Introduzione alla programmazione con R: Guida alla programmazione con R per principianti
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In questo libro sulle basi di R, giunto alla sua seconda versione, imparerai le basi di questo linguaggio di programmazione, uno dei più conosciuti e utilizzati nel campo dell'analisi dati e del data science. Una volta terminato questo libro sarai in grado di analizzare piccoli dataset e avrai delle buone basi per creare, manipolare e gestire dei dataset e delle strutture dati più semplici
Questo testo base sulla programmazione con R ti spiega per prima cosa come creare degli oggetti: R si basa su alcune strutture che è necessario conoscere, come vettori, matrici, liste e dataframe: in questo testo base su R imparerai a crearle e manipolarle
Una volta create queste strutture dati, imparerai a manipolarle, salvarle sul computer ed estrarne degli elementi. Imparerai anche le basi di creazione di una funzione
Nei capitoli successivi affronteremo una serie argomenti utili: come impostare una cartella di lavoro, come installare e richiamare un pacchetto, come ottenere delle informazioni sui dati, dove trovare dei dataset per i test, come rimuovere degli elementi duplicati, come iterare un'azione e come gestire le date
Quando si analizzano dei dati ci si imbatte prima o poi nei dataframe cosiddetti casi x variabili. In questo testo base su R imparerai come si importa un dataframe dal computer, o da internet, su R. Esistono molte funzioni adatte allo scopo e molti pacchetti che ci sono utili per importare dei dati che sono in alcuni formati particolari, come ad esempio i formati per Excel oppure quelli per altri software di analisi, come SPSS
Un altro argomento importante cha affrontiamo è come gestire i dataset, come manipolarli, modificarli, aggregarli, ordinarli in maniera orizzontale e longitudinale. Per fare questo utilizzeremo alcuni pacchetti e funzioni specifiche, come dplyr o reshape2
R è un linguaggio molto importante anche nell'ambito della statistica. Impareremo quindi alcune delle funzioni di base, come calcolo delle medie per riga o per colonna, e le funzioni statistiche più comuni
Quando si parla di analisi dati, ci troveremo spesso a creare dei grafici per spiegare i nostri dati e le nostre analisi. Per questo motivo dedichiamo un capitolo a vedere come creare dei grafici sia con le funzioni della libreria di base, sia con il pacchetto ggplot2
Negli ultimi capitoli vediamo infine come creare e esportare dei report e delle slide, riepiloghiamo gli argomenti visti e le funzioni utilizzate, e il materiale di supporto
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