Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
This book is an essential guide designed to equip you with the vital tools and knowledge needed to excel in data science. Master the end-to-end process of data collection, processing, validation, and imputation using R, and understand fundamental theories to achieve transparency with literate programming, renv, and Git--and much more. Each chapter is concise and focused, rendering complex topics accessible and easy to understand.
Data Insight Foundations caters to a diverse audience, including web developers, mathematicians, data analysts, and economists, and its flexible structure allows enables you to explore chapters in sequence or navigate directly to the topics most relevant to you.
While examples are primarily in R, a basic understanding of the language is advantageous but not essential. Many chapters, especially those focusing on theory, require no programming knowledge at all. Dive in and discover how to manipulate data, ensure reproducibility, conduct thorough literature reviews, collect data effectively, and present your findings with clarity.
What You Will Learn
Who this Book is For
Career professionals such as research and data analysts transitioning from academia to a professional setting where production quality significantly impacts career progression. Some familiarity with data analytics processes and an interest in learning R or Python are ideal.
Nikita Tkachenko serves as the Chief Technology Officer (CTO) at Bridges and Barriers Advisory Services. In this role, he specializes in developing data tools tailored for executives at organizations embarking on their transformative data journeys. Beyond his work at Bridges and Barriers, Nikita is deeply engaged in academia. He imparts his knowledge by instructing Research Tools, providing mentorship to students, and conducting research at the University of San Francisco.
Part I: Working with Data.- Chapter 1. Data Manipulation.- Chapter 2: Tidy Data.- Chapter 3: Relational Data.- Chapter 4: Data Validation.- Chapter 5: Imputation.- Part II: Reproducile Research.- Chapter 6: Reproducible Research.- Chapter 7: Reproducible Environment.- Chapter 8: Introduction to Command Line.- Chapter 9: Version Control with Git and Github.- Chapter 10: Style and Lint your Code.- Chapter 11: Modular Code.- Part III: Lit Review and Writing.- Chapter 12: Literature Review.- Chapter 13: Write.- Chapter 14: Layout and References.- Chapter 15: Collaboration and Templating.- Part IV: Collecting the Data.- Chapter 16: Total Survey Error (TSE).- Chapter 17: Document.- Chapter 18: APIs.- Part V: Presenting the Data.- Chapter 19: Data Visualization Fundamentals.- Chapter 20: Data Visualization.- Chapter 21: A Graph for the Job.- Chapter 22: Color Data.- Chapter 23: Make Tables Part VI: Back Matter.- Epilogue.
Dateiformat: PDFKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
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