Contenido
- 1. Objetivo
- 2. Los mejores libros para aprender Ra. Un manual de programación con R por Garrett Grolemundb. La programación Art of R de Norman Matloffc. Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R por Trevor Hastie y Rob Tibshiranid. Aprendiendo RStudio para R Computación estadística por Mark PJvan der Looe. Ciencia de datos práctica con R por Nina Zumel y John Mountf. R para todos: Análisis y gráficos avanzados de Jared P. Landerg. R Cookbook por Paul Teetorh. R Graphics Cookbook por Winston Changi .R Paquetes por Hadley Wickhamj. Advanced R por Hadley Wickham Publicaciones relacionadas
1. Objetivo
A través de este tutorial, aprenderá sobre los mejores libros para aprender R que lo ayudarán a convertirse en un experto en R. Aprenderá sobre varios libros de R sugeridos por expertos para diversos roles como Analista de datos o Científico de datos. Obtendrá los mejores libros para aprender programación R, aprendizaje estadístico, gráficos R y RStudio.
2. Los mejores libros para aprender R
- ¿Hay libros que puedan considerarse lecturas esenciales para los aspirantes a programadores?
- ¿Es aconsejable aprender Algoritmos mediante el libro ‘Introducción al Algoritmo’ o haciendo algún curso y luego tomando el libro como referencia?
- ¿Cuáles son algunos libros con un montón de código fuente de aplicaciones Python?
- ¿Cuál es el mejor libro para comprender los conceptos del lenguaje c?
- ¿A qué libros se refiere Ashish Kedia para Python y C?
R es probablemente el lenguaje de programación preferido de todos los científicos de datos (además de Python y SAS) para construir prototipos, visualizar datos o ejecutar análisis en conjuntos de datos. Existen muchas bibliotecas, aplicaciones y técnicas para explorar datos en lenguaje de programación R. Así que aquí está nuestra recomendación para el mejor Libro para aprender R y convertirse en un maestro de la tecnología.
a. Un manual de programación con R por Garrett Grolemund
Es el más adecuado para personas nuevas en R. Este libro le enseña a aprender a cargar datos, ensamblar y desensamblar objetos de datos, navegar por el sistema de entorno de R, escribir sus propias funciones y usar todas las herramientas de programación de R. Aquí comprenderá cómo escribir funciones y bucles en R, en lugar de simplemente hacer malabarismos con los paquetes. El lenguaje del libro es simple de entender y los ejemplos se pueden reproducir fácilmente.
si. La programación Art of R de Norman Matloff
Este libro enseña cómo hacer desarrollo de software con R, desde tipos básicos y estructuras de datos hasta temas avanzados. No se requieren conocimientos estadísticos, y sus habilidades de programación pueden variar desde aficionados hasta profesionales.
do. Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R por Trevor Hastie y Rob Tibshirani
Incluso si eres un novato en el aprendizaje automático y no conoces R, te recomiendo leer este libro de principio a fin, para obtener una comprensión teórica y práctica de muchas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático importantes.
re. Aprendiendo RStudio para computación estadística R por Mark PJvan der Loo
Este libro es diferente de los demás en la lista en el sentido de que le enseña cómo usar R en el popular IDE RStudio en lugar de en el software R estándar. El libro es para desarrolladores y analistas de R que desean realizar desarrollo estadístico de R utilizando la funcionalidad RStudio. Por lo tanto, puede crear y administrar proyectos de análisis estadístico de manera rápida y eficiente, importar datos, desarrollar scripts R y generar informes y gráficos.
mi. Ciencia práctica de datos con R por Nina Zumel y John Mount
Se centra en los métodos de ciencia de datos y sus aplicaciones en el mundo real. Es diferente en sí mismo. Ninguno de los libros mencionados anteriormente, habla sobre los desafíos del mundo real en la construcción de modelos, implementación de modelos, pero lo hace. El autor se centra en establecer una conexión entre ML y su impacto en las actividades del mundo real. Es una lectura obligada para los estudiantes de primer año que aún no han ingresado a la industria analítica.
F. R para todos: Análisis y gráficos avanzados de Jared P. Lander
Es un libro decente que cubre todos los aspectos de la ciencia de datos, como la visualización de datos, la manipulación de datos, el modelado predictivo, pero no con tanta profundidad. Puede comprenderlo ya que cubre una amplia gama de temas y se pierde detalles de cada uno. Precisamente, hace hincapié en los criterios de uso de algoritmos y en un ejemplo, cada uno de los cuales muestra su implementación en R. Estos libros están destinados a personas que están más inclinadas a comprender el lado práctico de los algoritmos.
sol. R Cookbook por Paul Teetor
Este libro le ofrece las técnicas para analizar datos de manera rápida y eficiente en R. Se enfoca en aspectos prácticos de los conceptos en R. Cubre una amplia gama de temas como probabilidad, estadística, análisis de series de tiempo, procesamiento previo de datos, etc. Explica cómo se aplican diferentes técnicas a un conjunto de datos. Este libro le proporciona 200 recetas prácticas que lo ayudan a realizar análisis de datos con R.
h. R Graphics Cookbook por Winston Chang
La visualización de datos permite a una persona expresar y analizar sus hallazgos utilizando formas y colores, no solo en tablas. Tener una sólida comprensión de los gráficos, cuándo usar qué gráfico, cómo personalizar un gráfico y hacer que se vea bien, es una habilidad clave de un científico de datos. Este libro se enfoca en construir conceptos en R usando conjuntos de datos de muestra. Se centra en el paquete ggplot2 para realizar todas las actividades de visualización.
i .R Paquetes de Hadley Wickham
Este libro es para programadores avanzados de R que buscan escribir sus propios paquetes de R. El autor profundiza en la documentación de los paquetes R. El autor también explica los componentes del paquete R, incluidas las pruebas unitarias y las viñetas.
j. Advanced R por Hadley Wickham
Este libro trata sobre cómo funciona el lenguaje R que crea una diferencia entre las 3 herramientas analíticas principales: R vs SAS vs SPSS. Da una explicación paso a paso, con fragmentos de código que puedes probar fácilmente mientras lees. No es para principiantes ni para lectores nuevos en programación. Es para los lectores que desean avanzar en sus habilidades y uno que ya tiene el mando de la subconfiguración, la vectorización y las estructuras de datos R.
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