Buchempfehlungen: R lernen auf Deutsch

Hier nun eine Liste mit Büchern, mit denen man die insbesondere die für statistische Berechnungen geeignete Sprache R lernen kann. Das Besondere dieser Liste ist, dass die Bücher allesamt deutschsprachig sind.

R für Einsteiger: Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften (mit Online-Material)

Dieses Buch ist eine gute Einführung in R, richtet sich aber in erster Linie an Psychologinnen sowie Psychologen und hat daher deren spezifische Ansprüche im Fokus. Daher ist das Buch etwas speziell, aber zum Erlernen der Sprache ist es dennoch empfehlenswert.
von Maike Luhmann (Autorin) | Verlagsgruppe Beltz | Preis: 34,95 EUR
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Einführung in R: Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R

Der Begriff „Kochbuch“ ist hier tatsächlich Programm. Nicht in dem Sinne, dass etwas auf dem Herd zubereitet wird, sondern dass es um die Anwendung und die Praktik anhand von Anleitungen geht. Günter Faes fängt ganz am Anfang an, so dass man auch ohne Vorkenntnisse loslegen kann.
von Günter Faes (Autor) | Books On Demand | Preis: 25,50 EUR
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Stochastik in den Ingenieurwissenschaften: Eine Einführung mit R (Statistik und ihre Anwendungen)

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik spielt in den Ingenieur- und Naturwissenschaften eine große Rolle und diese Rolle beleuchtet Christine Müller in ihrem Einführungswerk näher. Auch wenn die Einführung in R kurz gehalten ist, helfen die Übungsaufgaben, das Gelesene einzuüben.
von Christine Müller (Autorin) | Springer | Preis: 29,99 EUR
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Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R

Die Einführung in die statistische Arbeit mit R von Joachim Zuckarelli bietet einen umfassenden Überblick, bei dem die praktische Anwendung einen angemessenen Raum einnimmt. Neben den verschiedenen Analyse-Ansätzen geht der Autor auch auf die Präsentation der Ergebnisse ein.
von Joachim Zuckarelli (Autor) | O’Reilly | 32,90 EUR
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Einführung in die Statistik mit R

Bei diesem Buch stehen die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an zentraler Stelle. Die beiden Autoren stellen statistische Methoden vor und zeigen deren Anwendung mithilfe von R. Dabei gehen sie über die Grundlagen hinaus und zeigen auch Ansätze zur Optimierung.
von Andreas Behr (Autor),‎ Ulrich Pötter (Autor) | Franz Vahlen | 24,80 EUR
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R in 10 Schritten: Einführung in die statistische Programmierumgebung

Einmal mehr steht die Anwendung der Statistik in der Psychologie im Vordergrund. Autor Rainer Alexandrowicz erklärt die Bedienung und die Programmierung von R. Bereits vorliegende Kenntnisse in der Statistik sind hier von Vorteil, wobei Abschnitte, in denen insbesondere auf die Hintergründe eingegangen wird, gekennzeichnet sind.
von Rainer Alexandrowicz (Autor) | UTB | 27,99 EUR
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Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R

Biowissenschaften und die Medizin hatten die beiden Autoren im Sinn, als sie dieses umfassende Werk zu R erstellt haben. Es bietet Studenten und Dozenten aber auch Praktikern anderer Richtungen notwendige Methoden zur gezielten und umsichtigen Datengewinnung. Es handelt sich hier um ein Standardwerk, das bereits in der 16. Auflage erschienen ist.
von Jürgen Hedderich (Autor),‎ Lothar Sachs (Autor) | Springer | 59,99 EUR
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Einführung in die nichtparametrische Statistik mit SAS und R: Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch

Wer neben R auch einmal in andere Sprachen wie beispielsweise in SAS hineinschauen möchte, ist hier richtig. Die Autorin hat die verschiedenen statistischen Verfahren im Blick, zeigt dann auch deren Anwendung mit den beiden genannten Programmiersprachen. Grundkenntnisse der Statistik sind bei der Lektüre wünschenswert.
von Christine Duller (Autorin) | Springer | 32,99 EUR
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Angewandte Statistik mit R: Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler

Autor Reiner Hellbrück betrachtet R hierbei als Werkzeug für die Betriebswirtschaft. Insbesondere die Datenpflege und Aufbereitung spielt eine große Rolle, wobei der Autor hier zeigt, wie man in der Tabellenkalkulation die vorhandenen Daten sinnvoll bearbeitet, um mithilfe von R den maximalen Erkenntnisgewinn zu erzielen.
von Reiner Hellbrück (Autor) | Springer | 34,99 EUR
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Statistikübungen für Bachelor- und Masterstudenten: Ein Arbeitsbuch mit einer Einführung in R

Für Interessierte in Statistik und ihre Anwendung steht dieses kompakte Übungsbuch bereit. Es bietet eine Reihe von Übungsaufgaben samt Lösungen und neben einer Formelsammlung auch Programmierbeispiele in R.
von Fred Böker (Autor),‎ Stefan Sperlich (Mitwirkende),‎ Walter Zucchini (Mitwirkende) | Springer | 24,99 EUR
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Induktive Statistik: Eine Einführung mit R und SPSS

Die Statistik-Software SPSS und die Programmiersprache R sollen die Leserinnen und Leser hierbei lernen. Dabei dienen praxisnahe Beispiele, um die Konzepte der Datenverwaltung zu vermitteln. Abgerundet wird das Buch mit zahlreichen Übungsaufgaben und deren Lösungen.
von Helge Toutenburg (Autor) | Springer | 34,99 EUR
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Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R

Für Studierende und Dozierende der Ingenieurs- und Naturwissenschaften bieten die beiden Autoren einen guten Zugang in die Mathematik und zeigen anhand von vielen Beispielen die Anwendung der gewonnenen Erkenntnisse.
von Wilhelm Merz (Autor),‎ Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 34,99 EUR
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Endlich gelöst! Aufgaben zur Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Lineare Algebra und Analysis in R

Dieses Buch gehört direkt zum Werk darüber, denn es bietet für die beeindruckende Zahl von 430 Aufgaben Musterlösungen, bei manchen Aufgaben gibt es sogar mehrere aufgezeigte Lösungswege.
von Wilhelm Merz (Autor),‎ Peter Knabner (Mitwirkende) | Springer | 29,99 EUR
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Mathematische Methoden in den Biowissenschaften: Eine Einführung mit R

Auch wenn hier insbesondere die Biowissenschaften im Vordergrund stehen, bietet das Buch auf 472 Seiten eine Vielzahl unterschiedlicher Themen, die auch für andere Disziplinen interessant sind. Auch hier bieten vielfältige Übungsmaterialien einen intensiveren Zugang zu den vorgestellten Ansätzen der Datenauswertung.
von Werner Timischl (Autor) | Springer | 44,99 EUR
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Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning

Im Grunde erfindet Machine Learning das Rad nicht neu, denn die den unterschiedlichen Ansätzen des maschinellen Lernens zugrunde liegenden Verfahren basieren auf lange bekannten mathematischen Methoden aus der Statistik und Stochastik.

Um ein besseres Verständnis des maschinellen Lernens zu entwickeln, lohnt es sich, in die Bereiche der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung einzutauchen. Es gibt viele Einführungsbücher in diese beiden Felder der Mathematik, zwei sich ergänzende Bücher stammen aus dem Telekolleg: Statistik / Stochastik: Telekolleg und Mathematik Formeln und Begriffe: Telekolleg „Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning“ weiterlesen

Machine Learning hilft Versicherungen Geld zu sparen

Als Versicherung möchte ich – so gut es irgend geht – über meine Kunden Bescheid wissen, um beispielsweise zu verhindern, dass Versicherungsleistungen grundlos in Anspruch genommen werden. Versicherungsbetrug hat hohe Schäden zur Folge: „Alleine in der Schaden- und Unfallversicherung beläuft er sich jährlich auf vier Milliarden Euro, schätzt der GDV.“ So liegt es im ureigensten Interesse der Versicherungen, die Schäden so gering wie möglich zu halten. Hier kommt nun Machine Learning ins Spiel. „Machine Learning hilft Versicherungen Geld zu sparen“ weiterlesen

