Навигация по сайту
Календарь
«    Ноябрь 2020    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30 
Реклама
Интересненько
Опрос сайта
 
В каком виде Вы обычно читаете книги?
В бумажном
В электронном
Статистика
Полезные ссылки
  • Статистика
  • Правообладателям
  • Карта сайта
  • Журналистам
  • Расширенный поиск
  • Что в мире
    Популярное
  • Т. Кристиан Миллер. Невероятное. История преступления, в которое никто не поверил
  • Линейные и броненосные корабли. Канонерские лодки
  • Курс по созданию анимационных flat video в After Effect (2019) HDRip
  • Атлас операций Второй мировой войны. 160 карт операций и битв
  • Александр Курзанцев. Как я учился в магической школе. Сборник книг
  • Михаил Тихонов. Невернувшийся. Прыжок над бездной
  • А. Смит. Энциклопедия рисования
  • Александр Курзанцев. Инквизитор поневоле
  • Тираны России и СССР
  • Датчики и исполнительные механизмы: КИП технической системы
  • Lisp: Жемчужины программирования
  • Вин Чунь. Блокирующие техники
  • Юрий Москаленко, Алекс Нагорный. Берсерк забытого клана. Обратная сторона Войны
  • Александр Шапочкин, Алексей Широков. Варлок. Поле боя. Фаворитки. Сборник
  • Sекс, убийство и смысл жизни
  • Скачать бесплатно » Обучающее видео » Язык R для аналитики (2020) в отличном качестве
    Автор: Hottei Отзывов 0 | Просмотров: 51 | |


    Язык R для аналитики (2020)


    Язык R для аналитики (2020)

    Мы живём в эпоху цифровизации, когда каждый процесс можно автоматизировать и упростить свою работу. На языке R можно написать код, который освободит вам время для новых проектов. Научитесь легко собирать данные из различных систем. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R-Studio. Автоматизируйте рутинные задачи.

    Самая универсальная область применения R — аналитика
    Используя R, вы можете провести статистические тесты и проверить гипотезы, построить графики и сделать прогноз.
    1. Легко собирайте данные из различных систем с R
    2. Прокачайтесь до уровня middle в прогнозировании и визуализации в R-Studio
    3. Автоматизируйте свои рутинные задачи после прохождения курса

    Возможности после обучения
    1. Собирать
    Данные из большинства аналитических систем
    2. Преобразовывать
    R-скрипты для переработки получаемых данных в зависимости от задач
    3. Анализировать
    Рутинные процессы с помощью скриптов и показывать результаты на графиках

    Достижения и ключевые навыки после обучения

    Достигнутые результаты:
    1. Составлен прогноз продаж в зависимости от погоды
    2. Собраны несколько наборов данных в один
    3. Проведён анализ продаж интернет-маркетинга
    4. Проведён анализ потребительских привычек регионов России
    5. Составлен прогноз цены квартиры на основе характеристик

    Ключевые навыки:
    1. Сбор данных из большинства веб-аналитических систем
    2. Преобразование данных с помощью R-скриптов
    3. Работа с клиент-серверными, облачными и локальными базами данных на языке R
    4. Разработка скриптов для рассылки писем и создания наглядных графиков

    Программа обучения:

    Модуль 1 - Базовые принципы программирования на R
    Рассмотрим базовые возможности языка R, научимся настраивать R-Studio и начнём использовать для простых операций.
    1. R и R-Studio
    2. Переменные их типы
    3. Объявление переменных в R
    4. Арифметические операции
    5. Логические переменные и операции
    6. Ветвление
    7. Циклы

    Модуль 2 - Отличия R от традиционного программирования
    Познакомимся с векторами и техниками программирования в R.
    1. Понятие вектора, векторные операции
    2. Использование функций
    3. Обзор основных функций и пакетов R

    Модуль 3 - Работа с наборами данных
    Научимся импортировать данные в R, познакомимся с фреймами данных, освоим базовые операции (просмотр, обращение к данным, преобразование, соединение, фильтрация).
    1. DataFrame — что это и для чего
    2. Импорт DataFrame в R
    3. Простейшее исследование DataFrame
    4. Доступ к переменным DataFrame (знак $)
    5. Базовые операции с DataFrame
    6. Фильтрация DataFrame

