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1.

図書
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1. R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data (: pbk)
Hadley Wickham and Garrett Grolemund
出版情報: Beijing : O'Reilly, 2016  xxv, 492 p. ; 23 cm
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2.

図書
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2. R言語徹底解説
Hadley Wickham著 ; 石田基広 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2016.2  xv, 513p ; 22cm
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導入
第1部 基本編 : データ構造
データ抽出 ほか
第2部 関数型プログラミング : 関数型プログラミング
汎関数 ほか
第3部 言語オブジェクトに対する計算 : 非標準評価
表現式 ほか
第4部 パフォーマンス : パフォーマンス
コードの最適化 ほか
導入
第1部 基本編 : データ構造
データ抽出 ほか
3.

図書
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3. Advanced R. 2nd ed (: paperback ; : hardback)
Hadley Wickham
出版情報: Boca Raton : CRC Press, c2019  xv, 587 p. ; 24 cm
シリーズ名: The R series
A Chapman & Hall book
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Preface
Introduction / 1：
Why R? / 1.1：
Who should read this book / 1.2：
What you will get out of this book / 1.3：
What you will not learn / 1.4：
Meta-techniques / 1.5：
Recommended reading / 1.6：
Getting help / 1.7：
Acknowledgments / 1.8：
Conventions / 1.9：
Colophon / 1.10：
Foundations / I：
Names and values / 2：
Binding basics / 2.1：
Copy-on-modify / 2.3：
Object size / 2.4：
Modify-in-place / 2.5：
Unbinding and the garbage collector / 2.6：
Quiz answers / 2.7：
Vectors / 3：
Atomic vectors / 3.1：
Attributes / 3.3：
S3 atomic vectors / 3.4：
Lists / 3.5：
Data frames and tibbles / 3.6：
Null / 3.7：
Subsetting / 3.8：
Selecting multiple elements / 4.1：
Selecting a single element / 4.3：
Subsetting and assignment / 4.4：
Applications / 4.5：
Control flow / 4.6：
Choices / 5.1：
Loops / 5.3：
Functions / 5.4：
Function fundamentals / 6.1：
Function composition / 6.3：
Lexical scoping / 6.4：
Lazy evaluation / 6.5：
… (dot-dot-dot) / 6.6：
Exiting a function / 6.7：
Function forms / 6.8：
Environments / 6.9：
Environment basics / 7.1：
Recursing over environments / 7.3：
Special environments / 7.4：
Call stacks / 7.5：
As data structures / 7.6：
Conditions / 7.7：
Signalling conditions / 8.1：
Ignoring conditions / 8.3：
Handling conditions / 8.4：
Custom conditions / 8.5：
Functional programming / 8.6：
Functional / 9：
My first functional: map() / 9.1：
Purrr style / 9.3：
Map variants / 9.4：
Reduce family / 9.5：
Predicate functionals / 9.6：
Base functionals / 9.7：
Function factories / 10：
Factory fundamentals / 10.1：
Graphical factories / 10.3：
Statistical factories / 10.4：
Function factories + functionals / 10.5：
Function operators / 11：
Existing function operators / 11.1：
Case study: Creating your own function operators / 11.3：
Object-oriented programming / III：
Base types / 12：
Base versus OO objects / 12.1：
S3 / 12.3：
Basics / 13.1：
Classes / 13.3：
Generics and methods / 13.4：
Object styles / 13.5：
Inheritance / 13.6：
Dispatch details / 13.7：
R6 / 14：
Classes and methods / 14.1：
Controlling access / 14.3：
Reference semantics / 14.4：
Why R6? / 14.5：
S4 / 15：
Method dispatch / 15.1：
S4 and S3 / 15.6：
Trade-offs / 16：
S4 versus S3 / 16.1：
R6 versus S3 / 16.3：
Metaprogramming / IV：
Bis picture / 17：
Code is data / 17.1：
Code is a tree / 17.3：
Code can generate code / 17.4：
Evaluation runs code / 17.5：
Customising evaluation with functions / 17.6：
Customising evaluation with data / 17.7：
Quosures / 17.8：
Expressions / 18：
Abstract syntax trees / 18.1：
Parsing and grammar / 18.3：
Walking AST with recursive functions / 18.5：
Specialised data structures / 18.6：
Quasiquotation / 19：
Motivation / 19.1：
Quoting / 19.3：
Unquoting / 19.4：
Non-quoting / 19.5：
Case studies / 19.6：
History / 19.8：
Evaluation / 20：
Evaluation basics / 20.1：
Data masks / 20.3：
Using tidy evaluation / 20.5：
Base evaluation / 20.6：
Translating R code / 21：
HTML / 21.1：
LaTeX / 21.3：
Techniques / V：
Debugging / 22：
Overall approach / 22.1：
Locating errors / 22.3：
Interactive debugger / 22.4：
Non-interactive debugging / 22.5：
Non-error failures / 22.6：
Measuring performance / 23：
Profiling / 23.1：
Microbenchmarking / 23.3：
Improving performance / 24：
Code organisation / 24.1：
Checking for existing solutions / 24.3：
Doing as little as possible / 24.4：
Vectorise / 24.5：
Avoiding copies / 24.6：
Case study: t-test / 24.7：
Other techniques / 24.8：
Rewriting R code in C++ / 25：
Getting started with C++ / 25.1：
Other classes / 25.3：
Missing values / 25.4：
Standard Template Library / 25.5：
Using Repp in a package / 25.6：
Learning more / 25.8：
Bibliography / 25.9：
Index
NULL
Subletting
Function factories + functional
Big picture
Preface
Introduction / 1：
Why R? / 1.1：
4.

