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Die 20 besten R-Programmierbücher für Programmierer und Programmierer

Die 20 besten R-Programmierbücher für Programmierer und Programmierer

Wenn Ihnen die Frage in den Sinn kommt, ob R schwer zu erlernen ist oder nicht, dann würde die Antwort von anderen kommen, die erklärt haben, dass R nicht schwer zu lernen ist, weil es eine Programmiersprache ist. Es ist in Wirklichkeit einfach und definiert. R sollte als statistischer Apparat verwendet werden. Arithmetik und KI waren also die wichtigsten Teile von R., Aber wie alles andere erfordert R einen perfekten Satz von R-Programmierbüchern, damit Sie die R-Programmierung besser und effizienter erlernen können.

Die besten R-Programmierbücher für Programmierer


Wenn Sie sich mit anderen Programmiersprachen beschäftigen, dauert es nur wenige Tage, um die R-Programmierung zu erlernen. Aber für einen kompletten Neuling kann es bis zu drei Wochen oder so dauern. Sie finden die Liste der zwanzig besten R-Programmierbücher, die Ihnen einen sofortigen Schub für den Einstieg und das mühelose Erlernen der R-Programmierung geben werden. Diese Liste enthält Bücher, die sich sowohl an Anfänger als auch an professionelle Programmierer richten, die fortgeschrittenere Dinge lernen und ihr Wissensgebiet erweitern möchten.

1. Erweiterte objektorientierte Programmierung in R


„Advanced Object-Oriented Programming in R“ ist ein Buch für fortgeschrittene und erfahrene Leute, die wissen möchten, wie objektorientierte Programmierung mit R durchgeführt wird. Dieses R-Programmierbuch soll Gegenstände und Klassen in R . vorstellen. Dieses Buch konzentriert sich auf eine der wichtigsten Anwendungen von R, nämlich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft mit effizienten Algorithmen.

Da dieses Buch für Fortgeschrittene gedacht ist, müssen Sie, um dieses Buch lesen zu können, die Grundlagen der R-Programmierung kennen, d. h. die effektivste Methode, um Informationen zu kontrollieren und Kapazitäten zusammenzustellen. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Buch eine besonders komplexe R-Programmierung enthält, sodass Sie sich nicht mit wichtigen Informationen darüber beschäftigen müssen, wie Sie in R sinnvoll programmieren können.

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2. Fortgeschrittene R


Wenn Sie nach einem fortgeschrittenen R-Programmierbuch suchen und möchten, dass dieses Buch alle fortgeschrittenen Themen der R-Sprache auf einmal abdeckt, dann ist dies genau das richtige Buch für Sie. Der Autor hat versucht, alle aktuellen und entwickelten R-Sprachanwendungen in diesem Buch abzudecken. Das Buch umfasst insgesamt 20 verschiedene Kapitel in vier Hauptteilen.

Einige der Inhalte, die dieses Buch enthält, sind Datenstrukturen, Subsetting, Styleguide, Funktionen, OO Field Guide, Debugging, Condition Handling, Performance, Optimizing Code, Memory, etc. Zweifellos wäre dies die perfekte Wahl für das Erlernen und Implementieren fortgeschrittener R-Programmierung in Echtzeit.

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3. Eine Einführung in Bootstrap-Methoden mit Anwendungen für R


Dieses Buch ist so geordnet, dass Teil 1 eine Präsentation mit einer authentischen Grundlage bietet, eine konventionelle Darstellung des Bootstrap und seiner Beziehung zu anderen Resampling-Strategien. Ein Prolog zur R-Programmierung ist zusätzlich enthalten, um die Schüler auf die Übungen und Anwendungen vorzubereiten, die eine Programmierung mit diesem Produkt-Framework erfordern. Dieses R-Programmierbuch behandelt Punktebewertung, Vertrauensstrecken und Spekulationstests.

