BOOKS - Introduction to Data Science in Biostatistics Using R, the Tidyverse Ecosyste...
Introduction to Data Science in Biostatistics Using R, the Tidyverse Ecosystem, and APIs - Thomas W. MacFarland 2024 PDF Springer BOOKS
ECO~19 kg CO²

2 TON

Views
38839

Telegram
 
Introduction to Data Science in Biostatistics Using R, the Tidyverse Ecosystem, and APIs
Author: Thomas W. MacFarland
Year: 2024
Pages: 536
Format: PDF
File size: 21.5 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Introduction to Data Science in Biostatistics Using R the Tidyverse Ecosystem and APIs In today's world, technology is advancing at an unprecedented rate, and the need for skilled professionals who can navigate this ever-evolving landscape is growing exponentially. One such field that has seen significant growth in recent years is data science, particularly in the realm of biostatistics. As a result, there is a pressing need for individuals who possess a deep understanding of the technological process of developing modern knowledge and the ability to communicate complex concepts in an accessible manner. This book, "Introduction to Data Science in Biostatistics Using R the Tidyverse Ecosystem and APIs aims to fill this gap by providing readers with foundational knowledge of required skills, job trends, and salary expectations in the field of data science, specifically within the context of biostatistics. The text begins by defining and exploring the term "Data Science" and discussing the various professional skills and competencies affiliated with the industry.
Введение в науку о данных в биостатистике с использованием R Экосистема Tidyverse и API В современном мире технологии развиваются с беспрецедентной скоростью, и потребность в квалифицированных специалистах, способных ориентироваться в этой постоянно развивающейся среде, растет экспоненциально. Одной из таких областей, в которой наблюдается значительный рост в последние годы, является наука о данных, особенно в области биостатистики. В результате возникает насущная потребность в личностях, обладающих глубоким пониманием технологического процесса развития современных знаний и умением доступно доносить сложные понятия. Эта книга «Введение в науку о данных в биостатистике с использованием экосистемы и API R the Tidyverse» призвана восполнить этот пробел, предоставляя читателям фундаментальные знания о необходимых навыках, тенденциях в работе и ожиданиях по зарплате в области науки о данных, особенно в контексте биостатистики. Текст начинается с определения и изучения термина «Наука о данных» и обсуждения различных профессиональных навыков и компетенций, связанных с отраслью.
Introduction à la science des données en biostatistique en utilisant R Écosystème Tidyverse et API Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies évoluent à un rythme sans précédent et le besoin de spécialistes qualifiés capables de naviguer dans cet environnement en constante évolution augmente de façon exponentielle. L'un de ces domaines, qui a connu une croissance considérable ces dernières années, est la science des données, en particulier dans le domaine de la biostatistique. Il en résulte un besoin urgent de personnes ayant une compréhension approfondie du processus technologique de développement des connaissances modernes et la capacité de communiquer des concepts complexes. Ce livre « Introduction à la science des données en biostatistique en utilisant l'écosystème et l'API R the Tidyverse » vise à combler cette lacune en fournissant aux lecteurs des connaissances fondamentales sur les compétences nécessaires, les tendances du travail et les attentes salariales en science des données, en particulier dans le contexte de la biostatistique. texte commence par la définition et l'étude du terme « Data Science » et une discussion sur les différentes compétences et compétences professionnelles liées à l'industrie.
Introducción a la ciencia de los datos en bioestadística utilizando R Ecosistema Tidyverse y API En el mundo actual, la tecnología evoluciona a una velocidad sin precedentes y la necesidad de profesionales cualificados capaces de navegar por este entorno en constante evolución crece exponencialmente. Una de estas áreas, que ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos , es la ciencia de los datos, especialmente en el campo de la bioestadística. resultado es una necesidad apremiante de personalidades que tengan una comprensión profunda del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno y la capacidad de comunicar conceptos complejos de manera accesible. Este libro, «Introducción a la ciencia de los datos en la bioestadística utilizando el ecosistema y la API R the Tidyverse», está diseñado para llenar esta brecha proporcionando a los lectores conocimientos fundamentales sobre las habilidades necesarias, tendencias laborales y expectativas salariales en el campo de la ciencia de los datos, especialmente en el contexto de la bioestadística. texto comienza definiendo y estudiando el término «Ciencia de Datos» y discutiendo las diferentes habilidades y competencias profesionales relacionadas con la industria.
