Описание
Вы один из тех, кто интересуется, какой язык программирования выучить и какое data science обучение выбрать? Витает ли в воздухе идея пройти data science обучение, но вы до сих пор откладываете это на неопределенный срок? Data science это довольно популярный предмет изучения в последнее время. Управление данными, визуализация данных и машинное обучение - наука о данных включает в себя все эти разделы, а экосистема пакетов позволяет вам делать удивительные вещи, которые в противном случае могут быть намного более сложными с использованием других языков программирования. Особенно в области визуализации данных.
Сегодня Data science обучение становится всё более популярным
Если вы недавно смотрели предложения о работе, вы, должно быть, заметили растущий спрос на Data Scientists. И это глобальная тенденция. В следующие 3 года 10 миллионов + новых рабочих мест будут вакантными для тех, кто тратит хотя бы немного времени на курсы по науке о данных. Если вы хотите получить работу в течение длительного времени, а также получать высокую зарплату уже сегодня, потратьте свое время на data science обучение и изучение R, пройдя открытый курс машинного обучения.
Я собираюсь преподать вам это data science обучение, чтобы познакомить вас с основами R. В этом курсе вы изучите науку о данных у меня, преподавателя по R-native, я работаю над 4 проектами и провожу 8 тематических исследований. Это поможет вам быстро узнать, что такое наука о данных с нуля. R обычно называют немного сложным в изучении, но я тут именно для того, чтобы познакомить вас с основами, пока вы не почувствуете себя уверенно.
Настоящие примеры помогут вам ответить на вопрос «data science это», «как» и «почему» наука о данных использует R. В этом более чем 30-часовом курсе по науке о данных вы будете использовать более 100 частей учебного материала, а также шаблоны кода, чтобы вы могли упростить R и сэкономить свое время.
Преимущества курса
- Изучая R со мной, наука о данных раскроется для вас в новом свете, вы изучите основы и сделаете первые шаги в понимании искусственного интеллекта и то, как он влияет на современный мир.
- Я расскаду ценность прохождения data science обучение и как это может изменить ваши карьервные перспективы, а может вы перейдете в совершенно новую сферу data science.
- Я проверю, как хорошо вы поняли материал и научитесь импортировать и экспортировать данные с использованием R.
- Вы также узнаете преимущества использования набора dplyr для лучшим управлением данных, вы увидите почему ggplot2 идеально подходит для визуализации данных.
- Вы узнаете больше об управлении данными, визуализации и об условных выражениях в R.
Эти пункты являются лишь верхушкой айсберга курса по науке о данных. На нашей желтой подводной лодке мы сможем исследовать R еще глубже погрузиться в открытый курс машинного обучения.
Google, Facebook, Twitter, AirBnB, Uber и другие используют R для определенных целей
Data science это универсальный предмет, нет ни одного языка программирования, который бы не подходил под любые потребности. Такова жизнь. Я могу только сказать, что Google использует R при оценке эффективности рекламы и экономических прогнозах. Facebook использует R для анализа поведения пользователя. Команда Twitter также делает визуализацию данных с помощью R. Microsoft, AirBnB, Uber и другие крупные компании также нанимают R-компетентных разработчиков, поэтому это хорошие причины пройти data science обучение в 2019 году и изучить программирование с R. Поверьте мне, я тут, чтобы помочь вам в изучении науки с нуля.
Что вы изучите?
- Узнаете как пользоваться R для обработки данных и машинного обучения Узнаете преимущества карьеры специалиста по данным Получите практические навыки, изучите кейсы и примеры для лучшего понимания программирования на R Изучите основные фишки работы с R
Требования
- Никаких предварительных знаний не требуется Все программное обеспечение для данного курса в свободном доступе
Содержание
Course consist of total 22ч 31м of content, in total.
Раздел 1: Знакомство с преподавателем
Раздел 2: Введение в Data Science
Раздел 3: Обзор курса обучения
Раздел 4: Введение в R
Раздел 5: R программирование
Раздел 6: R структура данных
Раздел 7: Импорт и Экспорт в R
Раздел 8: Управление данными
Раздел 9: Визуализация данных
Раздел 10: Введение в статистику
Раздел 11: Тест гипотезы
Раздел 12: Тест гипотезы на практике
Раздел 13: Инструменты машинного обучения
Раздел 14: Понимание бизнес-кейсов
Раздел 15: Предварительная обработка данных
Раздел 16: Supervised Learning : Regression
Раздел 17: Обзор классификаций
Раздел 18: Логическая регрессия
Раздел 19: K-NN изучение
Раздел 20: Изучение SVM
Раздел 21: Naive Bayes
Раздел 22: Древо решений
Отзывы о платформе BitDegree