Abschnitt 6 verbreitet einen Teil der wichtigeren Variationen des Bootstrap. Abschnitt 7 lehrt einzigartige Themen wie das Zählen von räumlichen Informationen, das Bearbeiten von Informationen, die Bestimmung von Teilmengen in Regressionsmodellen, die Messung von Fähigkeitsdateien und einige neue Materialien zur Bioäquivalenz. Der letzte Teil, Kapitel 8, behandelt verschiedene Modelle, bei denen festgestellt wurde, dass der Bootstrap nicht vorschriftsgemäß ausfüllt.

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4. Computational Finance - Ein Einführungskurs mit R


Dieses Buch richtet sich an fortgeschrittene Studenten oder Doktoranden in den Bereichen Softwaretechnik, Mathematik, Wirtschaft und nicht wissenschaftliche Finanzspekulanten. Es beginnt mit den Grundlagen der Einführung in Finance.

Es geht dann nach und nach zu den fortgeschrittenen Themen wie Korrelationen, Verluste, Zeitreihenmodelle im Finanzwesen, Brownsche Bewegung, Binomialbäume, Optimierungsheuristiken im Finanzwesen usw. über. Wir alle wissen, wie Programmiersprachen heutzutage in jedem Arbeitsbereich benötigt werden, und daher ist dies eine gute Wahl für jemanden, der Finance mit R-Programmierung kombinieren möchte.

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5. Effiziente R-Programmierung – Ein praktischer Leitfaden für eine intelligentere Programmierung


Effiziente R-Programmierung ist mit der Erweiterung des Arbeitsumfangs verbunden, den Sie mit der Programmiersprache R in einem bestimmten Zeitmaß erledigen können. Es geht sowohl um die Produktivität von Computer- als auch Softwareingenieuren. Das Buch befasst sich mit diesen und weiteren Fragen in 10 unabhängigen Abschnitten. Jeder Abschnitt beginnt mit den Rudimenten und wird logisch weiterentwickelt, sodass in jedem Kapitel für jeden etwas dabei ist.

Dieses Buch ist nicht vollständig R-explizit. In diesem Buch werden auch Fähigkeiten zur Nicht-R-Programmierung vermittelt, die für die produktive R-Programmierung erforderlich sind. Wenn Sie also etwas Effizientes und Einfaches suchen, dann ist dies das richtige Buch für Sie.

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6. Funktionale Programmierung in R


Wenn Sie mit statistischen Berechnungen und Grafiken arbeiten, ist die Programmiersprache R eine Voraussetzung. Dieses spezielle Buch wäre eine erstaunliche Wahl, um die funktionale R-Programmierung zu lernen. Bevor wir mit der R-Programmierung beginnen, müssen wir die Grundlagen der R-Sprache kennen, und dieses Buch wird Ihnen dabei helfen. In diesem Buch gibt es insgesamt 6 Kapitel. Diese Kapitel enthalten Function in R, Pure Functional Programming, Scope and Closure, High Order-Function, Filter, Map and Reduce und Point-Free Programming.

Daher können Sie sich leicht für dieses Buch entscheiden, wenn Sie im Bereich der statistischen Berechnungen arbeiten und die Programmiersprache R verwenden.

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7. Einführung in Deep Learning mit R


Die R-Programmierung wird für statistische Berechnungen, grafische Implementierungen und Deep Learning verwendet. In diesem Buch hat der Autor den Deep-Learning-Teil mit der R-Programmierung besprochen. Dieses Buch ist eine richtige Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Implementierung von Deep Learning in der Sprache R. 

Dieses Buch hat insgesamt 12 Kapitel. In diesen Kapiteln wurden verschiedene wichtige Themen schrittweise behandelt. Zum Beispiel Einführung in Deep Learning, mathematische Überprüfung, ein- und mehrschichtiges Wahrnehmungsmodell, rekurrente neuronale Netze, Beispiele für maschinelles Lernen usw. Wenn Deep Learning Ihr Anliegen ist, dann ist dies definitiv das perfekte R-Programmierbuch für Sie.

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8. Lerne R für angewandte Statistik


Dieses Buch richtet sich im Wesentlichen an Softwareingenieure oder Studenten, die die R-Programmierung lernen und in der Statistik verwenden müssen. Dieses Buch wird auch fortgeschrittenen Kandidaten helfen, die etwas als Referenz haben möchten, auf die sie zurückblicken können.

