BOOKS - Humanities Data in R Exploring Networks, Geospatial Data, Images, and Text, 2...
Humanities Data in R Exploring Networks, Geospatial Data, Images, and Text, 2nd Edition - Taylor Arnold, Lauren Tilton 2024 PDF | EPUB Springer BOOKS
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
97789

Telegram
 
Humanities Data in R Exploring Networks, Geospatial Data, Images, and Text, 2nd Edition
Author: Taylor Arnold, Lauren Tilton
Year: 2024
Pages: 287
Format: PDF | EPUB
File size: 50.7 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2nd Edition by Dr. J. Patrick Meyer is a comprehensive guide to using R programming language to analyze and visualize humanities data. The book covers a wide range of topics, from data cleaning and preprocessing to network analysis and visualization, and provides practical examples and exercises to help readers apply these techniques to their own research projects. The book begins by introducing the concept of data in the humanities, and how it differs from traditional scientific data. It discusses the importance of understanding the context and meaning of humanities data, and how to approach its analysis and interpretation. The author then delves into the technical aspects of working with humanities data in R, including data cleaning, transformation, and visualization. One of the key themes of the book is the use of networks to represent and analyze humanities data. The author explains how networks can be used to model relationships between people, places, and objects, and how they can be visualized using R's built-in functions and packages. The book also covers geospatial data, which refers to data that is associated with a particular location or region. This includes data on climate, demographics, and other environmental factors, and the author shows how to work with this type of data in R. The book also explores the use of images as a form of humanities data, and how they can be analyzed and visualized using R. Topics such as image processing, feature extraction, and object recognition are covered, along with practical examples of how these techniques can be applied to real-world problems.
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2nd Edition by Dr. J. Patrick Meyer - всеобъемлющее руководство по использованию языка программирования R для анализа и визуализации гуманитарных данных. Книга охватывает широкий спектр тем, от очистки и предварительной обработки данных до анализа и визуализации сети, и содержит практические примеры и упражнения, которые помогут читателям применить эти методы в своих собственных исследовательских проектах. Книга начинается с введения понятия данных в гуманитарных науках, и чем они отличаются от традиционных научных данных. В нем обсуждается важность понимания контекста и значения гуманитарных данных, а также того, как подходить к их анализу и интерпретации. Затем автор углубляется в технические аспекты работы с гуманитарными данными в R, включая очистку, преобразование и визуализацию данных. Одной из ключевых тем книги является использование сетей для представления и анализа гуманитарных данных. Автор объясняет, как можно использовать сети для моделирования отношений между людьми, местами и объектами, и как их можно визуализировать с помощью встроенных функций и пакетов R. Книга также охватывает геопространственные данные, которые относятся к данным, связанным с определенным местоположением или областью. Сюда входят данные о климате, демографии и других факторах окружающей среды, и автор показывает, как работать с этим типом данных в R. Книга также исследует использование изображений как формы гуманитарных данных, и как они могут быть проанализированы и визуализированы с использованием R. Темы, такие как обработка изображений, рассматриваются извлечение признаков и распознавание объектов, а также практические примеры того, как эти методы могут быть применены к реальным проблемам.
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2nd Edition by Dr. J. Patrick Meyer est un guide complet sur l'utilisation du langage de programmation R pour l'analyse et la visualisation des données humanitaires. livre couvre un large éventail de sujets, allant du nettoyage et du prétraitement des données à l'analyse et à la visualisation du réseau, et contient des exemples pratiques et des exercices qui aideront les lecteurs à appliquer ces méthodes dans leurs propres projets de recherche. livre commence par l'introduction de la notion de données dans les sciences humaines, et en quoi elles diffèrent des données scientifiques traditionnelles. Il traite de l'importance de comprendre le contexte et la signification des données humanitaires, ainsi que la façon d'aborder leur analyse et leur interprétation. L'auteur approfondit ensuite les aspects techniques du travail sur les données humanitaires en R, y compris le nettoyage, la conversion et la visualisation des données. L'un des thèmes clés du livre est l'utilisation des réseaux pour la présentation et l'analyse des données humanitaires. L'auteur explique comment les réseaux peuvent être utilisés pour modéliser les relations entre les personnes, les lieux et les objets, et comment ils peuvent être visualisés à l'aide de fonctions intégrées et de paquets R. livre couvre également les données géospatiales qui se rapportent à des données liées à un emplacement ou une région spécifique. Cela comprend les données sur le climat, la démographie et d'autres facteurs environnementaux, et l'auteur montre comment travailler avec ce type de données dans R. livre explore également l'utilisation des images comme forme de données humanitaires, et comment ils peuvent être analysés et visualisés à l'aide de R. Topics, comme le traitement d'images, on considère l'extraction de traits et la reconnaissance d'objets, ainsi que des exemples pratiques de la façon dont ces méthodes peuvent être appliquées à des problèmes réels.
