Μάθετε R και Γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων

Η δημοτικότητα της γλώσσας προγραμματισμού R αυξάνεται, ειδικά στην επιστήμη δεδομένων και την ανάλυση.

Καθώς παρέχει καλύτερες τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων, R προγραμματισμός παίζει καθοριστικό ρόλο στη στατιστική.

Ωστόσο, η εκμάθηση αυτής της γλώσσας θα μπορούσε να είναι απογοητευτική εάν δεν έχετε έναν ξεκάθαρο δρόμο για να την προσεγγίσετε. Στο παρελθόν, μπορεί να είχατε ταλαιπωρηθεί πολύ κατά την εκμάθηση R ή οποιαδήποτε άλλη γλώσσα.

Εμπιστέψου με; δεν είσαι μόνος!

Μην το κατηγορείτε εξ ολοκλήρου στον εαυτό σας ή στη γλώσσα. το θέμα μπορεί να ήταν στην προσέγγισή σας. Ο τρόπος με τον οποίο μαθαίνεις κάτι έχει τεράστιο ρόλο στην επίτευξη του τελικού αποτελέσματος.

Εάν έχετε μια σαφή στρατηγική για το πώς και γιατί πρέπει να μάθετε μια συγκεκριμένη γλώσσα, η πιθανότητα να είστε ικανοί σε αυτήν ενισχύεται. Ομοίως, εάν ο στόχος και η στρατηγική σας δεν ευθυγραμμίζονται, μπορεί να βαρεθείτε τη γλώσσα και να καταλήξετε να την εγκαταλείψετε στη μέση.

Είναι ανάλογο με την εκμάθηση μιας προφορικής γλώσσας.

Έτσι, όταν είστε έτοιμοι να μάθετε το R, ξεκαθαρίστε πρώτα το κίνητρό σας, είτε πρόκειται για επέκταση των γνώσεών σας είτε για εύρεση καριέρας στην επιστήμη δεδομένων. Στη συνέχεια, ετοιμάστε μια στρατηγική και ευθυγραμμίστε την με τον στόχο σας.

…Και αρχίστε να μαθαίνετε.

Σε αυτό το άρθρο, θα μιλήσω για μερικούς καλούς πόρους για να μάθετε τη γλώσσα προγραμματισμού R που θα σας δώσει τη σωστή προσέγγιση για να κάνετε τα πράγματα πιο εύκολα.

Αλλά πρώτα πρώτα,

Τι είναι η Γλώσσα Προγραμματισμού R;

Η R είναι μια γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για γραφικά και στατιστικούς υπολογιστές.

Αναπτύχθηκε το 1993 από τους Ross Ihaka & Robert Gentleman. Είναι παρόμοια με τη γλώσσα προγραμματισμού – S. Θα μπορούσατε να πείτε ότι η γλώσσα προγραμματισμού R είναι μια υλοποίηση του S, που συνδυάζει τη σημασιολογία του λεξικού εύρους. Το λογισμικό είναι γραμμένο κυρίως σε C, R και Fortran.

Το R προσφέρει μια ευρεία ποικιλία στατιστικών και γραφικών τεχνικών εκτός από το ότι είναι εξαιρετικά επεκτάσιμο. Περιλαμβάνει κλασική στατιστική δοκιμή, γραμμική και μη γραμμική μοντελοποίηση, ανάλυση χρονοσειρών, ομαδοποίηση και ταξινόμηση.

Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα της γλώσσας R είναι η αβίαστη παραγωγή μιας καλά σχεδιασμένης πλοκής ποιότητας δημοσίευσης, συμπεριλαμβανομένων μαθηματικών τύπων και συμβόλων.

Οι δυνατότητες του R

Το R είναι ένα είδος ολοκληρωμένης σουίτας που αποτελείται από εγκαταστάσεις λογισμικού που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για υπολογισμούς, γραφική αναπαράσταση και χειρισμό δεδομένων.