Introduzione alla scienza dei dati in biostatistica utilizzando l'ecosistema R Tidyverse e l'API Nel mondo moderno, la tecnologia si sviluppa a velocità senza precedenti e il bisogno di personale qualificato in grado di orientarsi in questo ambiente in continua evoluzione cresce esponenzialmente. Una di queste aree in cui si è registrato un notevole aumento negli ultimi anni è la scienza dei dati, soprattutto nel campo della biostatistica. Il risultato è la necessità urgente di individui che abbiano una profonda comprensione del processo tecnologico per lo sviluppo delle conoscenze moderne e la capacità di comunicare concetti complessi. Questo libro, «Introduzione alla scienza dei dati nella biostatistica utilizzando l'ecosistema e l'API R the Tidyverse», ha lo scopo di colmare questa lacuna, fornendo ai lettori conoscenze fondamentali sulle competenze, le tendenze e le aspettative di stipendio nel campo della scienza dei dati, soprattutto nel contesto della biostatistica. Il testo inizia definendo e studiando il termine «Scienza dei dati» e discutendo le diverse competenze e competenze professionali associate al settore.
Einführung in die Datenwissenschaft in der Biostatistik mit R Das Tidyverse-Ökosystem und APIs In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit und der Bedarf an qualifizierten Fachkräften, die in dieser sich ständig weiterentwickelnden Umgebung navigieren können, wächst exponentiell. Ein solcher Bereich, der in den letzten Jahren stark gewachsen ist, ist die Datenwissenschaft, insbesondere im Bereich der Biostatistik. Infolgedessen besteht ein dringendes Bedürfnis nach Persönlichkeiten, die ein tiefes Verständnis für den technologischen Prozess der Entwicklung modernen Wissens haben und in der Lage sind, komplexe Konzepte zu vermitteln. Dieses Buch „Introduction to Data Science in Biostatistics using the Ecosystem and API R the Tidyverse“ soll diese Lücke schließen, indem es den sern grundlegendes Wissen über die notwendigen Fähigkeiten, Jobtrends und Gehaltserwartungen im Bereich der Datenwissenschaft, insbesondere im Kontext der Biostatistik, vermittelt. Der Text beginnt mit der Definition und Untersuchung des Begriffs „Data Science“ und diskutiert die verschiedenen beruflichen Fähigkeiten und Kompetenzen der Branche.
Wprowadzenie do Data Science w Biostatystyce Korzystanie R Tidyverse Ecosystem i API Technologia ewoluuje w niespotykanym tempie w dzisiejszym świecie, a potrzeba wykwalifikowanych specjalistów do poruszania się po tym stale ewoluującym środowisku rośnie gwałtownie. Jednym z takich obszarów, który odnotował znaczny wzrost w ostatnich latach jest nauka o danych, zwłaszcza w biostatystyce. W rezultacie, istnieje pilna potrzeba dla osób, które mają głębokie zrozumienie procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i umiejętności przekazywania złożonych pojęć. Ta książka, „Wprowadzenie do danych nauki w biostatystyce za pomocą ekosystemu i R Tidyverse API”, ma na celu wypełnić tę lukę, dostarczając czytelnikom podstawowej wiedzy na temat niezbędnych umiejętności, trendów pracy, i oczekiwań wynagrodzeń w danych nauki, zwłaszcza w kontekście biostatystyki. Tekst rozpoczyna się od zdefiniowania i zbadania terminu „Data Science” oraz omówienia różnych branżowych umiejętności i kompetencji zawodowych.
''
Biyoistatistikte Veri Bilimine Giriş R Tidyverse Ekosistemi ve API Teknolojisi, günümüz dünyasında benzeri görülmemiş bir hızla gelişiyor ve sürekli gelişen bu ortamda gezinmek için yetenekli profesyonellere olan ihtiyaç katlanarak artıyor. Son yıllarda önemli bir büyüme gösteren bu alanlardan biri, özellikle biyoistatistik alanında veri bilimidir. Sonuç olarak, modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini ve karmaşık kavramları iletme yeteneğini derinlemesine anlayan bireylere acil bir ihtiyaç vardır. "An Introduction to Data Science in Bioistatistics Using the Ecosystem and the R the Tidyverse API'adlı bu kitap, özellikle biyoistatistik bağlamında, okuyuculara veri biliminde gerekli beceriler, iş eğilimleri ve maaş beklentileri hakkında temel bilgiler sağlayarak bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Metin, "Veri Bilimi" terimini tanımlayarak ve keşfederek ve sektörle ilgili çeşitli mesleki beceri ve yetkinlikleri tartışarak başlar.
مقدمة لعلوم البيانات في الإحصاء الحيوي باستخدام النظام البيئي R Tidyverse وتكنولوجيا API تتطور بمعدل غير مسبوق في عالم اليوم، وتتزايد الحاجة إلى مهنيين مهرة للتنقل في هذه البيئة دائمة التطور بشكل كبير. أحد هذه المجالات التي شهدت نموًا كبيرًا في السنوات الأخيرة هو علم البيانات، لا سيما في الإحصاء الحيوي. ونتيجة لذلك، هناك حاجة ملحة للأفراد الذين لديهم فهم عميق للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة والقدرة على نقل المفاهيم المعقدة. يهدف هذا الكتاب، «مقدمة لعلوم البيانات في الإحصاء الحيوي باستخدام النظام البيئي وواجهة برمجة التطبيقات R the Tidyverse»، إلى سد هذه الفجوة من خلال تزويد القراء بالمعرفة الأساسية حول المهارات اللازمة واتجاهات العمل وتوقعات الرواتب في علم البيانات، خاصة في سياق الإحصاء الحيوي. يبدأ النص بتعريف واستكشاف مصطلح «علوم البيانات» ومناقشة المهارات والكفاءات المهنية المختلفة المتعلقة بالصناعة.
使用R Tidyverse生態系統和API在生物統計學中介紹數據科學在當今世界中,技術以前所未有的速度發展,對能夠駕馭這一不斷發展的環境的熟練專業人員的需求呈指數級增長。數據科學,特別是在生物統計學領域,是近來顯著增長的領域之一。因此,迫切需要對現代知識的技術發展有深刻了解並能夠提供復雜概念的個人。本書「利用生態系統和API R the Tidyverse在生物統計學中介紹數據科學」旨在通過為讀者提供有關數據科學領域所需技能,工作趨勢和薪資期望的基本知識來填補這一空白,尤其是在生物統計學的背景下。本文首先定義和研究「數據科學」一詞,並討論與該行業相關的各種專業技能和能力。