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2nd Edition by Dr. J. Patrick Meyer es una guía completa para usar el lenguaje de programación R para analizar y visualizar datos humanitarios. libro abarca una amplia gama de temas, desde la limpieza y pretratamiento de datos hasta el análisis y visualización de la red, y contiene ejemplos prácticos y ejercicios que ayudarán a los lectores a aplicar estas técnicas en sus propios proyectos de investigación. libro comienza con la introducción del concepto de datos en las humanidades, y en qué difieren de la evidencia científica tradicional. Se analiza la importancia de comprender el contexto y el significado de los datos humanitarios, así como cómo abordar su análisis e interpretación. A continuación, el autor profundiza en los aspectos técnicos del trabajo con datos humanitarios en R, incluyendo la limpieza, transformación y visualización de datos. Uno de los temas clave del libro es el uso de redes para presentar y analizar datos humanitarios. autor explica cómo se pueden utilizar las redes para modelar las relaciones entre personas, lugares y objetos, y cómo se pueden visualizar mediante funciones integradas y paquetes R. libro también cubre datos geoespaciales que se refieren a datos relacionados con una ubicación o área específica. Esto incluye datos sobre el clima, la demografía y otros factores ambientales, y el autor muestra cómo trabajar con este tipo de datos en R. libro también explora el uso de imágenes como forma de datos humanitarios, y cómo se pueden analizar y visualizar utilizando R. Theme, como el procesamiento de imágenes, se considera la extracción de rasgos y el reconocimiento de objetos, así como ejemplos prácticos de cómo se pueden aplicar estas técnicas a problemas reales.
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Explorer Networks Geospatial Data Immagini e Text 2nd Edition by J. J. Patrick Meyer è una guida completa all'utilizzo del linguaggio di programmazione R per l'analisi e la visualizzazione dei dati umanitari. Il libro comprende una vasta gamma di argomenti, dalla pulizia e pre-elaborazione dei dati all'analisi e alla visualizzazione della rete, e contiene esempi e esercizi pratici che aiutano i lettori ad applicare questi metodi ai propri progetti di ricerca. Il libro inizia con l'introduzione del concetto di dati nelle scienze umane, e in che modo sono diversi dai dati scientifici tradizionali. discute dell'importanza della comprensione del contesto e del significato dei dati umanitari, nonché del modo in cui vengono analizzati e interpretati. L'autore approfondisce quindi gli aspetti tecnici del lavoro con i dati umanitari in R, tra cui la pulizia, la conversione e la visualizzazione dei dati. Uno dei temi chiave del libro è l'utilizzo delle reti per la visualizzazione e l'analisi dei dati umanitari. L'autore spiega come è possibile utilizzare le reti per modellare le relazioni tra persone, luoghi e oggetti e come renderle visibili utilizzando le funzioni incorporate e i pacchetti R. Il libro include anche i dati geospaziali relativi ai dati relativi a determinate posizioni o aree. Questo include dati sul clima, la demografia e altri fattori ambientali. e l'autore mostra come lavorare con questo tipo di dati in R. Il libro esplora anche l'uso delle immagini come forma di dati umanitari. e come possono essere analizzati e visualizzati utilizzando R. Argomenti, come l'elaborazione delle immagini, l'estrazione dei segni e il riconoscimento degli oggetti, e esempi pratici di come questi metodi possono essere applicati a problemi reali.