Περιλαμβάνει:

  • Αποτελεσματική εγκατάσταση αποθήκευσης και διαχείρισης δεδομένων
  • Μια ολοκληρωμένη, συνεκτική και μεγάλη συλλογή εργαλείων ανάλυσης δεδομένων
  • Ένα κοστούμι διαφόρων τελεστών χρήσιμο στον υπολογισμό πινάκων σε συγκεκριμένους πίνακες
  • Απλή, αποτελεσματική και καλά ανεπτυγμένη γλώσσα προγραμματισμού με βρόχους, προϋποθέσεις και μεταβλητές που ορίζονται από το χρήστη
  • Γραφικές εγκαταστάσεις για την ανάλυση δεδομένων και την εμφάνισή τους σε έντυπη ή στην οθόνη
  • Το R έχει δυνατότητα επέκτασης μέσω πακέτων. Στην πραγματικότητα, περίπου 8 πακέτα παρέχονται με χρήση διανομής R, ενώ μπορούν να προστεθούν περισσότερα με την οικογένεια τοποθεσιών CRAN.
  • Διαλειτουργικότητα μεταξύ πλατφορμών
  • Αντί να χρησιμοποιεί μεταγλωττιστή, το R χρησιμοποιεί έναν διερμηνέα, ο οποίος διευκολύνει την ανάπτυξη κώδικα.
  • Συνδέεται καλά με διαφορετικές βάσεις δεδομένων και φέρνει πληροφορίες από MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite κ.λπ.
  • Ενσωματώνει ισχυρά εργαλεία για την επικοινωνία αναφορών σε διάφορες μορφές, όπως HTML, XML, CSV, PDF και διαδραστικούς ιστότοπους με πακέτα R.
  • Τα πακέτα R διαθέτουν διάφορους κώδικες, χαρακτηριστικά και λειτουργίες προσαρμοσμένες για στατιστική μοντελοποίηση, ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση, οπτικοποίηση, εισαγωγή δεδομένων και χειρισμό.

Πώς βοηθά το R στην ανάλυση δεδομένων;

Η ανάλυση δεδομένων με χρήση R πραγματοποιείται σε μια σειρά διαφορετικών βημάτων:

  • Πρόγραμμα ή εισαγωγή: Προγραμματισμός με R ή μπορείτε να εισάγετε δεδομένα από βάσεις δεδομένων και αρχεία στο περιβάλλον λογισμικού R
  • Μετασχηματισμός: Η οργάνωση δεδομένων γίνεται μετατρέποντας μια στήλη σε μεταβλητή κατά τη διάρκεια μιας γραμμής σε παρατήρηση. Παρατηρήστε τα ενδιαφέροντά σας, δημιουργήστε μια νέα μεταβλητή σε συνάρτηση με τις τρέχουσες μεταβλητές και ανακαλύψτε στατιστικά στοιχεία παρατήρησης.
  • Οπτικοποίηση: Αναπαραστάσεις δεδομένων σε γραφική μορφή για εύκολη αναγνώριση τάσεων, μοτίβων και εξαιρέσεων δεδομένων.
  • Μοντέλα: Αυτά είναι συμπληρωματικά εργαλεία οπτικοποίησης, όπως υπολογιστικά ή μαθηματικά εργαλεία για την απάντηση ερωτήσεων παρατήρησης.
  • Επικοινωνία: Επικοινωνία αποτελεσμάτων με άλλους, από την οπτικοποίηση έως τη μοντελοποίηση, με τη βοήθεια εύκολων στην παραγωγή πλοκών ποιότητας εκτύπωσης για κοινή χρήση με οποιονδήποτε στον κόσμο.
  Πώς να απενεργοποιήσετε τις αποδείξεις ανάγνωσης στο Skype

Ποιος χρησιμοποιεί το R και γιατί;

Το R δεν το εμπιστεύονται μόνο ακαδημαϊκοί αλλά και μεγάλες εταιρείες, όπως η Google, το Facebook, η Airbnb, η Uber και άλλες. Χρησιμοποιείται στην υγειονομική περίθαλψη, τη συμβουλευτική, την κυβέρνηση, την ασφάλιση, την ενέργεια, τα οικονομικά, τα μέσα ενημέρωσης, σχεδόν παντού. Το χρησιμοποιούν για στατιστικά συμπεράσματα, αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και ανάλυση δεδομένων.

