Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming, (Paperback)
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Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming, (Paperback)
Gain an accelerated introduction to domain-specific languages in R, including coverage of regular expressions.
Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming, (Paperback)
Articolo #: 64020786

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Cosa salta all'occhio

Specialized Focus
Covers domain-specific languages tailored for advanced statistical programming, providing in-depth insights and unique coding techniques to tackle specific analysis challenges in R.
Practical Applications
Includes real-world examples and practical applications, enabling readers to directly apply concepts and improve their statistical analysis capabilities with R.
Expert Guidance
Written by experienced authors, offering expert insights and best practices in statistical programming, ensuring high-quality content and valuable resources for both learners and professionals.

Dettagli del prodotto

Shop for the advanced statistical programming book, Domain-Specific Languages in R, written by Thomas Mailund. Available in paperback format with ISBN 9781484235874. Published on 2018-06-24. Order now on Ubuy, a Italia with worldwide shipping.
  • Accelerated introduction to domain-specific languages in R, covering regular expressions
  • Shows how DSLs are specialized programming languages for specific purposes
  • Includes examples of DSLs for large data sets, matrix multiplication, pattern matching, and continuous time Markov chains
  • Teaches how to write DSLs in R and transfer skills to other programming languages
  • Intended for individuals with prior programming experience, R knowledge is helpful but not required
  • Author: Thomas Mailund, ISBN: 9781484235874, Format: Paperback, Publication Date: 2018-06-24
Publication dateJune, 2018
AuthorThomas Mailund
Book formatPaperback
GenreComputing & Internet
Pages257
Age groupAdult
Binding typePerfect Binding
Series titleNo Series
Fiction/nonfictionNon-Fiction
PublisherApress
SubgenreLanguages
Original languagesEnglish
Recording time0 min
Is collectibleN
Bisac subject headingComputers
Edition1
LanguageEnglish
Pub date2018-09-28
Item Weight1.1 lbs (500 grams)

A chi è consigliato?

Suitable For
  • Statistical Analysts

    Ideal for analysts who require advanced statistical programming techniques to execute complex data analysis in R effectively.

  • R Programmers

    Great for R developers looking to enhance their skills in creating domain-specific languages for customized statistical applications.

  • Data Scientists

    Useful for data scientists needing to implement specialized programming languages tailored to specific domains for streamlined analysis.

Not Suitable For
  • Beginners in R

    Not suitable for beginners lacking foundational knowledge in R programming and statistical concepts needed for understanding content.

DESCRIZIONE DEL PRODOTTO

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Thomas Mailund All Books Editorial Review

Domain-Specific Languages in R: Advanced Statistical Programming is a non-fiction paperback that was published in June 2018. With a focus on computing and internet themes, it spans 257 pages and is intended for readers interested in advanced statistical programming concepts using R. The book is bound with perfect binding, making it suitable for thorough reading without risking pages coming loose. Readers often appreciate its clarity and practical applications in real-world scenarios, making it a valuable resource for anyone looking to deepen their knowledge in programming with R.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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1 valutazioni dei clienti
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Vantaggi

  • Detailed exploration of R programming techniques
  • Helpful for both beginners and advanced users
  • Well-structured content for easy understanding
  • Practical examples to illustrate complex concepts
  • Suitable for various computing-related fields

Contro

  • Some readers may find it a bit technical

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Informazioni importanti

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Caratteristiche e benefici

  • Accelerated introduction to domain-specific languages in R.
  • Covers essential topics like regular expressions.
  • Learn to write DSLs specialized for specific tasks.
  • Explore practical examples in data science and programming.
  • Enhance programming skills applicable to other languages.
  • Designed for individuals with prior programming experience.

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