Efficient R Programming
Colin Gillespie
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In den Warenkorb legen2017. 1st Edition. Paperback. This hands-on book teaches novices and experienced R users how to write efficient R code. Drawing on years of experience teaching R courses, authors Colin Gillespie and Robin Lovelace provide practical advice on a range of topics-from optimizing the set-up of RStudio to leveraging C++-that make this book a useful addition to any R user's bookshelf. Num Pages: 222 pages, black & white illustrations. BIC Classification: UM. Category: (XV) Technical / Manuals. Dimension: 180 x 233 x 16. Weight in Grams: 392. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Bestandsnummer des Verkäufers V9781491950784
There are many excellent R resources for visualization, data science, and package development. Hundreds of scattered vignettes, web pages, and forums explain how to use R in particular domains. But little has been written on how to simply make R work effectively--until now. This hands-on book teaches novices and experienced R users how to write efficient R code.
Drawing on years of experience teaching R courses, authors Colin Gillespie and Robin Lovelace provide practical advice on a range of topics--from optimizing the set-up of RStudio to leveraging C++--that make this book a useful addition to any R user's bookshelf. Academics, business users, and programmers from a wide range of backgrounds stand to benefit from the guidance in Efficient R Programming.
Colin Gillespie is Senior lecturer (Associate professor) at Newcastle University, UK. His research interests are high-performance computing and Bayesian statistics. He is regularly employed as a consultant by Jumping Rivers and has been teaching R since 2005.
Robin Lovelace is a researcher at the Leeds Institute for Transport Studies (ITS) and the Leeds Institute for Data Analytics (LIDA). Robin has many years using R for academic research and has taught numerous R courses at all levels. He has developed a number of popular R resources, including Introduction to Visualising Spatial Data in R and Spatial Microsimulation with R (Lovelace and Dumont 2016). These skills have been applied on a number of projects with real-world applications, including the Propensity to Cycle Tool, a nationally scalable interactive online mapping application and the stplanr package.
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Conor Kenny
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