Βλέπετε, η ζήτηση για R είναι σε διάφορους τομείς. Επιπλέον, η ανάλυση δεδομένων διαμορφώνει αναμφίβολα τις σύγχρονες επιχειρήσεις. Παρόλο που υπάρχουν πολλά διαθέσιμα εργαλεία, το R ξεχωρίζει. Είναι επειδή μπορεί να έχετε:

  • Excel και PowerBI, αλλά δεν διαθέτουν δυνατότητα μοντελοποίησης.
  • Η Python είναι ιδανική για τεχνητή νοημοσύνη και ML, αλλά δεν διαθέτει χαρακτηριστικά επικοινωνίας.
  • Το SAS είναι καλό για στατιστική ανάλυση αλλά όχι δωρεάν
  • Το Tableau είναι εξαιρετικό για γραφικές αναπαραστάσεις, αλλά πρέπει να τα πάει καλύτερα στη λήψη αποφάσεων και στα στατιστικά.

Ωστόσο, το R καλύπτει το κενό προσφέροντας μια εξαιρετική καμπύλη εκμάθησης με καλή ισορροπία εφαρμογής και ανάλυσης δεδομένων.

Ως εκ τούτου, είναι λογικό να μάθετε R για χειρισμό και ανάλυση δεδομένων και ακόμη και να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.

Και αυτός είναι ο λόγος που οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν το R για να κατανοήσουν δεδομένα, να πραγματοποιήσουν χειραγώγηση, να κάνουν την καλύτερη προσέγγιση και να επικοινωνήσουν με άλλους μέσω αναφορών, πινάκων εργαλείων ή εφαρμογών ιστού. Με αυτόν τον τρόπο, μια ενιαία πλατφόρμα εκτελεί όλη τη δουλειά.

Τώρα ξέρετε πώς λειτουργεί το R και γιατί πρέπει να το αναζητήσετε, αλλά πού να μάθετε το R;

Είναι τόσο δύσκολο να μάθεις;

Αν μου κάνατε αυτές τις ερωτήσεις πριν από μερικά χρόνια, θα έλεγα ναι, είναι λίγο δύσκολο λόγω της πολύπλοκης δομής του. Αλλά τώρα, εισάγονται πακέτα για να ξεπεραστεί αυτό το ζήτημα, το οποίο έχει κάνει τον χειρισμό δεδομένων ευκολότερο και διαισθητικό, και η δημιουργία γραφημάτων είναι μάλλον εύκολη.

Πακέτα όπως το TensorFlow και το Keras σάς επιτρέπουν να δημιουργείτε τεχνικές ML υψηλής τεχνολογίας. μπορείτε να καλέσετε Python, C++ και Java σε R και να συνδεθείτε με το Hadoop ή το Spark. Και το R έχει εξελιχθεί και ως προς την υπολογιστική ταχύτητα.

Λοιπόν, θέλετε να μάθετε R;

Υποθέτω ένα ΝΑΙ!

Ας βρούμε μερικούς καλούς πόρους για να μάθουμε το R.

Επιστήμονας Δεδομένων με τον Ρ

Αποκτήστε τις δεξιότητες R που μπορούν να σας βοηθήσουν να χτίσετε την καριέρα σας ως Επιστήμονας Δεδομένων Datacamp. Για να ξεκινήσετε το μάθημα, δεν χρειάζεστε καμία προηγούμενη γνώση ή εμπειρία σε αυτόν τον τομέα.

Θα σας διδάξουν την ευέλικτη γλώσσα R και πώς μπορείτε να τη χρησιμοποιήσετε για να εισάγετε, να χειρίζεστε, να οπτικοποιείτε και να καθαρίζετε δεδομένα, τα οποία είναι οι βασικές ολοκληρωμένες δεξιότητες που χρειάζεστε. Με διαδραστικές ασκήσεις, αποκτήστε πρακτική εμπειρία με διάσημα πακέτα R όπως το ggplot2 μαζί με πακέτα Tidyverse όπως το readr και το dplyr.