J. Patrick Meyer. Humanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2nd Edition von Dr. J. Patrick Meyer ist ein umfassender itfaden zur Verwendung der Programmiersprache R zur Analyse und Visualisierung humanitärer Daten. Das Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, von der Datenbereinigung und -vorverarbeitung bis hin zur Analyse und Visualisierung des Netzwerks, und enthält praktische Beispiele und Übungen, die den sern helfen, diese Techniken in ihren eigenen Forschungsprojekten anzuwenden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in den Begriff der Daten in den Geisteswissenschaften und wie sie sich von traditionellen wissenschaftlichen Daten unterscheiden. Es diskutiert die Bedeutung des Verständnisses des Kontexts und der Bedeutung humanitärer Daten und wie man mit ihrer Analyse und Interpretation umgeht. Der Autor geht dann auf die technischen Aspekte der Arbeit mit humanitären Daten in R ein, einschließlich der Datenbereinigung, -konvertierung und -visualisierung. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Nutzung von Netzwerken zur Darstellung und Analyse humanitärer Daten. Der Autor erklärt, wie Netzwerke verwendet werden können, um Beziehungen zwischen Personen, Orten und Objekten zu modellieren, und wie sie mit integrierten Funktionen und R-Paketen visualisiert werden können. Das Buch behandelt auch Geodaten, die sich auf Daten beziehen, die einem bestimmten Ort oder Bereich zugeordnet sind. Dazu gehören Daten zu Klima, Demografie und anderen Umweltfaktoren, und der Autor zeigt, wie man mit dieser Art von Daten in R arbeitet.Das Buch untersucht auch die Verwendung von Bildern als eine Form von humanitären Daten, und wie sie mit R. Themen analysiert und visualisiert werden können, wie Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion und Objekterkennung werden berücksichtigt, sowie praktische Beispiele, wie diese Techniken auf reale Probleme angewendet werden können.
ג 'יי פטריק מאייר. Mumanities Data in R Exploring Networks Geospatial Data Images and Text 2 Edition by Dr. J. Patrick Meyer הוא מדריך מקיף לשימוש בשפת התכנות R כדי לנתח ולדמות נתונים הומניטריים. הספר מכסה מגוון רחב של נושאים, החל מניקוי נתונים וכלה בניתוח רשת והדמיה, ומכיל דוגמאות ותרגילים מעשיים שיעזרו לקוראים ליישם את השיטות הללו בפרויקטים שלהם. הספר מתחיל עם הקדמה של מושג הנתונים במדעי הרוח, ואיך הם שונים מנתונים מדעיים מסורתיים. הוא דן בחשיבות הבנת ההקשר והמשמעות של נתונים הומניטריים, וכיצד לגשת לניתוח ולפרשנות שלהם. המחבר מתעמק בהיבטים הטכניים של עבודה עם נתונים הומניטריים ב-R, כולל טיהור נתונים, שינוי והדמיה. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא השימוש ברשתות כדי להציג ולנתח נתונים הומניטריים. המחבר מסביר כיצד רשתות יכולות לשמש למודל מערכות יחסים בין אנשים, מקומות וחפצים, וכיצד ניתן לדמיין אותן באמצעות פונקציות מובנות וחבילות R. הספר מכסה גם נתונים גיאוספטיאליים הקשורים למידע הקשור למיקום או אזור מסוים. זה כולל נתונים על אקלים, דמוגרפיה וגורמים סביבתיים אחרים, והסופר מראה איך לעבוד עם סוג זה של נתונים ב ר הספר גם בוחן את השימוש בתמונות כצורה של נתונים הומניטריים, ואיך ניתן לנתח אותם ולהדגים אותם באמצעות אר. כגון עיבוד תמונה, הוצאת תכונה וזיהוי אובייקטים נשקלים, כמו גם דוגמאות מעשיות לאופן שבו ניתן ליישם שיטות אלה לבעיות אמיתיות.''
