R w naukach społecznych. Zastosowania naukowe i edukacja
R w naukach społecznych. Zastosowania naukowe i edukacja
Opis publikacji
Autor prezentuje złożone zagadnienia analizy danych empirycznych za pomocą języka R w sposób wyjątkowo przejrzysty i systematyczny. Jego praca stanowi odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie na literaturę, która nie tylko wprowadza w podstawy programowania, ale również pokazuje praktyczne zastosowania tego narzędzia w badaniach społecznych. Książka została podzielona na trzy rozdziały, które logicznie prowadzą czytelnika od podstaw języka R, przez przetwarzanie i wizualizację danych, aż po zaawansowane techniki analizy danych. Taki układ sprawia, że materiał jest zrozumiały nawet dla tych osób, które nie miały wcześniej do czynienia z programowaniem czy analizą danych. dr hab. Anna Turczak, prof. US Program R stał się swoistym lingua franca, obok Pythona, w zakresie szeroko rozumianej analizy danych. Wiele instytucji na świecie korzysta bowiem z programu R nie tylko do celów stricte naukowych,ale także biznesowych. […] Książka jest niewątpliwie wartościową pozycją...
Autor prezentuje złożone zagadnienia analizy danych empirycznych za pomocą języka R w sposób wyjątkowo przejrzysty i systematyczny. Jego praca stanowi odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie na literaturę, która nie tylko wprowadza w podstawy programowania, ale również pokazuje praktyczne zastosowania tego narzędzia w badaniach społecznych. Książka została podzielona na trzy rozdziały, które logicznie prowadzą czytelnika od podstaw języka R, przez przetwarzanie i wizualizację danych, aż po zaawansowane techniki analizy danych. Taki układ sprawia, że materiał jest zrozumiały nawet dla tych osób, które nie miały wcześniej do czynienia z programowaniem czy analizą danych.dr hab. Anna Turczak, prof. US Program R stał się swoistym lingua franca, obok Pythona, w zakresie szeroko rozumianej analizy danych. Wiele instytucji na świecie korzysta bowiem z programu R nie tylko do celów stricte naukowych, ale także biznesowych. […] Książka jest niewątpliwie wartościową pozycją dla studentów nauk społecznych i informatycznych oraz wszystkich osób zgłębiających metody statystyczne i statystycznej analizy danych. Może być przydatna również dla naukowców, którzy wykorzystują w badaniach metody statystyczne, metody analizy danych, zaawansowane metody sztucznej inteligencji czy uczenia maszynowego. dr hab. Marcin Pełka, prof. UEW