Το μάθημα θα σας εισάγει επίσης σε ορισμένα σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου που σας βοηθούν να μάθετε μηχανική μάθηση και στατιστικές τεχνικές που απαιτούνται για τη σύνταξη συναρτήσεων και τη διεξαγωγή ανάλυσης συμπλέγματος μόνοι σας.

Το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να ξεκινήσετε αυτό το μάθημα, να αναπτύξετε δεξιότητες R και να συνεχίσετε την πορεία σας για να γίνετε ένας επιτυχημένος επιστήμονας δεδομένων. Προσφέρουν 75+ ώρες μαθησιακών πόρων. Περιλαμβάνει την εισαγωγή της γλώσσας για να κυριαρχήσει τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων με τυπικές δομές δεδομένων όπως πίνακες, διανύσματα, πλαίσια δεδομένων κ.λπ.

R Προγραμματισμός AZ

Udemy φέρνει το R Programming AZ με πρακτικές ασκήσεις για να σας βοηθήσει να γίνετε επιστήμονας δεδομένων. Το μάθημα χωρίζεται σε 8 ενότητες, 82 διαλέξεις και διαρκεί περίπου 11 ώρες για να ολοκληρωθεί.

Σας διδάσκουν το R βήμα-βήμα και θα μάθετε πολύτιμες έννοιες που ισχύουν αμέσως μετά από κάθε διάλεξη. Και ένα άλλο υπέροχο πράγμα είναι ότι σας διδάσκουν έννοιες με τη βοήθεια ζωντανών παραδειγμάτων. Όλη η εκπαίδευση είναι γεμάτη από πραγματικές αναλυτικές προκλήσεις που θα λύσετε κατά τη διάρκεια της διάλεξής σας και της άσκησης της εργασίας σας.

  Πώς να μοιραστείτε την μπαταρία στο iPhone

Οποιοσδήποτε με οποιοδήποτε σύνολο δεξιοτήτων μπορεί να μάθει αυτό το μάθημα, αλλά πρέπει να μάθετε τη γλώσσα R και να αντιμετωπίσετε συναρπαστικές προκλήσεις. Το υλικό του μαθήματος σας διδάσκει τις βασικές του αρχές και πώς να δημιουργείτε μεταβλητές, διανύσματα, βρόχους και συναρτήσεις.

Θα μάθετε επίσης για την κανονική κατανομή και την πρακτική με οικονομικά δεδομένα, στατιστικά δεδομένα και αθλητικά δεδομένα. Επιπλέον, θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το R Studio και να το προσαρμόζετε με βάση τις προτιμήσεις σας.

Στο τέλος αυτού του μαθήματος, θα εγκαταστήσετε πακέτα R και θα κατανοήσετε τους μεγάλους αριθμούς, τους ακέραιους, τους διπλούς, τους χαρακτήρες και πολλά άλλα. Το μάθημα περιλαμβάνει επίσης προηγμένη οπτικοποίηση χρησιμοποιώντας το GGPlot2 μαζί με λύσεις εργασίας για το σπίτι και μπόνους σεμινάρια.

Στατιστικά στοιχεία με R

Coursera προσφέρει αυτό το μάθημα – Statistics with R Specialization για να σας βοηθήσει να κατακτήσετε το R για ανάλυση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων μοντελοποίησης, συμπερασμάτων και τεχνικών Bayes. Αυτό το μάθημα είναι εντελώς ΔΩΡΕΑΝ και προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο Duke.

Αυτό το μάθημα θα αποκτήσει δεξιότητες όπως στατιστικά συμπεράσματα, γραμμική παλινδρόμηση και στατιστική, RStudio, προγραμματισμός R, διερευνητική ανάλυση δεδομένων, έλεγχος στατιστικών υποθέσεων, Bayesian στατιστική, γραμμική παλινδρόμηση Bayes, συμπέρασμα Bayes, ανάλυση παλινδρόμησης και επιλογή μοντέλου.