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4. Rパッケージ開発入門 : テスト、文書化、コード共有の手法を学ぶ
Hadley Wickham著 ; 瀬戸山雅人, 石井弓美子, 古畠敦訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2016.2  xix, 205p ; 24cm
所蔵情報: loading…
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1部 第一歩 : はじめに
パッケージの構造
2部 パッケージコンポーネント : Rコード
パッケージのメタデータ
オブジェクトのドキュメント
vignette:長文形式のドキュメント
テスト
名前空間
外部データ
コンパイル済みのコード
インストール済みのファイル
その他のコンポーネント
3部 ベストプラクティス : GitとGitHub
自動チェック
パッケージのリリース
1部 第一歩 : はじめに
パッケージの構造
2部 パッケージコンポーネント : Rコード
概要: 「Rの神様」が、パッケージ作成の方法と作法を教授。パッケージ作成を通じて、無駄のない開発や生産性の向上、Rの哲学と作法を学び、スキルアップを図る!
5.

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5. Rではじめるデータサイエンス
ハドリー・ウィッカム, ギャレット・グロールマンド著 ; 黒川利明訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2017.10  xxxi, 445p ; 24cm
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目次情報: 続きを見る
第1部 探索 : ggplot2によるデータ可視化
ワークフロー:基本 ほか
第2部 データラングリング : tibbleのtibble
readrによるデータインポート ほか
第3部 プログラム : magrittrでパイプ
関数 ほか
第4部 モデル : modelrを使ったモデルの基本
モデル構築 ほか
第5部 コミュニケーション : Rマークダウン
ggplot2でコミュニケーションのためのグラフ作成 ほか
第1部 探索 : ggplot2によるデータ可視化
ワークフロー:基本 ほか
第2部 データラングリング : tibbleのtibble
概要: ggplot2、dplyrといったRを代表するパッケージやRStudioの開発で知られる「Rの神様」ハドリー・ウィッカムと、『RStudioではじめるRプログラミング入門』の著者ギャレット・グロールマンドによる、Rプログラミングを通してデー … タサイエンスの理解と知識を深めるための一冊。Rの機能と威力を知り尽くし、また、統計とデータサイエンス教育のプロフェッショナルでもある著者たちによるわかりやすくクリアな説明は、既存のデータサイエンス入門書とは一線を画します。データサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。 続きを見る
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