Nếu công việc của bạn liên quan đến việc làm việc với dữ liệu theo bất kỳ cách nào, bạn không thể bỏ qua cuộc cách mạng R! Nếu lĩnh vực của bạn được gọi là phân tích dữ liệu, phân tích, tin học, khoa học dữ liệu, báo cáo, trí tuệ kinh doanh, quản lý dữ liệu, dữ liệu lớn hoặc trực quan hóa, bạn chỉ cần học R vì ngôn ngữ lập trình này là một công cụ thay đổi cuộc chơi.

Các nhà cung cấp phần mềm phải xem xét tính bảo mật, đặc biệt khi tạo kiến ​​trúc phần mềm vì các quyết định được đưa ra ở đây khó có thể thay đổi sau này. Cách tiếp cận của chúng tôi thể hiện và phân tích các luồng dữ liệu trong kiến ​​trúc phần mềm. Hệ thống xác định luồng dữ liệu và yêu cầu bảo mật xác định các giới hạn của luồng dữ liệu.

Cuốn sách này cung cấp phần giới thiệu toàn diện và dễ đọc về phân tích dữ liệu và kinh doanh hiện đại. Nó dựa trên việc sử dụng Excel, một công cụ mà hầu như tất cả sinh viên và chuyên gia đều có thể truy cập. Phần giải thích tập trung vào việc hiểu các kỹ thuật và cách áp dụng phù hợp, đồng thời được bổ sung bằng vô số bài tập trong chương và cuối chương.

Cuốn sách tập trung vào các yếu tố thiết yếu thực tế thay vì lý thuyết. Nếu bạn đã lập trình bằng một ngôn ngữ nào đó trong quá khứ (cho dù ngôn ngữ đó là SAS, SPSS, C, C++, C#, Java, Python, Perl, Visual Basic, Ruby, Scala, tập lệnh shell hay SQL cũ), ngay cả khi bạn còn kém, cuốn sách này sẽ giúp bạn bắt đầu và chạy R chỉ trong một ngày, viết chương trình để phân tích dữ liệu và trực quan hóa

Nội dung của cuốn sách bao gồm các khía cạnh của phương pháp không lưới, mô phỏng số, mô hình toán học, học sâu và phân tích dữ liệu. Các phương pháp không lưới, chẳng hạn như phương pháp Galerkin không có phần tử cải tiến, phương pháp phân tách thứ nguyên, nội suy, di chuyển, bình phương nhỏ nhất, phương pháp Galerkin phân tách thứ nguyên, tổng quát hóa, nội suy, không có phần tử và nội suy cải tiến, biến phức, phần tử - Phương pháp Galerkin miễn phí được trình bày

Ott and Longnecker's AN INTRODUCTION TO STATISTICAL METHODS AND DATA ANALYSIS, Seventh Edition, provides a broad overview of statistical methods for advanced undergraduate and graduate students from a variety of disciplines who have little or no prior course work in statistics

Because of its unique visual emphasis, Visual Six Sigma opens the doors for you to take an active role in data-driven decision making, empowering you to leverage your contextual knowledge to pose relevant questions and make sound decisions.

Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Second Edition, is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers, both academic and industrial, through all stages of data analysis, model building and implementation. The handbook helps users discern technical and business problems, understand the strengths and weaknesses of modern data mining algorithms and employ the right statistical methods for practical application.

Explore, create, and manage highly interactive data visualizations using Microsoft Power BI. Written by a recognized BI expert and bestselling author, Data Analysis with Microsoft Power BI teaches you the skills you need to interact with, author, and maintain robust visualizations and custom data models. Hands-on exercises based on real-life business scenarios clearly demonstrate each technique.

The book Handbook of statistical analysis and data mining applications is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers (both academic and industrial) through all stages of data analysis, model building and implementation.