Η εξειδίκευση θα σας διδάξει πώς να οπτικοποιείτε και να αναλύετε δεδομένα στη γλώσσα προγραμματισμού R και στη συνέχεια να δημιουργείτε αναπαραγώγιμες αναφορές. Θα μάθετε να εμφανίζετε στατιστικά συμπεράσματα στην ενοποιημένη φύση τους και να εκτελείτε μοντελοποίηση και άλλες τεχνικές για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Το μάθημα θα σας βοηθήσει επίσης να επικοινωνήσετε σωστά τα αποτελέσματα, να οργανώσετε και να οπτικοποιήσετε δεδομένα χρησιμοποιώντας πακέτα R και να ασκήσετε κριτική σε αποφάσεις και αξιώσεις. Θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε το χαρτοφυλάκιό σας με διάφορα έργα στην ανάλυση δεδομένων για να επιδείξετε τις γνώσεις και τις δεξιότητές σας, εκτός από την απόκτηση μιας υψηλά αμειβόμενης εργασίας.

Αυτό το μάθημα σε επίπεδο αρχαρίου διαρκεί περίπου 7 μήνες για ολοκλήρωση, διαθέτει ένα ευέλικτο πρόγραμμα, πλήρεις διαδικτυακές διαλέξεις και ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό μετά την ολοκλήρωση.

Ξεκινώντας με το R

Ένα άλλο μάθημα από την Coursera σε αυτήν τη λίστα είναι – Ξεκινώντας με το R.

Αυτό είναι ένα μάθημα αρχαρίου που διαρκεί περίπου 2 ώρες για να ολοκληρωθεί και μπορείτε να το έχετε πρόσβαση μόνο από την επιφάνεια εργασίας σας χωρίς να χρειάζεται λήψη. Αυτό το καθοδηγούμενο έργο σας διδάσκει τις βασικές αρχές προγραμματισμού R για να κάνετε το πρώτο σας βήμα προς την ανάλυση δεδομένων.

Εδώ, θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το R Studio ή το R GUI και τις διαφορετικές δομές δεδομένων και τύπους που χρησιμοποιούνται σε αυτήν τη γλώσσα. Τέλος, θα σας διδάξουν πώς να εγκαταστήσετε τα πακέτα R και να εισάγετε τα σύνολα δεδομένων σας στον χώρο εργασίας του R Studio.

Δεν υπάρχουν απαραίτητες προϋποθέσεις για την ολοκλήρωση αυτού του έργου. Αρκεί μόνο βασικές γνώσεις Η/Υ. Στο καθοδηγούμενο έργο, ο χώρος εργασίας σας θα είναι μια επιφάνεια εργασίας cloud στην οποία μπορείτε να έχετε πρόσβαση από το πρόγραμμα περιήγησής σας. Ο εκπαιδευτής σας θα σας καθοδηγήσει σε μια διαίρεση οθόνης μέσω ενός βίντεο για να σας κάνει να κατανοήσετε τα πράγματα βήμα προς βήμα.

Ανθρωπότητα

Μάθετε τον προγραμματισμό R για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων Ανθρωπότητα. Ο κατά προσέγγιση χρόνος που χρειάζεται αυτό το μάθημα είναι 3 μήνες με 10 ώρες προσπάθειας κάθε εβδομάδα και δεν χρειάζεται σκληρές προϋποθέσεις.

Το αναλυτικό πρόγραμμα περιλαμβάνει τη διδασκαλία σας πώς να κωδικοποιείτε σε R, γραμμή εντολών, SQL και Git, ώστε να μπορείτε να λύσετε προβλήματα που σχετίζονται με δεδομένα. Θα μάθετε βασικά στοιχεία της SQL όπως JOIN, δευτερεύοντα ερωτήματα και συναθροίσεις και θα τα χρησιμοποιήσετε για να απαντήσετε σε επιχειρηματικά προβλήματα.

Μάθετε βασικά στοιχεία, συμπεριλαμβανομένων των δομών δεδομένων, των βρόχων, των συναρτήσεων και των μεταβλητών. Επιπλέον, θα μάθετε πώς να οπτικοποιείτε δεδομένα μέσω του GGPlot2.