    Модуль 4 - Визуализация в R
    Познакомимся со способами визуализации данных в R, научимся применять визуализацию в зависимости от данных, интерпретировать графики. Научимся оценивать распределение, описательные статистики для двух и более переменных, узнаем о корреляции и регрессии.
    1. Основы визуализации в R
    2. Построение гистограмм — функция hist
    3. Построение boxplot
    4. Построение графиков зависимостей двух переменных

    Модуль 5 - Продвинутая визуализация в R
    Познакомимся с продвинутыми способами визуализации данных в R, научимся работать со сложными наборами данных и интерпретировать их.
    1. Базовый шаблон ggplot
    2. Геометрические типы и преобразования
    3. Управление графическими параметрами
    4. Группировка данных
    5. Системы координат
    6. Оси, легенды, подписи
    7. Разделение графиков по фасетам
    8. Интерактивная визуализация в Shiny

    Модуль 6 - Исследовательский анализ данных в R
    Научимся подготавливать данные к дальнейшей работе, анализу структуры, классификации без обучения (кластерный анализ).
    1. Стандартизация данных
    2. Иерархическая кластеризация
    3. Метод k-средних (kmeans)
    4. Основы мультивариативного анализа в R

    Модуль 7 - Основы прогнозирования в R
    Узнаем про основные модели прогнозирования, познакомимся с линейной регрессией и научимся её построению, оценке и использованию.
    1. Модели прогнозирования
    2. Линейная регрессия
    3. Построение модели линейной регрессии в R
    4. Оценка модели линейной регрессии и её использование

    Модуль 8 - Создание и использование моделей в R
    Узнаем больше о различных моделях прогнозирования и их использовании в полевых условиях, научимся их строить и валидировать. Познакомимся с работой с предсказанием категории и с несбалансированными данными.
    1. Логистическая регрессия
    2. Основные модели, основанные на деревьях решений
    3. Валидация модели
    4. Дилемма смещения-дисперсии
    5. Работа с предсказанием категории
    6. Работа с несбалансированными данными
    7. Имплементация модели в работу компании




    Название: Язык R для аналитики
    Год выхода: 2020
    Автор: Ольга Титова, Андрей Макеев (Нетология)
    Жанр: Видеокурс, программирование, разработка, обучение
    Формат: MP4
    Видео: AVC | 1280x720 | ~585 Kbps
    Аудио: AAC | 112 kb/s | 32 KHz
    Язык: Русский
    Продолжительность: 18:34:17
    Размер: 9.04 Gb

    Скачать Язык R для аналитики (2020)

    Купить печатную версию на LITRES
    Пожалуйста, нажмите на кнопки соц.сетей (расположенные ниже), поделитесь с друзьями и знакомыми ссылкой на статью если она вам понравилась. а если не понравилась.. тоже). Заранее спасибо;>>>
     

      В этом курсе мы создадим свой Блог с использованием самых современных технологий! Angular & NodeJS - MEAN Stack. В этом курсе мы создадим полноценный Блог с использованием самых современных
      В курсе «Решение практических задач на C++» на примере создания игры «Быки и коровы» рассматриваются основные принципы проектирования, разработки и оптимизации приложения, написанного на C++. После
      В этом курсе я быстро и доступно научу вас настраивать Webpack для сборки любых проектов, любых конфигураций. Благодаря простоте объяснений, абсолютно любой за пару часов научится, а главное поймет
      В этом курсе мы создадим клон сайта Medium используя Angular и NgRx. Этот курс полностью сфокусирован на реальное программирование используя Angular и NgRx. Мы начнем с пустой папки и шаг за шагом
      Возможно, с тобой такое происходило: смотришь на работы коллег на Vimeo, Dribble, Behance и замечаешь, что у лучших авторов есть что-то важное, чего нет у тебя. Вроде, и инструментарий ты уже знаешь,
      Мечтаете работать удаленно и сейчас в поиске специализации. Уже работаете администратором курса, тонете в рутине и ищете пути, как оптимизировать повторяющиеся процессы. Думаете как выделиться среди
      В рамках этого видеокурса вы будете рассматривать и изучать все основные темы и понятия, которые необходимо знать каждому разработчику, чтобы успешно и с удовольствием создавать свои собственные
      За 3 недели вы научитесь самостоятельно разрабатывать аккуратные и полезные сайты, лендинги, интернет-магазины. Уже после первой недели разберетесь с платформой и сможете сделать лендинг и
    Комментарии: Оставить комментарий
    Информация
    Комментировать статьи на сайте возможно только в течении 1 дней со дня публикации.