100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts
In the previous post we’ve covered 100+ Free Machine Learning and Artificial Intelligence Books. If you haven’t checked make sure you spend 2 minutes after checking this post. In this post, You’ll see 100+ free data science books for beginners, intermediate and experts. The eBooks are updated in 2023 and available in pdf or html format. Note: All the books listed below are open sourced and are in
Rを用いた データ解析の基礎と応用2022
Step 3：データを可視化しよう！ データ可視化の重要性 ggplot2でデータを眺めよう geom_histogram ヒストグラム geom_density 密度分布 geom_point 散布図 aes(color) 色を表現する facet_wrap, facet_grid グラフを分ける geom_boxplot 箱ヒゲ theme_*** 全体の雰囲気を変える color（aesの外） 線を特定の色にする fill（aesの外） 特定の色で塗りつぶす color（aesの中） 線を値に応じた色にする coord_cartesian 軸の範囲を変える labs タイトルや軸ラベルを書く／書き換える theme 文字の大きさなどを細かく設定 ggsave() 図をファイルとして保存 その他のグラフの描き方を知りたい方は ggplot2公式サイト Jaehyun Songさんの解説
Data Visualization
Published by Princeton University Press. Incomplete draft. This version: 2018-04-25. Buy from Amazon Buy from Powell's Buy from the Publisher “Finally! A data visualization guide that is simultaneously practical and elegant. Healy combines the beauty and insight of Tufte with the concrete helpfulness of Stack Exchange. Data Visualization is brimming with insights into how quantitative analysts can
こわくないRパッケージ開発！2016
この記事について この記事では、R言語で書かれたコードを、パッケージとして開発・管理するメリットとその方法について紹介しています。以下はあくまで概要であるため、詳細についてはぜひ今年2月にオライリージャパンから邦訳刊行された『Rパッケージ開発入門』 や、その原著のR packages（ウェブ版）、そして記事末尾のリファレンスをご参照下さい。 想定する読者層 業務・研究、あるいはプライベートでR言語を使いプログラムを書いている、またはこれから書く予定がある 他の人からもらったRのコード（または、他の人に渡したRのコード）がなぜかうまく動かなかった経験がある 以前書いたソースコードやファイルが散らばっており途方に暮れたことがある Rのパッケージ開発なにそれこわいと感じている 提案 次のような場合、分析タスクの運用や共有を楽にするため、Rのコードをパッケージ化しましょう。 その場限りの分析用では
R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary
概要 以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するような使い方に向いていない. これは pandas の用途と合わない. pandas をもっと快適にデータハンドリングする方法がないか探したところ, siuba, datar というパッケージを見つけたので紹介する. これらのパッケージの特徴を挙げ, 実験によるパフォーマンス比較してみた. 個人的には siuba のほうが信頼できると思うが, 現時点ではどちらも発展途上のパッケージである. 以前の続きということでタイトルを踏襲したが, 実は私がこれらのパッケージを知ったのは昨日なので「実践」的かどうかは少し疑わしい タイトルの通り R を知っている pandas ユーザーを想定読者としているが, R ユーザでなくても再利用のしやすい書き方は知っていて損はないと思う. その場合は実
RパッケージでRustを使うには: extendr入門 / extendr-pkg-dev
第92回R勉強会の発表スライドです。 （ウェブ版 をPDFエクスポートしたものですが、Slidevの使い方がわからず画像が消えてしまっています...）
おすすめのR packageをまとめました。 - Open Box with STAT
Rを使うときパッケージ（以下、package）を利用すると思います。 packageとは、Rの機能を拡張する関数、データ、資料の集まりです。 例えば、きれいな図を描きたいときは、ベースのR機能であるplotでは物足りないため、ggplot2 packageを使います。 一般化推定方程式を使いたいときは、ベースのR機能だけでは、数式を読み解き、関数を自作する必要がありますが、gee packageを使えば関数の自作は不要です。 このようにRを使う上でpackageは重要ですし、いろいろなpackageを知っていると楽ができます。ただし、packageの有無を自分の解析能力の限界にする必要はありません。自ら関数が組めると解析の幅が広がります。 packageは山ほどあります。しかし解析によく使うpackageはある程度限られます。この記事では、ぼくが使っている（使いたい）R packageを紹
Modern Text Features in R
I’m extremely pleased to present the culmination of several years of work spanning the systemfonts, textshaping, and ragg packages. These releases complete our efforts to create a high-quality, performant raster graphics device that works the same way on every operating system. This blog post presents our improvements to ragg’s font rendering so that it now “just works” regardless of what you thro
メモ：dplyr・ggplot2 で {{ }} を使う - Technically, technophobic.
追記（2021/03/26）: 開発版では「facet_*() の場合」も動くようになりました。 こういうデータが手元にあるとします。 library(readr) library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) library(ggplot2) library(lubridate, warn.conflicts = FALSE) d_raw <- read_csv( "https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv", col_types = cols( No = col_integer(), 全国地方公共団体コード = col_integer(), 公表_年月日 = col_date(), 発症_年月日 = col_date(), 確定_年月日 = c
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GitHub - datofe/banner2cpe
GitHub - kjhealy/socviz: Support files for a data visualization course and book
GitHub - hrbrmstr/threatcrowd: R tools to work with the ThreatCrowd API
R Portable - Browse /R-Portable at SourceForge.net
GitHub - ghmagazine/r_efficiency_book
JACKPOT108: Daftar Situs Judi Slot Online Slot88 Gacor Jackpot Terbesar
GitHub - extendr/extendr: R extension library for rust designed to be familiar to R users.
GitHub - behrica/R-clj: Common protocol to call R from Clojure
GitHub - scicloj/clojisr: Clojure speaks statistics - a bridge between Clojure to R
GitHub - balgan/rbinaryedge: BinaryEdge R package
Web Scraping with R — using R and rvest