Návrh Školení

Den první: Základy jazyka

    Úvod do kurzu O Data Science Data Science Definice Procesu dělání Data Science.
Představujeme R Language
  • Proměnné a typy
  • Řídicí struktury (smyčky / podmíněné)
  • R Scalars, vektory a matice definující R vektory
  • Matrice
  • Manipulace s řetězci a textem Datový typ znaku
  • IO soubory
  • Seznamy
  • Funkce Představení funkcí
  • Uzávěry
  • funkce lapply/sapply
  • DataFrames
  • Laboratoře pro všechny sekce
  • Den druhý: Střední R Programming
  • DataFrames a File I/O Čtení dat ze souborů Příprava dat Vestavěné datové sady Vizualizace Grafika Balíček plot() / barplot() / hist() / boxplot() / bodový graf Tepelná mapa Balíček ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Průzkum s Dplyr
  • Laboratoře pro všechny sekce
  • Den třetí: Pokročilí Programming S R

      Statistické modelování s R Statistické funkce zabývající se rozdělením NA (binomické, Poissonovo, normální)
    Regrese Představujeme lineární regrese
  • Doporučení
  • Zpracování textu (tm balíček / Wordcloudy)
  • Clustering Úvod do Clustering

      KMeans
    Klasifikace Úvod do klasifikace
  • Naivní Bayes
  • Rozhodovací stromy
  • Školení pomocí balíčku stříšky
  • Vyhodnocovací algoritmy
  • R a Big Data Připojení R k databázím
  • Big Data Ekosystém
  • Laboratoře pro všechny sekce

    Požadavky

    • Preferujeme základní programátorské znalosti

    Založit

    • Moderní notebook
    • Nainstalované nejnovější R studio a R prostředí
     21 hodiny

    Počet účastníků



    Price per participant

    Reference (5)

    Související kurzy

    Související kategorie