In den Kapiteln 1 bis 3 werden die Grundlagen von R und seine Grundlagen behandelt. Von Kapitel 4 bis 6 werden die verschiedenen Formen der Statistik gelehrt, die inferenzielle Statistik, Regressionsanalyse, Datenvisualisierung und deskriptive Statistik sind. Um R für angewandte Statistik zu nutzen, ist dieses Buch ein Muss. Darüber hinaus kann es auch in den verschiedenen Modellierungsphasen von Information oder Data Mining eingesetzt werden.

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9. R-Programmierung lernen


Durch dieses R-Programmierbuch werden Sie ein umfassendes und vorhersehbares Verständnis von R als Programmiersprache aufbauen, zusammen mit seiner enormen Palette an Werkzeugen. Sie beherrschen die gängigen Verfahren zur Unterstützung Ihrer Effizienz, entwickeln ein tieferes Verständnis für den Umgang mit Daten und werden optimistischer und selbstbewusster bei der Programmierung in R und bei der Bewältigung von Problemen mit den Berechtigungsverfahren. Wenn Sie also Anfänger sind und sich von dieser Sprache eingeschüchtert fühlen, ist dies der richtige Ausgangspunkt für Sie.

Wenn Sie ein erfahrener Datenanalyst sind und sich methodisch mit der Programmiersprache R und verwandten Strategien vertraut machen müssen, sollte dieses Buch Ihr Ziel sein. Einige Teile sind für Anfänger etwas fortgeschritten, aber das bedeutet nicht, dass Sie ein PC-Meister oder ein erfahrener Informationsprüfer sein müssen, um diese Teile zu lesen. Ein Gesamtüberblick über wesentliche Programmierideen und eine grundlegende Begegnung mit dem Umgang mit Informationen reichen aus.

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10. Mastering R für Quantitative Finance


„Mastering R for Quantitative Finance“ ist ein solches Buch, das sich an diejenigen richtet, die sich mit den grundlegenden Finanzideen auskennen und auch über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen. Unabhängig davon, ob Sie die Grundlagen von Quantitative Finance und R-Programmierung kennen, dieses R-Programmierbuch wird Ihnen auf jeden Fall neue Erkenntnisse liefern.

Wenn Sie jetzt ein Spezialist auf einem der Gebiete sind, werden Sie mit diesem Buch schnell auf dem anderen Gebiet einsatzbereit. Wenn Sie jedoch den Takt der Teile tadellos aufnehmen möchten, sollten Sie sich in Quantitative Finance auf einem Übergangsniveau befinden und Sie müssen auch die richtigen Informationen in R . haben.

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11. Praktische Programmierung mit R


Wie der Name schon sagt, hält „Hands-On Programming with R“ Ihre Hand und führt Sie durch den gesamten Prozess des Erlernens der Sprache R. Das Erlernen der R-Programmierung kann ziemlich schwierig und einschüchternd sein, wenn Sie nicht die perfekte Anleitung haben. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie in R programmieren, beginnend mit den Grundlagen.

Dieses Buch wird Ihnen nicht nur die R-Programmierung beibringen, sondern Ihnen auch dabei helfen, ein erfahrener Datenanalyst und Informatiker zu werden. So werden Ihnen die Programmierkenntnisse vermittelt, die für einen Data Scientist am dringendsten erforderlich sind.

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12. R für Data Science


„R for Data Science“ ist ein weiteres Buch, das absolut erstaunlich ist, um Data Science mit R . zu lernen. Jetzt; Data Science ist kein kleines Gebiet, das man nur durch das Lesen eines einzigen Buches erlernen kann. Dieses Buch bietet Ihnen eine solide Grundlage für die wichtigsten Themen. Dieses Buch enthält zahlreiche Codebeispiele, die das Erlernen der R-Programmierung für die Datenwissenschaft extrem effizient und einfach machen.

Das Buch ist in vier Teile gegliedert und enthält 24 Kapitel, wobei jedes Kapitel ein bestimmtes Thema beherrscht. Es gibt auch kleine Projekte innerhalb des Buches, was das Lernen sehr herausfordernd macht und Spaß macht.

