Dieses Buch bietet einen Leitfaden f�r Python-Codes und entsprechende R-Codes f�r die Verbindung, Manipulation und Analyse von Daten, wie sie heute n�tzlich sind. Es erg�nzt und bereichert sowohl die Bibliotheken der Python- als auch der R-Benutzer und unterst�tzt Lernende/Lehrende, die eine Plattform verwenden und die andere erlernen/unterrichten wollen.Unser Ziel beim Schreiben dieses Buches ist es, den Benutzern zu helfen, ihr Wissen �ber Python so schnell und einfach wie m�glich in ein effizientes Arbeitswissen �ber R und umgekehrt zu �bertragen. Wir weisen auf die Unterschiede hin und verwenden dabei eine Terminologie, die sowohl Python- als auch R-Benutzern vertraut ist. Man kann jede R-Funktion finden, indem man ihr Gegenst�ck in Python nachschl�gt und umgekehrt.Dieses Buch richtet sich an Studierende, Akademiker, Fachleute und allgemein Interessierte, die sowohl Python als auch R kennen. Wir erkl�ren jedoch sowohl Python- als auch R-Codes f�r Statistik und Datenwissenschaft, so dass die Leser leicht von einer Software zur anderen wechseln k�nnen. In diesem Buch geht es nicht um das Schreiben von Funktionen oder die Entwicklung von Paketen in Python oder R, sondern um die Nutzung der vorhandenen Funktionen oder Pakete in Statistik und Datenwissenschaft.

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