marzo 2, 2021
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R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre proporcionado por la Fundación de Computación Estadística R para la computación estadística y los gráficos.6] El lenguaje R es utilizado comúnmente por los estadísticos y los mineros de datos para la creación de software estadístico y el análisis de datos.8] Las encuestas, los estudios de minería de datos y los estudios de bases de datos de literatura académica indican un aumento sustancial de la popularidad;9] .10]
El entorno de software oficial de R está escrito predominantemente en C, Fortran y el propio R12] (por lo tanto, parcialmente auto-alojamiento) y es libremente accesible bajo la Licencia Pública General de GNU. Para varios sistemas operativos, se dan ejecutables precompilados. Existen algunas interfaces gráficas de usuario de terceros, como RStudio, un entorno de desarrollo interactivo, y Jupyter, una interfaz de portátil, mientras que R tiene una interfaz de línea de comandos.
R es una implementación del lenguaje de programación de S combinado con la semántica del alcance léxico, inspirado en Scheme.15] S fue establecido en 1976 por John Chambers mientras estaba en los laboratorios Bell. A partir de 1988, se ofreció una versión comercial de S como S-PLUS.

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R es un lenguaje y entorno de computación estadística y gráfica. Es un proyecto GNU similar al lenguaje y entorno S que John Chambers y sus colegas construyeron en los Laboratorios Bell (antes AT&T, ahora Lucent Technologies). Es posible considerar R como una implementación separada de S. Hay algunas variaciones importantes, pero bajo R, la mayoría del código escrito para S funciona sin cambios.
R es extremadamente extensible y ofrece un amplio rango de técnicas estadísticas (modelado lineal y no lineal, estudios estadísticos clásicos, estudio de series temporales, agrupación, agrupación,…) y gráficas. El lenguaje de S es a menudo el vehículo de elección para la investigación de la metodología estadística, y R ofrece una vía de código abierto para participar en esa operación.
La facilidad con que se pueden generar gráficos de calidad de publicación bien diseñados, incluyendo símbolos y fórmulas matemáticas cuando sea apropiado, es uno de los puntos fuertes de R. Se ha tenido mucho cuidado con los valores por defecto de las opciones de diseño menores en los gráficos, pero el usuario conserva el control total.

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Para el análisis estadístico, la representación gráfica y la presentación de informes, R es un lenguaje de programación y un entorno de software. R fue desarrollado en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, por Ross Ihaka y Robert Gentleman, y actualmente está siendo desarrollado por el equipo central de producción de R. R está disponible libremente bajo la Licencia Pública General de GNU, y varios sistemas operativos, como Linux, Windows y Mac, están soportados con versiones binarias precompiladas. Centrado en la primera letra del nombre de pila de los dos escritores de la R (Robert Gentleman y Ross Ihaka), este lenguaje de programación se llamó R, y en parte es un juego de palabras con el nombre de la S de Bell Labs Language.
Este tutorial es para programadores de software, estadísticos y mineros de datos que buscan usar la programación R para crear software estadístico. Este tutorial te dará suficiente conocimiento de casi todos los conceptos del lenguaje para que puedas llevarte a niveles más altos de experiencia si estás tratando de aprender el lenguaje de programación R como un principiante.

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Esta es la página web de la “R de Ciencia de los Datos”. Aprenderá cómo traer sus datos a R, ponerlos en el formato más útil, convertirlos, visualizarlos y modelarlos: Este libro te enseñará cómo hacer ciencia de datos con R. En este libro, puedes encontrar una colección de competencias para la ciencia de datos. Así como un químico sabe cómo limpiar tubos de ensayo y almacenar un laboratorio, puedes aprender cómo, y muchas otras cosas además, a limpiar datos y dibujar gráficos. Estas son las habilidades que hacen posible que la ciencia de los datos ocurra, y aquí puedes encontrar las mejores prácticas para R para hacer cada una de estas cosas. Aprenderás a ahorrar tiempo usando la gramática de los gráficos, la programación literaria y el análisis reproducible. Cuando discuta, visualice y explore los datos, también aprenderá a gestionar los recursos cognitivos para promover los descubrimientos.
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