R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados é um livro escrito por Hadley Wickham e publicado por Alta Books. Foi desenvolvido no formato Capa comum e está dividido em 528 páginas.
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Resumo
O livro "R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados", escrito por Hadley Wickham, é uma obra fundamental para aqueles que desejam aprofundar seus conhecimentos em análise de dados e programação em R.
Hadley Wickham, renomado cientista de dados e desenvolvedor de software, apresenta de forma clara e detalhada ferramentas essenciais para lidar com diferentes etapas do ciclo de análise de dados. Desde a importação de dados, passando pela organização e transformação até a visualização e modelagem, o autor guia o leitor em um caminho prático e eficiente.
Com exemplos práticos e exercícios ao longo de todo o livro, Wickham facilita a compreensão de conceitos complexos e encoraja a aplicação direta do conhecimento adquirido. A abordagem adotada no livro é didática e focada em resolver problemas reais, tornando-o uma ferramenta valiosa tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes.
Além disso, a obra enfatiza a importância da visualização de dados como uma etapa fundamental no processo de análise, apresentando as melhores práticas e técnicas para criar gráficos impactantes e informativos.
Em resumo, "R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados" é um livro indispensável para quem busca aprimorar suas habilidades em análise de dados utilizando a linguagem R. Com uma abordagem prática e acessível, Hadley Wickham se destaca mais uma vez como um dos principais especialistas no assunto, proporcionando ao leitor uma experiência enriquecedora e repleta de aprendizado.
Conheça as informações técnicas relacionadas ao livro.
| Título | R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados |
| Autor | Hadley Wickham |
| Editora | Alta Books |
| Formato | Capa comum |
| Páginas | 528 páginas |
| ISBN 10 | 8550803243 |
| ISBN 13 | 9788550803241 |
| Preço |
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Nota 9.4
O que isso significa?
Baseado nos depoimentos e avaliações dos nossos usuários, o nosso algorítmo avançado de inteligência artificial aprende e consegue determinar uma nota de 0 a 10 a um livro.
Em resumo, isso significa que o livro R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados é considerado uma boa leitura. Você pode comprar, não vai se arrepender.
Comprar na AmazonResenha é texto usado para descrever e analisar alguma produção textual – no nosso caso, as obras literárias. Todos os livros, de modo geral, podem ser resenhados. Além disso, há também as chamadas resenhas temáticas, que reúnem informações de diversos livros e autores que abordam um mesmo assunto.
Veja abaixo os pontos positivos e os pontos negativos do livro R para Data Science: importe, arrume, transforme, visualize e modele dados de Hadley Wickham.
Veja abaixo os pontos positivos enviados por nossos usuários:
Livro com conteúdo excelente e boa tradução.
eu esperava um maior cuidado por parte da editora ALTA BOOKS na impressão final do livro.
Conteúdo muito bom e didático.
Excelente!
É um material muito bom e com uma leitura bastante acessível.
então há um prejuízo relevante.
Veja abaixo os 10 depoimentos disponíveis. Esperamos que eles ajudem no seu processo de decisão.
Evandro Oliveira
Muito bem explicado, mas poderia ser mais direto. Conteúdo muito bom e didático. Para eu que já conhece a linguagem R, poderia poupar muito texto e blablabla e ir mais direto ao código dentre outros.
Porém, as explicações são feitas praticamente ao nível de quem conhece praticamente nada sobre linguagem de programação e é novato de tudo no R. O livro contém algumas gafes de diagramação e tradução, mas nada que atrapalhe.
Os arquivos que está no GitHub estão TUDO BAGUNÇADOS, digamos que é difícil usá-los para acompanhar direito os exemplos e casos do livro.
Leonardo Rodrigues
5 estrelas vai apenas para o conteúdo, a impressão do livro deixou muito a desejar. Por ser um dos melhores e mais atuais materiais para Data Science no R, eu esperava um maior cuidado por parte da editora ALTA BOOKS na impressão final do livro.
O livro foi impresso todo em preto e branco, e por se tratar de um livro de análise e visualização de dados - não apenas de programação, esse erro foi fatal.
É impossível distinguir as cores dos gráficos que estão todos em tons de preto/cinza, assim como a paleta de cores e os códigos.
TONI
Excelente! É um material muito bom e com uma leitura bastante acessível. Vale a pena, principalmente, para quem está iniciando na linguagem Gostei!!!
Franklin
Bom livro para iniciantes. Gostei bastante do livro, o conteúdo é apresentado de forma bem detalhada. O ruim é que os gráficos não são coloridos, o que prejudica a visualização.
John Bedoya
R para Data Science uma visão das bibliotecas mais uteis com as metodologias mais usadas. Uma obra excelente que traz os aspetos fundamentais do R em aplicações do dia a dia de um Cientista de Dados.
Desde os princípios com bibliotecas clássicas como dplyr, até aplicações nas criações de pipelines e paralização de processos por purr, broom assim como de mecanismos de visualização com ggplot2 e MarkDown.
Leonardo
Problemas para ler código no Kindle. Muitos códigos na versão para Kindle não estão plotados de forma que se possa ampliar.
Fica muito difícil de ler o código.
Leonardo Geri
Ótimo conteúdo para usuários iniciantes e intermediários. Livro com conteúdo excelente e boa tradução. Conteúdo adequado para iniciantes e para usuários intermediários que queiram reforçar conceitos ou preencher algumas lacunas deixadas pelo processo de autoaprendizagem, tão próprio dos cientistas de dados.
Os gráficos em preto e branco atrapalham um pouco a leitura, mas as imagens coloridas estão disponíveis no site da editora.
Pelo preço, recomendo comprar a versão traduzida em relação à versão em inglês.
Alexandre Moura dos Santos
Ótimo livro! Entretanto, a editora deixou a desejar na impressão em preto em branco nos gráficos (GGPLOT), dificultando o aprendizado.
Anônimo
Didática top. Muito bom para quem já tem o conhecimento em Python e R, serve como referência.
Érica Feitosa
Ótimo livro mas... As figuras foram impressas em preto e branco e muitos recursos do R fazem diferenciações em razão das cores, então há um prejuízo relevante.
A tradução é boa, mas precisa de uma revisão com alguém que seja iniciante em R e possa apontar onde não ficou suficientemente clara.
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