J. Patrick Meyer. R'de Beşeri Bilimler Verileri Ağları Keşfetmek Coğrafi Veri Görüntüleri ve Metni Dr. J. Patrick Meyer, insani verileri analiz etmek ve görselleştirmek için R programlama dilini kullanmaya yönelik kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, veri temizleme ve ön işlemeden ağ analizi ve görselleştirmeye kadar çok çeşitli konuları kapsar ve okuyucuların bu teknikleri kendi araştırma projelerine uygulamalarına yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar içerir. Kitap, beşeri bilimlerde veri kavramının tanıtılması ve geleneksel bilimsel verilerden nasıl farklı oldukları ile başlar. İnsani verilerin bağlamını ve anlamını anlamanın önemini ve analiz ve yorumlarına nasıl yaklaşılacağını tartışır. Yazar daha sonra veri temizleme, dönüşüm ve görselleştirme dahil olmak üzere R'deki insani verilerle çalışmanın teknik yönlerini araştırıyor. Kitabın ana temalarından biri, insani verileri sunmak ve analiz etmek için ağların kullanılmasıdır. Yazar, ağların insanlar, yerler ve nesneler arasındaki ilişkileri modellemek için nasıl kullanılabileceğini ve yerleşik işlevler ve R paketleri ile nasıl görselleştirilebileceğini açıklar. Kitap ayrıca belirli bir yer veya alanla ilgili verilerle ilgili coğrafi verileri de kapsar. Bu, iklim, demografi ve diğer çevresel faktörler hakkındaki verileri içerir, Ve yazar R'de bu tür verilerle nasıl çalışılacağını gösteriyor. Kitap ayrıca görüntülerin bir insani veri biçimi olarak kullanılmasını da araştırıyor, ve R. Temaları kullanarak nasıl analiz edilebileceklerini ve görselleştirilebileceklerini, Görüntü işleme, özellik çıkarma ve nesne tanıma gibi hususlar dikkate alınır, Bu yöntemlerin gerçek problemlere nasıl uygulanabileceğine dair pratik örneklerin yanı sıra.
ج. باتريك ماير. بيانات العلوم الإنسانية في R Exploring Networks صور البيانات الجغرافية المكانية والنص الإصدار الثاني للدكتور ج. باتريك ماير هو دليل شامل لاستخدام لغة البرمجة R لتحليل البيانات الإنسانية وتصورها. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، من تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا إلى تحليل الشبكة وتصورها، ويحتوي على أمثلة عملية وتمارين لمساعدة القراء على تطبيق هذه التقنيات على مشاريعهم البحثية الخاصة. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم البيانات في العلوم الإنسانية، وكيف تختلف عن البيانات العلمية التقليدية. وهو يناقش أهمية فهم سياق البيانات الإنسانية ومعناها، وكيفية تناول تحليلها وتفسيرها. ثم يتعمق المؤلف في الجوانب التقنية للعمل مع البيانات الإنسانية في R، بما في ذلك تنقية البيانات وتحويلها وتصورها. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو استخدام الشبكات لعرض وتحليل البيانات الإنسانية. يشرح المؤلف كيف يمكن استخدام الشبكات لنمذجة العلاقات بين الأشخاص والأماكن والأشياء، وكيف يمكن تصورها من خلال الوظائف المدمجة وحزم R. ويتناول الكتاب أيضا البيانات الجغرافية المكانية المتعلقة بالبيانات المتصلة بموقع أو منطقة معينة. وهذا يشمل بيانات عن المناخ والتركيبة السكانية والعوامل البيئية الأخرى، ويوضح المؤلف كيفية العمل مع هذا النوع من البيانات في R. ويستكشف الكتاب أيضًا استخدام الصور كشكل من أشكال البيانات الإنسانية، وكيف يمكن تحليلها وتصورها باستخدام مواضيع R.، مثل معالجة الصور واستخراج الميزات والتعرف على الأشياء، وكذلك أمثلة عملية لكيفية تطبيق هذه الأساليب على المشاكل الحقيقية.
