课程介绍：
数据科学包括数学、商业洞察力、工具、流程和机器学习技术等各个领域。所有这些领域的混合有助于我们从原始数据中发现远景或设计，这些数据在形成大业务决策时可能非常有用。作为数据科学家，您的职责是检查需要回答哪些问题以及在哪里可以找到相关数据。数据科学家应该具备商业洞察力和分析服务。人们还需要具备挖掘、清理和呈现数据的技能。企业使用数据科学家来获取、管理和分析大量非结构化数据。
R 是一种命令语言，广泛用于数据分析和统计计算。它是在 90 年代初开发的。R 是一个开源软件。R 是不受限制和灵活的，因为它是一个开源软件。R 的开放线路允许它与其他应用程序和系统结合。开源软件具有很高的质量标准，因为多人使用和迭代它们。作为一种编程语言，R 提供了对象、运算符和函数，允许雇主发现、建模和设想数据。R 的数据科学在商业世界中有很多可能性。Open R 是分析中使用最广泛的开源语言。从小到大，所有其他公司都更喜欢 R 而不是其他语言。
Created by Uplatz Training | Published 7/2021
Duration: 23h 4m | 34 sections | 39 lectures | Video: 1280×720, 44 KHz | 11.5 GB
Genre: eLearning | Language: English + SubLearn Data Science using R from scratch. Build your career as a Data Scientist. Explore knitr, buzz dataset, adv methods
你会学到什么
- 使用R编程的数据科学
- 成为数据科学家
- 数据科学学习路径
- 如何学习数据科学
- 数据收集和管理
- 模型部署和维护
- 设定期望值
- 将数据加载到R
- 数据科学与机器学习中的数据探索
- 用R语言探索数据
- 数据清理的好处
- R中的交叉验证
- 数据转换
- 建模方法
- 解决分类问题
- 在没有已知目标的情况下工作
- 评价模型
- 混淆矩阵
- 线性回归导论
- R中的线性回归
- 简单和多元回归
- 线性和逻辑回归
- R语言中的支持向量机
- 无监督方法
- 数据科学中的聚类
- R中的K-均值算法
- 层次聚类
- 市场篮子分析
- MBA与关联规则挖掘
- 实施MBA
- 关联规则学习
- 决策树算法
- 探索先进的方法
- 使用内核方法
- 文档和部署
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