Titulaire d'une thèse en mathématiques appliquées de l'Université Paris Diderot, Christian Paroissin est maître de conférences habilité à diriger les recherches à l'Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA). Il y enseigne la statistique et les probabilités, principalement dans le master "Mathématiques et Application", mais aussi dans le master n Informatique de l'UPPA. Il est l'auteur d'un premier ouvrage sur R paru aux Editions Ellipses et co-auteur d'un livre sur les modèles de dégradation en fiabilité paru aux Editions ISTE-Wiley.
Pratique de la data science avec R. Arranger, visualiser, analyser et présenter des données
Par :Formats :
- Paiement en ligne :
- Livraison à domicile ou en point Mondial Relay estimée à partir du 17 septembreCet article sera commandé chez un fournisseur et vous sera envoyé 19 jours après la date de votre commande.
- Retrait Click and Collect en magasin gratuit
- Réservation en ligne avec paiement en magasin :
- Indisponible pour réserver et payer en magasin
- Nombre de pages282
- FormatGrand Format
- PrésentationBroché
- Poids0.538 kg
- Dimensions19,0 cm × 24,0 cm × 1,6 cm
- ISBN978-2-340-04758-7
- EAN9782340047587
- Date de parution08/06/2021
- CollectionRéférences sciences
- ÉditeurEllipses
Résumé
Le scientifique des données doit maîtriser plusieurs outils informatiques permettant de mettre en oeuvre une méthodologie statistique. Dans sa catégorie, le langage R est un langage de programmation qui peut tout à fait être un outil pertinent pour l'analyse statistique de données, à côté d'autres langages de programmation ou d'autres logiciels. Cet ouvrage s'adresse tant à des étudiants de master en statistique et/ou master big data qui font leurs premiers pas en data science, qu'à des ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances et mettre en oeuvre leurs compétences à l'aide de R, en reprenant les différentes étapes du cycle de vie d'un projet basé sur l'analyse statistique de données : la préparation des données, la transformation des données, la visualisation des données, l'analyse des données et enfin, l'étape ultime, la diffusion des résultats de l'analyse.
