Schița de curs

Prima zi: Bazele limbii

    Introducere curs Despre Data Science Data Science Definirea procesului de a face Data Science.
Prezentarea R Language
  • Variabile și tipuri
  • Structuri de control (bucle/condiționale)
  • R Scalars, Vectori și Matrice Definirea Vectorilor R
  • Matriciile
  • Tip de date șir și manipulare text caracter
  • fișiere IO
  • Liste
  • Funcții Introducere funcții
  • Închideri
  • funcțiile lapply/sapply
  • Cadre de date
  • Laboratoare pentru toate secțiunile
  • Ziua a doua: R intermediar Programming
  • DataFrames și fișier I/O Citirea datelor din fișiere Pregătirea datelor Seturi de date încorporate Vizualizare Grafică Pachetul plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot Hartă termică Pachetul ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Explorare cu Dplyr
  • Laboratoare pentru toate secțiunile
  • Ziua a treia: Avansat Programming Cu R

      Modelare statistică cu R Funcții statistice care se ocupă cu distribuțiile NA (binom, Poisson, normal)
    Regresia Introducerea regresiilor liniare
  • Recomandări
  • Procesare text (pachet tm / Wordnori)
  • Clustering Introducere în Clustering

      K Înseamnă
    Clasificare Introducere în Clasificare
  • Bayes naiv
  • Arbori de decizie
  • Antrenament folosind pachetul caret
  • Algoritmi de evaluare
  • R și Big Data Conectarea R la baze de date
  • Big Data Ecosistem
  • Laboratoare pentru toate secțiunile

    Cerințe

    • Se preferă cunoștințe de programare de bază
    • .

    Configurare

    • Un laptop modern
    • Cele mai recente R studio și R environment instalate
     21 ore

    Numărul de participanți



    Pret per participant

    Mărturii (5)

    Categorii înrudite