Шесть бесплатных книг, которые должен скачать каждый аналитик данных
Вы можете не читать все эти книги, но вы должны иметь их наготове для поиска. В следующих бесплатных книгах подробно описаны многие возможности и функции, которые вы можете выполнять с помощью R. Я рекомендую поместить эти документы в вашу коллекцию ресурсов для использования в будущем при необходимости. Вы можете даже подумать о том, чтобы прочитать несколько. Они очень доступны и отлично работают на электронных книгах.
R для начинающих
Первый ресурс немного устарел, но все еще актуален. Это R для начинающих от Эммануэля Паради. Он короткий и содержит подробное введение в большинство функций R.
Введение в R
Второй ресурс, который я бы порекомендовал для вашей коллекции, — Введение в R. В этой книге подробно рассказывается обо всем, что связано с R. Если вы компьютерщик, эта книга для вас. Читать не сложно, но технически. Даже несколько часов изучения этого текста помогут вам лучше понять, как работает R. Понимание того, как все работает, в конечном итоге поможет вам узнать, как решать проблемы с помощью инструмента.
Справочный индекс R
R Reference Index очень большой, более 3500 страниц. Тем не менее, его можно легко найти, и он содержит все файлы справки R и документирует стандартные пакеты R. Я рекомендую это как перейти к поиску в Интернете. Ведь это авторитетный источник.
Определение языка R
Иногда легко забыть, что R — это не только статистическое программное обеспечение, но и язык. Наличие справочника по объектам и выражениям R очень удобно при работе с функциями в R.
Импорт/экспорт данных R
Почти все, что вы делаете в R, связано с импортом данных в программное обеспечение. R поддерживает импорт нескольких различных форматов файлов. Кроме того, R также поддерживает экспорт данных во многих форматах. В этом руководстве описано все, что связано с импортом/экспортом данных R, и оно поможет вам сэкономить время при работе над проектом данных с помощью R.
Статистический вывод для науки о данных
Это целая бесплатная книга, посвященная статистическим выводам. Есть главы, посвященные доверительным интервалам и проверке гипотез, поскольку они связаны с наукой о данных. В качестве дополнительного бонуса он демонстрирует концепции использования R с включенными наборами данных.
