Software for Data Analysis: Programming with R by Dr. Chambers, John: New
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商品＃: 89198969

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この商品の利点

Expert Guidance
Gain insights from Dr. Chambers, a renowned expert in R programming, ensuring you access high-level knowledge tailored for data analysis practitioners.
Comprehensive Coverage
Experience a thorough exploration of R, offering both foundational concepts and advanced techniques for varied data analysis tasks, making it suitable for all skill levels.
Practical Applications
Benefit from practical exercises and real-world examples, enhancing your ability to apply R programming skills directly to your data analysis projects effectively.

製品詳細

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Book TitleSoftware for Data Analysis: Programming with R
Publication Date2008-07-25
Pages500
ISBN9780387759357
Subject AreaMathematics, Computers
Publication NameSoftware for Data Analysis : Programming with R
PublisherSpringer New York
Item Length9.3 in (23.6 cm)
SubjectProgramming Languages / General, Mathematical & Statistical Software, Numerical Analysis
Publication Year2008
SeriesStatistics and Computing Ser.
TypeTextbook
FormatHardcover
LanguageEnglish
AuthorJohn M. Chambers
Item Weight36.7 Oz (1040.45 grams)
Item Width6.1 in (15.5 cm)
Number of PagesXiv, 500 Pages

どんな人にお勧めですか？

Suitable For
  • Data Analysts

    Perfect for data analysts looking to enhance their skills in R programming for efficient data manipulation and analysis.

  • Academics and Researchers

    Ideal for academia-focused users needing comprehensive knowledge of data analysis methods utilizing R in research projects.

  • Students Learning R

    Excellent resource for students studying statistics or data science, providing hands-on programming experience in R.

Not Suitable For
  • Beginners in Programming

    Not suitable for complete beginners unfamiliar with programming concepts, as it requires basic knowledge of coding.

  • Casual Users

    Not ideal for casual users seeking quick solutions, as it is designed for in-depth technical understanding.

  • Non-technical Professionals

    May be too complex for non-technical professionals who do not require extensive data analysis capabilities.

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