Dies ist die Website zu dem Buch Data Science mit R, das ich gerade schreibe. Sie können sich hier auf der Mailingliste eintragen! Ich sammle hier bereits Materialien zu dem Buch.

• Das GitHub Repository zum Buch

Weiterführende Links innerhalb des Buchs

1. Einleitung
2. Machine Learning, Data Science und Künstliche Intelligenz
3. Ablauf eines Data Science-Projekts
4. Einführung in R
5. Explorative Datenanalyse
6. Vorhersagen
7. Clustering
8. Klassifikation
9. Andere Anwendungsfälle
10. Was kommt nach dem Modell?

• Das kostenlose und hervorragende Buch Happy Git with R
• Die RStudio AMIs von Louis Aslett
• data.table
• Das plumber Package zum Erstellen von APIs
• Das [docker Image]/https://hub.docker.com/r/rstudio/plumber/) inklusive plumber
• Mein Corona-Dashboard, mit Shiny erstellt

11. Datenschutz und Ethik
12. Was kommt nach diesem Buch?
13. Anhang

• Typische Fehlermeldungen
• Glossar