Το πρόγραμμα περιλαμβάνει έργα πραγματικής ζωής με καθηλωτικό περιεχόμενο που αναπτύχθηκε από ειδικούς, υποστήριξη καθοδηγητών και υπηρεσίες σταδιοδρομίας, όπως βιογραφικά και κριτικές χαρτοφυλακίου. Μελετήστε σύμφωνα με το δικό σας πρόγραμμα και λάβετε εξατομικευμένα σχόλια, πρακτικές συμβουλές και πρόσθετες προτάσεις για περισσότερους πόρους.

  Πώς να δημιουργήσετε προφίλ χρηστών βίντεο Amazon Prime

ML Επιστήμονας με τον R

Κατακτήστε τη γλώσσα R για να γίνετε ένας σίγουρος επιστήμονας μηχανικής μάθησης Datacamp. Προσφέρουν συνολικά 15 μαθήματα με 60+ ώρες προσπάθειας εκμάθησης R. Εδώ; θα βελτιώσετε τις δεξιότητές σας R με μια εργαλειοθήκη και θα εκτελείτε μάθηση χωρίς επίβλεψη και επίβλεψη.

Θα σας διδάξουν πώς να επεξεργάζεστε δεδομένα για τη δημιουργία μοντέλων, να εκπαιδεύσετε και να οπτικοποιήσετε τα μοντέλα και να δοκιμάσετε την απόδοσή τους. Επιπλέον, θα βοηθήσετε στη ρύθμιση των παραμέτρων τους για καλύτερη απόδοση.

Εν τω μεταξύ, θα μάθετε επίσης Bayesian στατιστικά, Spark και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Θα σας διδάξουν βασικά στοιχεία της μηχανικής εκμάθησης για ταξινόμηση, πώς μπορείτε να προβλέψετε μελλοντικά γεγονότα μέσω γραμμικής παλινδρόμησης, τυχαίας, δασών, xgboost και μοντέλων πρόσθετων.

Θα μάθετε επίσης διαστάσεις, ομαδοποίηση, ML στο Tidyverse, logistic regression, ανάλυση cluster, ML with a caret, μοντέλα που βασίζονται σε δέντρα, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων, μοντελοποίηση θεμάτων, συντονισμό υπερπαραμέτρων και πολλά άλλα.

Ανάλυση δεδομένων με R

Η Edureka προσφέρει το εκπαιδευτικό πρόγραμμα– Ανάλυση δεδομένων με R για να σας βοηθήσει να αποκτήσετε τεχνογνωσία στον χειρισμό δεδομένων, την οπτικοποίηση, την διερευνητική ανάλυση δεδομένων, την εξόρυξη, την ανάλυση συναισθημάτων και την παλινδρόμηση.

Η εκπαίδευση μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να μάθετε το R Studio για μελέτες περιπτώσεων σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης και λιανικής. Έχουν σχεδιάσει αυτό το μάθημα για να προσφέρει τις δεξιότητες και τις γνώσεις που απαιτούνται για να γίνει επαγγελματίας στην ανάλυση δεδομένων. Καλύπτει βασικές έννοιες R σε προηγμένα θέματα όπως το σύνολο δέντρων αποφάσεων, το συνεργατικό φιλτράρισμα και άλλα.

Οι ενότητες σάς καθοδηγούν σε σημαντικές ορολογίες όπως επιχειρηματική ευφυΐα, δεδομένα και πληροφορίες, επιχειρηματικές αναλύσεις και πολλά άλλα. Θα μάθετε μεθόδους εισαγωγής δεδομένων, διερευνητική ανάλυση δεδομένων, ομαδοποίηση, γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση, εποπτευόμενες τεχνικές ML, ANOVA, πακέτα R, δημιουργία γραφημάτων και πολλά άλλα, μαζί με εργασίες έργου.

