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Course Outline
첫째 날: 언어 기본
- 과정 소개
- 정보 Data Science
- Data Science 정의
- 수행의 과정Data Science.
- R Language을 소개합니다.
- 변수와 유형
- 제어 구조(루프/조건문)
- R Scalars, 벡터 및 행렬
- R 벡터 정의
- 매트릭스
- 문자열 및 텍스트 조작
- 문자 데이터 유형
- 파일 IO
- 기울기
- 기능
- 기능 소개
- 폐쇄
- lapply/sapply 함수
- 데이터 프레임
- 모든 섹션의 랩
2일차 : 중급 R Programming
- DataFrames 및 파일 I/O
- 파일에서 데이터 읽기
- 데이터 준비
- 내장 데이터 세트
- 심상
- 그래픽 패키지
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 산점도
- 히트 맵
- ggplot2 패키지(qplot(), ggplot())
- Dplyr로 탐험하기
- 모든 섹션의 랩
3일차 : 고급 Programming R 포함
- R을 사용한 통계 모델링
- 통계 함수
- NA 처리
- 분포(이항분포, 포아송분포, 정규분포)
- 회귀
- 선형 회귀 소개
- 추천사항
- 텍스트 처리(tm 패키지 / Word클라우드)
- 클러스터링
- 클러스터링 소개
- 케이미언스
- 분류
- 분류 소개
- 나이브 베이즈
- 의사결정 트리
- caret 패키지를 사용한 훈련
- 알고리즘 평가
- R 및 Big Data
- R을 데이터베이스에 연결하기
- Big Data 생태계
- 모든 섹션의 랩
Requirements
21 Hours
회원 평가 (7)
Statcan과 CER을 예로 들어 실제 생활에 적용한 사례입니다.
Matthew - Natural Resources Canada
Course - Data Analytics With R
Machine Translated
그의 지식과 코드는 이미 파일에 기록되어 있었기 때문에 수업이 끝난 후에도 공부하고 스스로 연습할 수 있었습니다.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Course - Data Analytics With R
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많은 R 코딩이 제공되고 좋은 예가 있습니다.
Kasia - Natural Resources Canada
Course - Data Analytics With R
Machine Translated
광범위한 언어와 잘 발달되어 있습니다. 또한 온라인에서 제공되는 풍부한 지원 정보.
Michel - Natural Resources Canada
Course - Data Analytics With R
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강사님이 우리 모두가 강의를 이해하고 잘 따라왔는지 확인해주셔서 좋았습니다. 우리에게 문제가 있으면 그는 멈추고 우리가 문제를 해결하도록 도와주었습니다.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Course - Data Analytics With R
Machine Translated
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Course - Data Analytics With R
New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
