C # (lê-se C sharp) é uma linguagem de programação multiparadigma de propósito geral. C # engloba tipagem estática, tipagem forte, com escopo léxico, imperativo, declarativo, funcional, genérico, disciplinas de programação orientadas a objetos, baseadas em classes, e orientadas a componentes.
C # foi desenvolvido por volta de 2000 pela Microsoft como parte de sua iniciativa .NET e posteriormente aprovado como um padrão internacional pela Ecma (ECMA-334) em 2002 e ISO (ISO / IEC 23270) em 2003. Ele foi projetado por Anders Hejlsberg, e seu A equipe de desenvolvimento é atualmente liderada por Mads Torgersen, sendo uma das linguagens de programação projetadas para a Common Language Infrastructure (CLI). A versão mais recente é 9.0, que foi lançada em 2020 no .NET 5.0 e incluída no Visual Studio 2019 versão 16.8.
Um manual para todos pesquisador que deseje tirar o melhor proveito da linguagem RSe você acha a estatística difícil, é por que não conhece a linguagem R e seu IDE, que permite que tarefas aparentemente complicadas na vida de um analista se tornem simples diante das inúmeras ferramentas facilitadoras. Como posso ter acesso a elas? É sobre isso que trata este livro. Saber onde obter os softwares de forma segura e gratuita, quais os principais pacotes que proverão uma análise prática e como interpretar cada resultado. Utilizando a Linguagem R traz soluções para situações como substituição de dados faltantes, valores discrepantes, teste de hipóteses, contornar uma situação em que os dados não seguem uma distribuição normal e como modelar a relação entre duas variáveis.O LIVRO APRESENTA LINGUAGEM R E SEU AMBIENTE DE DESENVOLVIMENTO INTEGRADO Isto permite uma análise completa que é iniciada com a leitura do arquivo de dados e vai até a produção de um relatório contendo análises descritivas, modelagem, tabelas e gráficos, tarefas imprescindíveis para um pesquisador. Cada etapa apresenta o R tradicional para em seguida expor o sistema tidyverse e outros pacotes que permitem manipular dados como, por exemplo, o data.table, que fornece desse modo 3 formas diferentes de resolver o mesmo problema. Na visualização de dados, descreve o modo tradicional e o sistema tidyverse (ggplot2) procurando mostrar mais de uma forma de se fazer a visualização. Pacotes como DescTools para análise exploratória de forma rápida; janitor para limpeza dos dados e produção de tabelas cruzadas; mice para substituição de dados faltantes; R Markdown para produção de relatórios e muitos outros pacotes facilitadores. Outro diferencial deste livro é a abordagem de testes de hipóteses: sua formulação e como modelar duas variáveis, aplicar o teste e chegar a uma conclusão. Este livro procura estabelecer uma trilha de aprendizado que segue a sequência lógica que um pesquisador deve percorrer até a geração do relatório final. Em todos os capítulos há exercícios para fixação da aprendizagem e ao final um gabarito.
Este livro traz uma visão geral da linguagem r. Apresenta desde os conceitos mais básicos da linguagem, até alguns conceitos mais avançados, no que diz respeito à utilização das estruturas de seleção, de repetição, de vetores, matrizes, listas, data frames, fatores, tabelas, da família das funções apply, lapply e tapply, construção de gráficos, além de uma introdução ao paralelismo. Os sete primeiros capítulos desse livro trazem uma descrição do ambiente de trabalho do r e dos objetos básicos e especiais, que são utilizados nessa linguagem, sejam eles: vetores, matrizes, data frames, listas e fatores. Os capítulos subsequentes apresentam: (i) estruturas de repetição e seleção utilizadas no r; (ii) uma descrição detalhada do funcionamento e da criação de funções no r; (iii) manipulação de strings; (iv) introdução ao paralelismo e à criação e manipulação de vários tipos de gráficos no r; (v) descrição dos quatro tipos de funções que são utilizadas no r em distribuições de probabilidade e a proposta de alguns projetos, mais especificamente, exercícios de maior complexidade que abrangem vetores, matrizes, data frames, estruturas de repetição, funções e gráficos. Em todos os capítulos, as definições e conceitos são introduzidos com exemplos. Além disso, ao final dos capítulos de número 2 até 10, são apresentados exercícios resolvidos (mais de 70) com grau de dificuldade variado.
Aprenda a usar R para transformar dados brutos em insight, conhecimento e compreensão. Este livro apresenta você ao R, RStudio e ao tidyverse, uma coleção de pacotes R elaborados para trabalhar juntos com o objetivo de deixar a ciência de dados rápida, fluente e divertida. Adequado para leitores sem experiência prévia em programação, R para Data Science foi projetado para que você comece a fazer ciência de dados o mais rápido possível. Os autores Hadley Wickham e Garret Grolemund te guiam através dos passos de importar, fazer data wrangle, explorar e modelar seus dados e comunicar os resultados. Você obterá uma compreensão completa do quadro geral do ciclo de ciência de dados, junto das ferramentas básicas que você precisa para administrar os detalhes.
Com a ajuda deste livro, você pode rapidamente dominar R, o kit de ferramentas gratuito da ciência de dados que algumas das maiores empresas do mundo usam. Esses projetos fornecem uma experiência prática ao usar R para criar aplicativos interativos e usar métodos de aprendizado de máquina e processamento de imagens. Você aprenderá as habilidades necessárias para trabalhar com o amplo conjunto de ferramentas de R e compreenderá exatamente como aplicar R em projetos que encontrará ao realizar seu trabalho.
Um manual para todos pesquisador que deseje tirar o melhor proveito da linguagem RSe você acha a estatística difícil, é por que não conhece a linguagem R e seu IDE, que permite que tarefas aparentemente complicadas na vida de um analista se tornem simples diante das inúmeras ferramentas facilitadoras. Como posso ter acesso a elas? É sobre isso que trata este livro. Saber onde obter os softwares de forma segura e gratuita, quais os principais pacotes que proverão uma análise prática e como interpretar cada resultado. Utilizando a Linguagem R traz soluções para situações como substituição de dados faltantes, valores discrepantes, teste de hipóteses, contornar uma situação em que os dados não seguem uma distribuição normal e como modelar a relação entre duas variáveis.O LIVRO APRESENTA LINGUAGEM R E SEU AMBIENTE DE DESENVOLVIMENTO INTEGRADO Isto permite uma análise completa que é iniciada com a leitura do arquivo de dados e vai até a produção de um relatório contendo análises descritivas, modelagem, tabelas e gráficos, tarefas imprescindíveis para um pesquisador. Cada etapa apresenta o R tradicional para em seguida expor o sistema tidyverse e outros pacotes que permitem manipular dados como, por exemplo, o data.table, que fornece desse modo 3 formas diferentes de resolver o mesmo problema. Na visualização de dados, descreve o modo tradicional e o sistema tidyverse (ggplot2) procurando mostrar mais de uma forma de se fazer a visualização. Pacotes como DescTools para análise exploratória de forma rápida; janitor para limpeza dos dados e produção de tabelas cruzadas; mice para substituição de dados faltantes; R Markdown para produção de relatórios e muitos outros pacotes facilitadores. Outro diferencial deste livro é a abordagem de testes de hipóteses: sua formulação e como modelar duas variáveis, aplicar o teste e chegar a uma conclusão. Este livro procura estabelecer uma trilha de aprendizado que segue a sequência lógica que um pesquisador deve percorrer até a geração do relatório final. Em todos os capítulos há exercícios para fixação da aprendizagem e ao final um gabarito.