Was ist matplotlib?

matplotlib ist eine Python Bibliothek zur Erstellung von Graphen auf einem hohen Niveau. Die erstellten Charts können mit nur wenig Aufwand so konfiguriert werden, dass sie sich ohne Weiteres publizieren lassen. matplotlib wird innerhalb von Python Skripten aufgerufen, aber auch innerhalb der Jupyter Notebooks oder auch auf Web Application Servern lässt sich die Bibliothek hinzuziehen. „Was ist matplotlib?“ weiterlesen

Soll man Python Version 2 oder Version 3 für Machine Learning lernen?

Manche Anfänger stellen sich die Frage, ob das für Machine Learning verwendete Python auf dem eigenen Computer in der Version 2 oder Version 3 vorliegen soll. Diese Frage hat ihre Berechtigung, da Python 3 viele Veränderungen mit sich gebracht hat, so dass Projekte auf Python-2-Basis nicht einfach unter dem Python-3-Interpreter weiterlaufen. „Soll man Python Version 2 oder Version 3 für Machine Learning lernen?“ weiterlesen

IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an

Der US-amerikanische Tech-Konzern IBM bietet das Buch „Machine Learning for Dummies“ kostenlos als PDF zum Download an. Auf 75 Seiten bekommen interessierte Einsteigerinnen und Einsteiger eine schöne Einführung in das maschinelle Lernen auf Englisch. „IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an“ weiterlesen

Einführung in Machine Learning von Google

Google-Mitarbeiter Jason Mayes hat mit vielen Stunden Arbeit eine Einführung ins maschinelle Lernen erstellt, die unter Machine Learning 101 für alle frei verfügbar ist. Wer des Englischen mächtig ist, sollte sich das Ergebnis ansehen – aber Vorsicht: Mayes warnt, dass man zur Lektüre zwei Stunden ungestörte Zeit mitbringen sollte. „Einführung in Machine Learning von Google“ weiterlesen

Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung

Gerade bei Spielen ist es unbefriedigend, wenn sich Abläufe wiederholen oder wenn vom Computer gesteuerte Spielfiguren (NPCs) unpassend agieren. Hier kann Machine Learning helfen, damit diese Spielfiguren eigene und zum Spiel passende Eigenschaften entwickeln. In einem Blog-Beitrag bei Unity, der Spiel-Engine, geht es genau um das Thema „Maschinell lernende Figuren in einem echten Spiel“. „Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung“ weiterlesen

Was ist IBM Watson?

Der Tech-Gigant IBM hat es mit „Watson“ geschafft, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ in vielen Mainstream-Medien Einzug gehalten hat. Auch wer nichts mit AI („Artificial Intelligence“) zu tun hat, kann etwas zum 2011er Sieg Watsons im Spiel „Jeopardy“ im US-Amerikanischen Fernsehen sagen. Was aber ist dieses „Watson“ eigentlich und welche Versprechen im von Mythen umnebelten Umfeld der künstlichen Intelligenz kann IBM damit halten? Und was hat der Hund auf dem Bild damit zu tun? „Was ist IBM Watson?“ weiterlesen

Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2

(Hier geht es zum ersten Teil der Buchempfehlung, falls du den noch nicht gelesen haben solltest.)

Es gibt keine Garantie für eine steile Karriere, aber Scott Galloway als Professor für Markenstrategie und digitales Marketing an der New York University Stern School of Business hat aus seiner Erfahrung zahlreiche Hinweise für uns, die Leserinnen und Leser seines Buchs the four*, wie man in einer zunehmend digitaleren Wissensgesellschaft agieren sollte. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2“ weiterlesen