Вот отличные новости! Наш курс Data Analytics with R был обновлен, чтобы идти в ногу с быстрыми изменениями в аналитической индустрии. Курс аналитики R теперь наполнен модулями и функциями, которые помогут вам освоить инструменты и методы, которые обычно используются в отрасли.
Это обновление курса происходит в то время, когда R стал популярным языком программирования, который все чаще используется предприятиями из-за его богатства пакетов, возможностей статистических вычислений и графических методов. Это также предпочтительный язык для специалистов по анализу данных, и изучение аналитики данных с помощью R поможет вам встать на путь обучения науке о данных. Не может быть никаких сомнений в том, что программирование на R может стать вашим ключом к успешной карьере аналитика! Помня об этом, наша аналитика данных с обновлением курса R была разработана, чтобы вооружить вас самыми популярными аналитическими навыками в отрасли и подготовить вас к максимально возможному использованию карьерных возможностей, которые появляются на вашем пути.
как изменить целое число в Python
Обновленные функции курса R Analytics
И без того мощный курс аналитики R был дополнительно расширен и теперь включает «dplyr», совместную фильтрацию, статистические измерения, связанные с кластеризацией k-средних, и концепции дерева решений. Вот подробные характеристики обновленных курсов:
- Введение в различные темы, такие как бизнес-аналитика, бизнес-аналитика, данные, информация, иерархия информации.
- Использование пакета R «dplyr» в SQL-подобных соединениях.
- Исчерпывающие объяснения статистических показателей, связанных с кластеризацией k-средних, таких как кластер, центры, общие, внутренние, общие и промежуточные.
- Совместная фильтрация - Совместная фильтрация на основе пользователей (UBCF), Совместная фильтрация на основе элементов (IBCF).
- Подробно о таких понятиях дерева решений, как функция примесей, индекс Джини, обрезка, энтропия.
- Вы также сможете работать над практическими проектами по анализу рыночной корзины и сегментации клиентов с использованием деревьев решений, случайного леса и концепций логистической регрессии.
В дополнение к этому, обновление курса предоставляет вам дополнительное обучение в виде видео для самостоятельного изучения по следующим темам:
- Анализ рыночной корзины
- Пример сегментации
Зачем изучать программирование на R?
R - это язык и среда для статистических вычислений и графики, которые легко расширяются. Это мощный язык, который предоставляет широкий спектр статистических методов, таких как линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификация, кластеризация и графические возможности. R позволяет пользователям управлять и анализировать данные с помощью Hadoop с помощью утилиты RHadoop, в которой Hadoop будет использоваться в качестве хранилища данных, а «R» - для аналитики. R превосходит SAS по статистическим возможностям, графическим возможностям, стоимости и богатому набору пакетов среди других причин.
Элементарные статистические знания, а также количественные способности и близость к числам являются предпосылками для того, чтобы вы начали изучать программирование на R. Даже профессионалы, не связанные с ИТ, такие как маркетинг, продажи и экономика, которые хотят сделать карьеру в области аналитики, могут изучить R. Это также наиболее рекомендуемый навык для соискателей в области Data Science.
Курс Edureka R Analytics был специально разработан отраслевыми экспертами, чтобы помочь вам освоить основные навыки R, такие как загрузка данных, манипулирование данными, исследовательский анализ данных, визуализация данных, методы регрессии, прогнозная аналитика, интеллектуальный анализ данных, анализ настроений и использование R. инструменты программирования. Узнайте о предстоящих датах выпуска R .
отсортировать массив c ++
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях, и мы свяжемся с вами.
Похожие сообщения:
что такое визуализация данных в таблице
10 самых популярных технических навыков, которые нужно освоить в 2016 году