Physics.Math.Code
140K subscribers
5.15K photos
1.92K videos
5.78K files
4.32K links
VK: vk.com/physics_math
Чат инженеров: @math_code
Учебные фильмы: @maths_lib
Репетитор IT mentor: @mentor_it
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode

Обратная связь: @physicist_i
加入频道
Generalized Linear Models With Examples in R Dunn P.K., Smyth G.K. Обобщенные линейные модели с примерами на языке R [2018]

#программирование #r #обработка_данных
📚 20 книг по базам данных и SQL

💾 Скачать книги

#sql #базы_данных #r #data_base
👍2
📚 20 книг по базам данных и SQL

💾 Скачать книги

#sql #базы_данных #r #data_base
👍2
Сбор_данных_в_Интернете_на_языке_R_2017_Храмов.pdf
33.8 MB
📔 Сбор данных в Интернете на языке R [2017] Храмов

Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга. Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R – описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. #сбор_данных #big_data #статистика #r
👍7
Практический_анализ_временных_рядов_прогнозирование_со_статистикой.7z
35.7 MB
📒 Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение [2021] Эйлин Нильсен

В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений. #анализ_данных #r #data_science #big_data #python
👍9
📚 20 книг по базам данных и SQL

💾 Скачать книги

#sql #базы_данных #r #data_base
👍4
Анализ_поведенческих_данных_на_R_и_Python_2022_Ф_Бюиccoн.pdf
14.7 MB
📕 Анализ поведенческих данных на R и Python [2022] Ф. Бюиccoн

Если вы анализируете данные в бизнесе на R или Python, то эта книга для вас. Я использую слово «бизнес» в широком смысле для обозначения любой коммерческой, некоммерческой или правительственной организации, где важны правильные идеи и практические выводы, которые движут действиями. С точки зрения математики и статистики, не имеет значения, кем вы являетесь: деловым аналитиком, строящим ежемесячные прогнозы, исследователем опыта пользователей (UX), изучающим поведения на основе кликабельности, или исследователем данных, строящим модели машинного обучения. У этой книги есть одно фундаментальное условие: вы должны быть хотя бы немного знакомы с линейной и логистической регрессией. Если вы понимаете регрессию, то вы сможете проследить за аргументами этой книги и извлечь из нее большую пользу. Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные...

#r #python #программирование #анализ_данных
👍5
Изучаем_Shiny_Создание_интерактивных_приложений,_отчетов_и_дашбордов.pdf
12.7 MB
📘 Изучаем Shiny. Создание интерактивных приложений, отчетов и дашбордов при помощи R [2022] Хэдли Уикем

Изучите веб-фреймворк Shiny и выведите свои навыки владения языком программирования R на новый уровень. Оставьте в прошлом статические отчеты – с Shiny вы сможете создавать полностью интерактивные веб-приложения для анализа данных. Пользователи смогут легко перемещаться между наборами данных, создавать и исследовать подмножества, выборки и срезы, запускать модели с нужными им значениями параметров, разрабатывать собственные визуализации и многое другое. Хэдли Уикхэм из RStudio покажет аналитикам данных, статистикам и научным исследователям, не обладающим глубокими познаниями в области HTML, CSS и JavaScript, как создавать мощные веб-приложения на языке R. Книга, которую вы держите в руках, является полноценным руководством по фреймворку Shiny, который поможет вам из новичка в этой области стать настоящим экспертом и писать масштабные, сложные и эффективные приложения. #r #анализ_данных
#программирование
👍10