R pour les data sciences: Importer, classer, transformer, visualiser et modéliser les données

Les sciences des données sont une discipline captivante qui vous permet de transformer des données brutes en idées et en connaissances facilement compréhensibles. Ce livre a pour but de vous aider à maîtriser les outils essentiels pour utiliser R dans la pratique des sciences des données. Après l’avoir lu, vous serez en mesure de gérer la plupart des situations que vous rencontrerez dans vos projets, en tirant pleinement parti des fonctionnalités de R.

Avant de devenir un expert en R, vous devrez d’abord importer vos données, c’est-à-dire les lire, généralement à partir d’un fichier, d’une base de données ou d’une API web, puis les charger dans un cadre de données dans R. Si vous ne parvenez pas à transférer vos données dans R, l’analyse deviendra impossible ! Une fois vos données importées, il sera grandement bénéfique de les organiser. Après avoir bien structuré vos données en fonction des variables dont vous avez besoin, la génération de connaissances reposera principalement sur deux moteurs : la visualisation et la modélisation. Ces deux approches, avec leurs forces et faiblesses respectives, se complètent, et toute bonne analyse doit les prendre en compte.

Inutile d’être un programmeur chevronné pour exceller en tant qu’analyste de données, mais apprendre à programmer vous sera certainement précieux.