J. Patrick Meyer.Dr. J. Patrick Meyer撰寫的R探索網絡中的人類數據地球空間數據圖像和文本第二版是使用R編程語言分析和可視化人文數據的綜合指南。該書涵蓋了從數據清理和預處理到網絡分析和可視化的廣泛主題,並提供了實用的示例和練習,以幫助讀者將這些技術應用於自己的研究項目。這本書首先介紹了人文科學中的數據概念,以及它們與傳統科學證據的區別。它討論了理解人道主義數據的背景和重要性以及如何分析和解釋人道主義數據的重要性。然後,作者深入研究了R中人道主義數據處理的技術方面,包括數據清潔,轉換和可視化。該書的主要主題之一是使用網絡來表示和分析人道主義數據。作者解釋了如何使用網絡來建模人類,位置和對象之間的關系,以及如何使用內置的R函數和數據包來可視化它們。該書還涵蓋了與特定位置或區域相關的數據有關的地理空間數據。其中包括有關氣候,人口統計學和其他環境因素的數據, 作者展示了如何在R.中處理這種類型的數據。該書還探討了圖像作為人文數據形式的使用, 以及如何使用R.主題進行分析和可視化, 例如圖像處理,考慮特征提取和對象識別, 以及如何將這些技術應用於實際問題的實例。

You may also be interested in:

Neural Networks Neural Networks Tools and Techniques for Beginners
Quick Start Guide to Azure Data Factory, Azure Data Lake Server, and Azure Data Warehouse
Ultimate Azure Data Engineering Build Robust Data Engineering Systems on Azure with SQL, ETL, Data Modeling, and Power BI for Business Insights and Crack Azure Certifications
Ultimate Azure Data Engineering Build Robust Data Engineering Systems on Azure with SQL, ETL, Data Modeling, and Power BI for Business Insights and Crack Azure Certifications
Python Data Analysis Transforming Raw Data into Actionable Intelligence with Python|s Data Analysis Capabilities
Python Data Analysis Transforming Raw Data into Actionable Intelligence with Python|s Data Analysis Capabilities
Graph Data Science with Python and Neo4j: Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data … Enterprise Strategies (English Edition)
Ultimate Salesforce Data Cloud for Customer Experience: Explore, Implement, and Elevate B2C Experiences Through Customer Data Innovations Using Salesforce Data Cloud (English Edition)
DATA SCIENCE WITH PYTHON Complete Guide To Understanding Data Analytics And Data Science With Python Programming
Ultimate Salesforce Data Cloud for Customer Experience Explore, Implement, and Elevate B2C Experiences Through Customer Data Innovations Using Salesforce Data Cloud
Ultimate Salesforce Data Cloud for Customer Experience Explore, Implement, and Elevate B2C Experiences Through Customer Data Innovations Using Salesforce Data Cloud
Landmarks in Humanities
Digital Humanities
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks
Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things
From Data To Profit: How Businesses Leverage Data to Grow Their Top and Bottom Lines
Fuzzy Data Matching with SQL Enhancing Data Quality and Query Performance
Real-Time Data Analytics for Large Scale Sensor Data Volume Six
Becoming a Data Head: How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Becoming a Data Head How to Think, Speak, and Understand Data Science, Statistics, and Machine Learning
Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis A Data-Centric Approach
Learning Data Science: Data Wrangling, Exploration, Visualization, and Modeling with Python
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Data Is Everybody|s Business: The Fundamentals of Data Monetization (Management on the Cutting Edge)
Hands On With Google Data Studio A Data Citizen|s Survival Guide
Data Warehouse and Data Mining Concepts, techniques and real life applications
Data Quality Engineering in Financial Services Applying Manufacturing Techniques to Data
Introducing Data Science Big data, machine learning, and more, using Python tools
Azure Data Factory by Example Practical Implementation for Data Engineers, 2nd Edition
Unifying Business, Data, and Code Designing Data Products With JSON Schema
SQL for Data Analysis Advanced Techniques for Transforming Data into Insights (Final)
Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media
Data Smart Using Data Science to Transform Information into Insight, 2nd Edition
Azure Data Factory by Example Practical Implementation for Data Engineers, 2nd Edition
The Functional Approach to Data Management: Modeling, Analyzing and Integrating Heterogeneous Data
Power BI Give Life to Your Data With the Complete and Fastest Crash Course on Data Visualization
Controlling Privacy and the Use of Data Assets - Volume 2 What is the New World Currency – Data or Trust?
Data in Context: Models as Enablers for Managing and Using Data (The Enterprise Engineering Series)
Streaming Data Mesh: A Model for Optimizing Real-Time Data Services
Practical Synthetic Data Generation Balancing Privacy and the Broad Availability of Data