Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu.

Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych.

W tej książce między innymi:

- przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R
- podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji
- ramki danych, pakiety dplyr i tidyr
- kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2
- tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów
- Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!

Michael Freeman jest wykładowcą akademickim specjalizującym się w nauce o danych i wizualizacji danych. Wcześniej prowadził ogólnoświatowe badania dotyczące zdrowia publicznego. Interesuje się wykorzystaniem nauki o danych w obszarze sprawiedliwości społecznej.

Dr Joel Ross jest wykładowcą akademickim. Specjalizuje się w nauczaniu programowania. Interesuje się badaniami z zakresu gier i grywalizacji oraz systemami „przetwarzania bez granic”. Prowadził też badania nad systemami finansowania społecznościowego i wspomagania ekorozwoju.