You may also be interested in:

Python Data Analysis An Introduction to Computer Science Learn Step By Step How to Use Python Programming Language, Pandas
Data Science From Scratch Comprehensive Beginners Guide To Learn Data Science From Scratch
Python for Data Science Comprehensive Guide of Tips and Tricks using Python Data Science
Python for Data Science Advanced and Effective Strategies of Using Python Data Science Theories
Practical Data Science with Jupyter Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter
Data Science Projects with Python: A case study approach to successful data science projects using Python, pandas, and scikit-learn
Big data A Guide to Big Data Trends, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Internet of Things, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Python Programming The Crash Course for Python – Learn the Secrets of Machine Learning, Data Science Analysis and Artificial Intelligence. Introduction to Deep Learning for Beginners
Big Data Demystified: How to use big data, data science and AI to make better business decisions and gain competitive advantage
Python Programming The Crash Course for Python Projects – Learn the Secrets of Machine Learning, Data Science Analysis and Artificial Intelligence. Introduction to Deep Learning for Beginners
Python Data Science An Essential Crash Course Made Accessible to Start Working With Essential Tools, Techniques and Concepts that Help you Learn Python Data Science (python for beginners Book 2)
Business Intelligence An Essential Beginner’s Guide to BI, Big Data, Artificial Intelligence, Cybersecurity, Machine Learning, Data Science, Data Analytics, Social Media and Internet Marketing
Data Just Right Introduction to Large-Scale Data & Analytics
Python for Beginners A Step by Step Guide to Python Programming, Data Science, and Predictive Model. A Practical Introduction to Machine Learning with Python
Python For Data Science The Ultimate Beginners’ Guide to Learning Python Data Science Step by Step
Becoming a Data Head How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Introducing Data Science Big data, machine learning, and more, using Python tools
Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Analytics in a Big Data World The Essential Guide to Data Science and its Applications
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data
Effective Data Science Infrastructure How to Make Data Scientists Productive
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Python Data Science Handbook Essential Tools for Working with Data
Agile Data Science Building Data Analytics Applications with Hadoop
Data Mining and Exploration From Traditional Statistics to Modern Data Science
The Real Work of Data Science Turning data into information, better decisions, and stronger organizations
Agile Data Science 2.0 Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, First Edition
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Effective Data Science Infrastructure How to make data scientists productive (MEAP Version 7)
Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science (Final)
Learning Data Science Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python (Final)
Humanizing Big Data: Marketing at the Meeting of Data, Social Science and Consumer Insight
The Data Preparation Journey: Finding Your Way with R (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Training Data for Machine Learning Human Supervision from Annotation to Data Science (Final)
Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using R Quantitative Tools for Data Analysis and Data Science
Data Science Essentials with R Learn with focus on data manipulation, visualization, and machine learning