Buku ini akan memberikan panduan tentang dasar-dasar penggunaan bahasa pemrograman R sebagai bekal dasar di dunia Data Science.
Daftar isi buku ini adalah sebagai berikut:
1 Pendahuluan
- Data Science
- Apakah ini adalah A atau B?
- Apakah ini aneh?
- Berapakah ini nanti?
- Bagaimana hal ini diorganisir?
- Apa yang harus dilakukan selanjutnya?
- Definisi Data
- R Environment
- Installasi
- Tool Pemrograman
2 Dasar-Dasar Bahasa Pemrograman R
- Pendahuluan
- Working Directory
- R Session
- Variable
- Function
- Tipe Data
* Skalar
* Date
* Time
* Vector
* Factor
* Matrix
* Array
* Data Frame
* List
* Data Pada RStudio - Percabangan
* Operator
* Statement if
* Statement ifelse
* Statement switch - Pengulangan
* Statement for
* Statement while
* Statement repeat
* Statement next
* Statement break - Penanganan Kesalahan
- Komentar
- Debug
- Profilling
3 Pemrograman Berbasis Obyek
- Class
- Obyek
- Inheritance
- Method & Fungsi Generic
4 Fungsi Dasar R
- Dokumen Bantuan
- Package
* Installasi Package
* Memuat Package
* GitHub - Dataset
- Menulis Data Ke File
* write.csv()
* write.table() - Membaca File Text
* read.csv()
* read.delim()
* read.table() - Membaca File Excel
- Akses Database
* Akses Database MySQL
* Akses Database SQL Server - Dimensi Data
* nrow()
* ncol()
* colnames()
* rownames() - Menampilkan Data
* head()
* tail()
* sample()
* unique()
* View()
* obyek$rowName - Memfilter Data
* obyek[,col1:col2]
* obyek[row1:row2,]
* obyek[row1:row2, col1:col2]
* obyek[which(), ] - Sorting Data
* order
* sort - Menggabung Data
* rbind()
* cbind()
* rbind.data.frame()
* cbind.data.frame()
* paste()
* paste0() - Explorasi Data
* dim()
* names()
* str()
* table()
* summary() - Pengulangan
* lapply()
* sapply()
* colSums()
* colMeans()
* rowSums()
* rowMeans() - Membuat Data Simulasi
* rnorm()
* dnorm()
* pnorm()
* qnorm()
* set.seed() - Mengelola Obyek
* assign()
* get()
* ls()
* exists()
* rm()
* save()
* load() - Memeriksa Obyek
* class()
* is.null()
* is.na()
* is.numeric() - Konversi Tipe Data
* as.character()
* as.numeric()
* as.data.frame()
5 Visualisasi Data
- Grafik
* plot()
* scatterplot3()
* plot3d()
* hist()
* density()
* boxplot()
* featurePlot()
* pie()
* barplot()
* par()
* dotchart()
* missmap()
* corrplot()
* pairs()
* Simbol
* Export Gambar - Visualisasi Dengan Package ggplot
- Animasi
* ani.options()
* ani.pause()
* saveHTML()
* saveGIF() - Referensi
6 Contoh Kasus
- Pengolahan Data Awal
- Persiapan Data Cross Validation
7 Komputasi Paralel
- Pendahuluan
- Persiapan
- Fungsi Dasar Komputasi Paralel
* detectCore()
* makeCluster()
* stopCluster()
* parLapply()
* parSapply()
* registerDoParallel() - Contoh Kasus
- Referensi
8 Reduksi Dimensi Data
- Principal Component Analysis (PCA)
- t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t –SNE)
- Multidimensional Scaling
- Referensi
9 Penutup
Buku ini dapat diunduh di sini: https://github.com/rezafaisal/DataScience.R
Terima Kasih, semoga bapak diberikan keberkahan dan kemudahan oleh Allah.