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Software for Data Analysis: Programming with R by Dr. Chambers, John: New
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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.
Detalhes do produto
| Book Title | Software for Data Analysis: Programming with R |
| Publication Date | 2008-07-25 |
| Pages | 500 |
| ISBN | 9780387759357 |
| Subject Area | Mathematics, Computers |
| Publication Name | Software for Data Analysis : Programming with R |
| Publisher | Springer New York |
| Item Length | 9.3 in (23.6 cm) |
| Subject | Programming Languages / General, Mathematical & Statistical Software, Numerical Analysis |
| Publication Year | 2008 |
| Series | Statistics and Computing Ser. |
| Type | Textbook |
| Format | Hardcover |
| Language | English |
| Author | John M. Chambers |
| Item Weight | 36.7 Oz (1040.45 grams) |
| Item Width | 6.1 in (15.5 cm) |
| Number of Pages | Xiv, 500 Pages |
Quem Deverá Comprar?
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Data Analysts
Perfect for data analysts looking to enhance their skills in R programming for efficient data manipulation and analysis.
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Academics and Researchers
Ideal for academia-focused users needing comprehensive knowledge of data analysis methods utilizing R in research projects.
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Students Learning R
Excellent resource for students studying statistics or data science, providing hands-on programming experience in R.
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Beginners in Programming
Not suitable for complete beginners unfamiliar with programming concepts, as it requires basic knowledge of coding.
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Not ideal for casual users seeking quick solutions, as it is designed for in-depth technical understanding.
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Non-technical Professionals
May be too complex for non-technical professionals who do not require extensive data analysis capabilities.
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