Kurzusleírás

Első nap: Nyelvi alapismeretek

  • Tanfolyam Bevezetés
  • Körülbelül Data Science
    • Data Science Meghatározás
    • A cselekvés folyamata Data Science.
  • Bemutatjuk R Language
  • Változók és típusok
  • Vezérlési struktúrák (hurkok/feltételek)
  • R Scalars, vektorok és mátrixok
    • R vektorok meghatározása
    • Mátrixok
  • Karakterlánc- és szövegmanipuláció
    • Karakter adattípus
    • Fájl IO
  • Listák
  • Funkciók
    • Funkciók bemutatása
    • Lezárások
    • lapply/sapply funkciók
  • DataFrames
  • Laboratóriumok minden szekcióhoz

Második nap: Intermediate R Programming

  • DataFrames és fájl I/O
  • Adatok olvasása fájlokból
  • Adatok előkészítése
  • Beépített adatkészletek
  • Megjelenítés
    • Grafikus csomag
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
    • Hőtérkép
    • ggplot2 csomag (qplot(), ggplot())
  • Kutatás a Dplyr segítségével
  • Laboratóriumok minden szekcióhoz

Harmadik nap: Haladó Programming R.-vel

  • Statisztikai modellezés R-vel
    • Statisztikai függvények
    • Az NA-val való foglalkozás
    • Eloszlások (binomiális, Poisson, normál)
  • Regresszió
    • A lineáris regressziók bemutatása
  • 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

Beállítás

 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (7)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák