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R pour les scientifiques : mise en oeuvre de projets et valorisation des résultats
"Le langage R s'est imposé comme un outil incontournable pour l'analyse, la gestion des données scientifiques et la confection de graphiques. L'objectif de ce livre est de fournir aux étudiants et aux personnes souhaitant s'initier à R des bases solides pour se former ou se...
Enregistré dans:
| Auteur principal : | |
|---|---|
| Format : | Manuel |
| Langue : | français |
| Titre complet : | R pour les scientifiques : mise en oeuvre de projets et valorisation des résultats / François Rebaudo |
| Publié : |
Malakoff :
Dunod
, DL 2021 |
| Description matérielle : | 1 vol. (iii-233 p.-xvi p. de pl.) |
| Collection : | Sciences sup |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
R pour les scientifiques |
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| 339 | |a Un ouvrage pour s'initier au logiciel R, de son installation à son utilisation pour le traitement des données scientifiques, illustré d'exemples tirés de données réelles. Il aborde divers concepts tels que les types et les conteneurs de données, l'algorithmique ou encore la gestion des couleurs. Des ressources complémentaires sont accessibles en ligne. ©Electre 2021 | ||
| 312 | |a La couv. porte en plus : "Licence 3, Master, Ecoles d'ingénieurs" ; "Cours et applications" et "Les + en ligne" | ||
| 320 | |a Index | ||
| 330 | |a "Le langage R s'est imposé comme un outil incontournable pour l'analyse, la gestion des données scientifiques et la confection de graphiques. L'objectif de ce livre est de fournir aux étudiants et aux personnes souhaitant s'initier à R des bases solides pour se former ou se perfectionner au langage en mettant l'accent sur les bonnes pratiques de programmation afin de disposer d'un code réutilisable et de résultats reproductibles. Les plus, un guide pas à pas afin de devenir autonome. De nombreux exemples tirés de données réelles" |2 4e de couverture | ||
| 333 | |a Licence 3, Master, Ecoles d'ingénieurs | ||
| 359 | 2 | |b I, Les concepts de base |c 1, Premiers pas. |c 2, Choisir un environnement de développement |c 3, Les types de données |c 4, Les conteneurs de données |c 5, Les fonctions |c 6, Importer et exporter des données |c 7, Algorithmique |c 8, Gestion d un projet avec R |b II, Les graphiques |c 9, Les graphiques simples |c 10, La gestion des couleurs |c 11, Les packages graphiques. |c 12, Du graphique à la figure dans un article scientifique | |
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