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13. Sams lehre dich R in 24 Stunden


Dies ist ein selbstlernendes R-Programmiersprachenbuch, das versucht darzustellen, dass Sie sich R in nur 24 Stunden an einem einzigen Tag selbst beibringen können. Offensichtlich ist dies kein Buch für Neulinge und Anfänger, sondern eher ein Buch für professionelle Datenwissenschaftler und Statistiker, die die Programmiersprache R lernen möchten, um ihre Kenntnisse in diesem Bereich zu vertiefen.

Obwohl es sich um ein Buch für Fortgeschrittene handelt, können sich auch Einsteiger dieses Buch ansehen, da es keine Vorkenntnisse in R erfordert… Wer jedoch bereits Vorkenntnisse und umfassendes Grundwissen hat, kann es tun Springen Sie einfach zu den späteren Kapiteln dieses Buches.

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14. R in Kürze


„R in a Nutshell“ ist ein Buch mit Anleitung und Nachschlagewerk. Dieses Buch soll eine kurze Anleitung für R . sein. Es ist nicht geplant, ein Buch über Statistik oder ein ausführliches Handbuch für R . zu werden. In diesem Buch werden alle Dinge, die R tun kann, mit entsprechenden Beispielen gezeigt.

Wenn Sie nach etwas als Referenz suchen, das Ihnen während der Arbeit zur Seite bleibt, dann ist dies ohne Zweifel das perfekte Buch für Sie. Es enthält alle Informationen, die zum Erlernen und Beherrschen von R . erforderlich sind. Damit Sie es sich besser vorstellen können, ist dieses Buch in vier Hauptabschnitte unterteilt, wobei jeder Abschnitt eine große Anzahl von Kapiteln enthält.

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fünfzehn. R-Programmierung und ihre Anwendungen in der Finanzmathematik


Die Programmiersprache R ist ein Anliegen für diejenigen, die mit statistischer und grafischer Sprache arbeiten. Dies ist das Buch, in dem ein Leser die Anwendungen der R-Programmierung in der Finanzmathematik finden kann. Im Grunde dreht sich in diesem Buch also alles um die mathematischen Implementierungen der R-Programmierung.

Das Buch enthält insgesamt drei Hauptabschnitte und einen Anhang an. Diese 3 Abschnitte behandeln verschiedene Themen wie - Datenstruktur, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Hypothesentest, Regressionsanalyse, Mittelwert-Varianz-Portfolio, Derivatpreise, Methoden zur Varianzreduktion usw. Dies wäre ein erstaunliches Buch, das sich auf mathematische Probleme mit der R-Programmierung konzentriert und die R-Programmierung in diesem Bereich lernen möchte.

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16. R Programmierung am Beispiel


Die R-Programmierung hat in den letzten Tagen verschiedene Implementierungen gehabt. Wenn Sie mit der Programmiersprache R beginnen möchten und die R-Programmierung noch recht neu für Sie ist, ist dies eine erstaunliche Möglichkeit für Sie, die R-Programmierung anhand von Beispielen zu erlernen. 

Dieses Buch umfasst insgesamt 11 Kapitel. Einige der behandelten Themen sind - Einführung in R, Stimmenverständnis mit deskriptiven Statistiken, Vorhersagestimmen mit linearen Modellen, Kommunikationsverkauf mit Visualisierung, objektorientiertes System zur Verfolgung von Kryptowährungen usw. Dies ist also ein perfektes Buch für Anfänger und Fortgeschrittene der R-Programmierung.

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17. R Programmierung für Bioinformatik


R-Programmierung hat einen massiven Einsatz im Datenanalysesektor und in der Bioinformatik. Personen, die mit der R-Programmierung an Bioinformatik arbeiten. Dieses Buch bietet eine Einführung in Probleme auf fortgeschrittenem Niveau, sodass Anfänger und Profis dieses Buch nützlich finden können. 

Dieses Buch hat insgesamt 9 Kapitel mit Themen wie - R-Sprachgrundlagen, Objektorientierte Programmierung in R, Arbeiten mit Zeichendaten, Fremdsprachenschnittstelle, R-Pakete und so weiter. Für Leute, die Bioinformatik mit R erforschen, ist dies also das ideale Buch für den Anfang.