Για να παρακολουθήσετε αυτό το μάθημα, χρειάζεστε βασικές γνώσεις στατιστικής. Περιλαμβάνει 30 ώρες διαδικτυακών μαθημάτων, όπου θα λάβετε πρακτικές εργασίες για να ολοκληρώσετε μετά από κάθε μάθημα, μαζί με πρόσβαση στο μάθημα εφ’ όρου ζωής με παρουσιάσεις, ηχογραφήσεις μαθημάτων, οδηγούς εγκατάστασης και κουίζ. Λάβετε πιστοποιητικό για την ολοκλήρωση του μαθήματος.

YouTube

Μάθετε R on YouTube με τον Barton Poulson, ο οποίος διδάσκει τα βασικά της γλώσσας R και του στατιστικού υπολογισμού.

Το σεμινάριο καλύπτει θέματα όπως πώς να εγκαταστήσετε το R, πράγματα σχετικά με το R Studio, συνάρτηση γραφικής παράστασης, πακέτα, ιστογράμματα, γραφήματα ράβδων, γραφήματα διασποράς, συνάρτηση σύνοψης, επικάλυψη γραφημάτων και περιγραφή συνάρτησης.

Διδάσκει επίσης πώς να επιλέγετε περιπτώσεις, παράγοντες, μορφή δεδομένων, πώς να εισάγετε δεδομένα, να εισάγετε δεδομένα, τις έννοιες της ιεραρχικής ομαδοποίησης, την παλινδρόμηση, τα κύρια στοιχεία και πολλά άλλα.

Codecademy

Codecademy σας εισάγει στις θεμελιώδεις έννοιες της γλώσσας προγραμματισμού R. Δεν υπάρχουν συγκεκριμένες προϋποθέσεις για την εκμάθηση αυτού του μαθήματος ή οποιαδήποτε γνώση κωδικοποίησης απαιτείται.

Εδώ, θα μάθετε πώς να οργανώνετε δεδομένα, να τα τροποποιείτε και να καθαρίζετε τα πλαίσια δεδομένων. Θα σας διδάξουν επίσης να δημιουργείτε οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εμφανίζετε πληροφορίες. Εκτός από αυτό, θα μάθετε τον έλεγχο υποθέσεων και τη στατιστική για να διαπρέψετε στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων.

Το αναλυτικό πρόγραμμα του μαθήματος περιλαμβάνει επίσης τις βασικές αρχές των συγκεντρωτικών στοιχείων και την ένωση πινάκων με dplyr. Υπολογίστε τη λειτουργία, τη μέση και τη διάμεσο. και στατιστικά όπως τεταρτημόρια, διατεταρτημόριο εύρος και τεταρτημόρια.

Μπορείτε επίσης να δοκιμάσετε τις γνώσεις σας μέσω κουίζ για να βελτιώσετε τη σύνταξη και τη μνήμη. Χρειάζονται περίπου 20 ώρες για να ολοκληρώσετε το μάθημα και με το πρόγραμμα Pro, μπορείτε να κερδίσετε ένα πιστοποιητικό.

Datamentor

Datamentor Το μάθημα περιλαμβάνει απεριόριστη πρόσβαση σε 45+ βίντεο, διαδραστικές εργασίες, eBook R Essentials και ένα έργο.

Σας εξοικειώνει με τις βασικές αρχές της επιστήμης δεδομένων, τις διαδικασίες της και τα διάφορα βήματα που πρέπει να κάνετε για να ολοκληρώσετε μια εργασία επιστήμης δεδομένων, όπως η λήψη δεδομένων, η εξερεύνηση, η μοντελοποίηση και η επικοινωνία της αναφοράς.

συμπέρασμα

Με πολλούς διαθέσιμους πόρους, η εκμάθηση της γλώσσας προγραμματισμού R δεν είναι πλέον δύσκολη υπόθεση. Το μόνο που χρειάζεστε είναι να έχετε πάθος για μάθηση και έντονη επιθυμία να εμπλακείτε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.

Λοιπόν, είστε επίδοξος επαγγελματίας της επιστήμης δεδομένων; 💡

Μάθετε R με τη βοήθεια των προαναφερθέντων καταπληκτικών μαθημάτων.