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Ce livre fournit un guide des codes Python et des codes R correspondants pour la connectivité, la manipulation et l'analyse des données, tels qu'ils sont utilisés aujourd'hui. Il complétera et enrichira les bibliothèques des utilisateurs de Python et de R et aidera les apprenants/enseignants qui utilisent une plate-forme et ont l'intention d'apprendre/enseigner l'autre.Notre objectif en écrivant ce livre est d'aider les utilisateurs à traduire ce qu'ils savent de Python en une connaissance efficace de R et vice versa, aussi rapidement et facilement que possible. Nous soulignons leurs différences en utilisant une terminologie familière aux utilisateurs de Python et de R. Il est possible de trouver n'importe quelle fonction R en consultant son équivalent en Python et vice versa.Ce livre s'adresse aux étudiants, aux universitaires, aux professionnels et aux personnes intéressées en général qui connaissent à la fois Python et R. Cependant, nous expliquons les codes Python et R pour les statistiques et la science des données, afin que les lecteurs puissent facilement passer d'un logiciel à l'autre. Ce livre n'inclut pas l'écriture de fonctions ou le développement de packages en Python ou en R, il s'agit d'utiliser les fonctions ou packages existants en statistique et en science des données.
About the author
Nethal Jajo (PhD em Matemática) é afiliado honorário da Escola de Matemática e Estatística da Universidade de Sydney, com interesse em pesquisa: regressão robusta e modelagem.Shelton Peiris (PhD em Matemática) é professor na Escola de Matemática e Estatística da Universidade de Sydney. Interesse de pesquisa: aplicações de séries temporais em Econometria Financeira.