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18. R-Programmierung - Tutorials Point


Wenn Sie ein Anfänger beim Erlernen der R-Programmierung sind und nach einem Buch suchen, das Sie vom Anfang bis zu einer vollständigen Idee der R-Programmierung führt, ist dieses Buch genau die richtige Wahl. Dieses Buch wurde für Data Miner, Softwareprogrammierer und Statistiker entwickelt, die ihre Arbeit mit der R-Programmierung erledigen.

Dieses Buch enthält 45 einzelne Themenabschnitte, die die gesamte Idee der R-Programmierung abdecken. Einige der Themen sind- R- Überblick, R Umgebungskonfiguration, R Grundsyntax, R Datentyp, R Variable, R Strings, R XL-Datei, R Webdaten, R-Balkendiagramme, R-Box-Plots und vieles mehr. Dieses Buch hat also versucht, Themen der R-Sprache von grundlegenden bis hin zu mittleren Themen abzudecken. 

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19. R für Dummies


Sagt der Name nicht alles? Obwohl das Buch das Wort „Dummies“ verwendet, bedeutet es es nicht wirklich. Der Name des Buches versucht darzustellen, dass dieses spezielle Buch ein Meisterwerk für Anfänger ist, die absolut nichts mit der statistischen Programmiersprache R zu tun haben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die sehr grundlegenden Konzepte und die Benutzeroberfläche von R und arbeitet sich dann durch fortgeschrittenere Datenanalyse und -manipulation.

Das Buch ist in sechs verschiedene Teile gegliedert. In dem der erste Teil nur eine Einführung in R und seine Verwendung ist. Im zweiten Teil lernen Sie, mit Text und Zahlen zu arbeiten. Im dritten und vierten Teil lernen Sie, in R zu codieren und wie Sie Datenstrukturen in R verwenden können. Der nächste Teil ist super wichtig, und so können Sie mit Grafiken in R . arbeiten. Der letzte Teil wird Ihnen einige aufregende Dinge beibringen, die Sie mit R tun können, für die Sie derzeit wahrscheinlich Microsoft Excel verwenden.

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20. Die R-Software-Grundlagen der Programmierung und statistischen Analyse


R-Programmierung bezieht sich auf statistische und grafische Analyse zusammen mit Data Mining. Dieses Buch behandelt die Grundlagen der R-Softwareprogrammierung sowie der statistischen Analyse. Leser, sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene, können von diesem Buch profitieren. Dieses Buch wurde unter Berücksichtigung aller Betriebssystembenutzer und insbesondere Windows-Benutzer entwickelt. 

Dieses R-Programmierbuch besteht aus drei Hauptteilen; wo der erste Teil über die Grundlagen oder Vorbereitungen spricht. Der zweite Teil ist The Bases of R, und der dritte Teil behandelt elementare Mathematik und Statistik. Unter diesen drei Hauptteilen gibt es mehrere kleine Kapitel. Egal, ob Sie Anfänger oder Fortgeschrittener auf diesem Gebiet sind, Sie können dieses Buch bedenkenlos in die Hand nehmen.

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Einige abschließende Worte


Die Programmiersprache R ist äußerst effizient, wenn es um Datenanalysen und die Arbeit mit statistischen Modellen geht. Es erleichtert nicht nur die Arbeit eines Datenwissenschaftlers, sondern erweitert auch die Apps, die auch Nicht-Programmierer verwenden, um viele Funktionen, wie z. B. Microsoft Excel. Daher ist es super nützlich und es lohnt sich zu lernen.

Hier haben wir versucht, Ihnen die besten R-Programmierbücher zur Verfügung zu stellen, und hoffen, dass wir Ihnen die gewünschten Informationen liefern konnten. Dieses Buch ist wichtig, damit Sie mühelos die R-Programmierung erlernen und diese Sprache auch beherrschen können. Wenn Ihnen diese Informationen in irgendeiner Weise geholfen haben, zögern Sie bitte nicht, sie mit Ihren Freunden und Ihrer Familie zu teilen. Viel Glück!

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