких понятий как активное эссе и выполняемая публикация
flights |>
mutate(
speed = air_time / distance,
dep_hour = dep_time %/% 100,
dep_minute = dep_time %% 100
)
Tidy data обеспечивает единообразную структуру, совместимую с функциями tidyverse. Основные принципы: переменные в столбцах, наблюдения в строках; одна таблица на датасет. Это позволяет R работать с векторами естественно, ускоряя трансформации.
