Datenanalyse für Quereinsteiger

Einstieg in Data Science mit R Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse

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263 Seiten, , broschiert
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-7892-8
263 Seiten,
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-7893-5
263 Seiten, , broschiert
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-7895-9
263 Seiten,
E-Book-Formate: PDF, EPUB, Online
Rheinwerk Computing, ISBN 978-3-8362-7896-6

Datenanalyse ist überall angekommen – mit diesem Buch sind auch Sie dabei! Und zwar ohne Vorkenntnisse, ein wenig Schulmathematik genügt. Sie sind Quereinsteiger und möchten nun mit quantitativen Methoden beginnen? Dann ist dieses Buch genau richtig, ob für die Forschung oder im Unternehmen. Hier bekommen Sie alles an die Hand, was Sie brauchen, um mit der computergestützten Datenanalyse loszulegen. Lassen Sie Excel-Tabellen hinter sich und lernen Sie, wie Sie statistische Analysen mit R programmieren. Auch die mathematischen Grundlagen lernen Sie hier, von den Mittelwerten bis zur linearen Regression. Nach der Lektüre sind Sie in der Lage, ein eigenes Projekt mit ausgewählten statistischen Methoden durchzuführen und Ihre Ergebnisse zu visualisieren. Dazu gibt es zahlreiche verständliche Beispiele

  • Datenanalyse für Quereinsteiger ohne Vorkenntnisse
  • Mit allen Grundlagen: Datenanalyse, Programmierung, Statistik
  • Von der Installation bis zur Visualisierung Ihrer Ergebnisse
»Man muss nicht in Data Science quer einsteigen wollen, um von den Inhalten echten Nutzen für den Online-Job ziehen zu können. Klare Kaufempfehlung. (Mario Fischer)«

Website Boosting, Mai 2021

263 Seiten, broschiert. Flexibles Handbuchformat 17,2 x 23 cm. Schwarzweiß gedruckt auf holzfreiem 90g-Offsetpapier. Lesefreundliche Serifenschrift (The Antiqua B 9,35 Pt.). Einspaltiges Layout mit zahlreichen Abbildungen und Schritt-für-Schritt-Kästen.
E-Book zum Herunterladen in den Formaten PDF (11 MB), EPUB (9 MB) sowie als Onlinebuch. Dateien sind DRM-frei, mit personalisierter digitaler Signatur. Drucken, Copy & Paste sowie Kommentare sind zugelassen. Abbildungen in Farbe. Inhaltsverzeichnis, Index und Verweise im Text sind verlinkt. Weitere Informationen zum E-Book.

Datenanalyse lernen

  1. Die Installation: R und R Studio

    Tabellenkalkulation adé! Mit R und R Studio nehmen Sie die geeigneten Werkzeuge in die Hand. Lernen Sie, für die Datenanalyse zu programmieren. Zahlreiche Screenshots und Hinweise auf Fallstricke helfen Ihnen von Anfang an.

  2. Gewusst wie: Statistik

    Dieses Buch nimmt Sie auch in Sachen Statistik an die Hand. Mit etwas Schulmathematik im Gepäck lernen Sie  Schritt für Schritt die wichtigsten Methoden kennen, um aus Daten gültige Schlüsse zu ziehen. Von den Mittelwerten bis zur Regressionsanalyse.

  3. Gut vorbereitet: die Daten

    Vor jeder Analyse geht es um die Bereitstellung und richtige Aufbereitung von Daten. Lernen Sie, wie Sie Daten z.B. aus Excel oder dem csv-Format einlesen und wie Sie mit Datumswerten, fehlenden Angaben und anderen Besonderheiten umgehen. 

  4. Für Sie: Beispiele und Anleitungen

    Die Praxisbeispiele sind so gewählt, dass Sie sie unabhängig von Ihrer Fachrichtung nachvollziehen können. Vom Zigarettenkonsum bis zur Wohlstandsentwicklung, immer samt Visualisierung.

Aus dem Inhalt

  • Installation
  • Programmieren für Quereinsteiger
  • Daten verschiedener Formate laden
  • Groß-und Kleinschreibung in den Daten bereinigen
  • Datumsangaben
  • Mit fehlenden Werten umgehen
  • Wachstumsberechnungen
  • Mittelwerte
  • Lineare Regression
Komplettes Inhaltsverzeichnis
»
Data Science – Daten-Lese- und Schreibfähigkeit – ist neben Lesen, Schreiben und Rechnen eine Kulturtechnik des 21. Jahrhundert.
«
Benjamin Matuzak ist Data Scientist am Max-Planck-Institut für Ethnologische Forschung in Halle. Als Wirtschaftshistoriker ist er selbst Quereinsteiger und kennt die Stolpersteine auf dem Weg zur quantitativen Arbeit noch aus eigener Anschauung.
Autorenporträt

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