Kurzusleírás

Első nap: Nyelvi alapismeretek

    A kurzus bemutatása Az Data Science Data Science definíciója a cselekvés folyamata Data Science.
Bemutatjuk R Language
  • Változók és típusok
  • Vezérlési struktúrák (hurkok/feltételek)
  • R Scalars, vektorok és R vektorokat meghatározó mátrixok
  • Mátrixok
  • String and Text Manipulation Karakter adattípus
  • IO fájlok
  • Listák
  • Funkciók A funkciók bemutatása
  • Lezárások
  • lapply/sapply funkciók
  • DataFrames
  • Laboratóriumok minden szekcióhoz
  • Második nap: Intermediate R Programming
  • DataFrames és File I/O Adatok olvasása fájlokból Adat-előkészítés Beépített adatkészletek Vizualizáció Grafika Csomag plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot Heat Map ggplot2 csomag (qplot(), ggplot())
  • Kutatás a Dplyr segítségével
  • Laboratóriumok minden szekcióhoz
  • Harmadik nap: Haladó Programming R.-vel

      Statisztikai modellezés R statisztikai függvényekkel NA eloszlásokkal (binomiális, Poisson, normál)
    Regresszió Lineáris regressziók bevezetése
  • Ajánlások
  • Szövegfeldolgozás (tm-csomag / Wordfelhők)
  • Klaszterezés Bevezetés a klaszterezésbe

      KMeans
    Osztályozás Bevezetés az osztályozásba
  • Naiv Bayes
  • Döntési fák
  • Képzés caret csomag segítségével
  • Algoritmusok kiértékelése
  • R és Big Data R csatlakoztatása adatbázisokhoz
  • Big Data Ökoszisztéma
  • Laboratóriumok minden szekcióhoz

    Követelmények

    • Alapvető programozási háttér előny

    Beállít

    • Modern laptop
    • A legújabb R stúdió és R környezet telepítve
     21 Hours

    Résztvevők száma



    Ár per résztvevő

    Vélemények (5)

    Rokon tanfolyam

    QGIS for Geographic Information System

    21 Hours

    Rokon kategóriák