Her er nogle gode nyheder! Vores dataanalyse med R-kursus er blevet opgraderet for at holde trit med de hurtige ændringer i analyseindustrien. R analytics-kurset er nu fyldt med moduler og funktioner, der hjælper dig med at mestre værktøjer og teknikker, der rutinemæssigt bruges i branchen.
Denne kursusopgradering kommer på et tidspunkt, hvor R har vist sig at være et populært programmeringssprog, der i stigende grad bliver vedtaget af virksomheder for sin rigdom af pakker, statistiske beregningsfunktioner og grafiske teknikker. Det er også det foretrukne sprog for dataforskere, og indlæring af dataanalyser med R hjælper dig med at starte en datalogi-læringssti. Der kan ikke være tvivl om, at R-programmering kan være din gateway til en succesrig analytisk karriere! Med dette i tankerne er vores dataanalyse med R-kursusopgradering designet til at udstyre dig med de hotteste analytiske færdigheder i branchen og forberede dig på at få mest muligt ud af de karrieremuligheder, der kommer din vej.
mislykkes hurtigt vs fejlsikker
Opgraderede R Analytics-kursusfunktioner
Det allerede kraftfulde R-analytikekursus er nu blevet yderligere styrket til at omfatte “dplyr”, samarbejdsfiltrering, statistiske målinger forbundet med k-betyder klyngedannelse og beslutningstræskoncepter. Her er de opgraderede kursusfunktioner i detaljer:
- Introduktion til forskellige emner som Business Intelligence, Business Analytics, Data, Information, informationshierarki.
- Brug af R-pakken 'dplyr' i SQL-lignende sammenføjninger.
- Udtømmende forklaringer på statistiske målinger forbundet med k-betyder klyngedannelse, såsom klynge, centre, totss, withinss, tot.winsins og betweenss.
- Collaborative Filtering - User Based Collaborative Filtering (UBCF), Item Based Collaborative Filtering (IBCF).
- Beslutningstræskoncepter som urenhedsfunktion, Gini-indeks, beskæring, entropi i detaljer.
- Du kommer også til at arbejde på praktiske projekter med analyse af markedskurve og kundesegmentering ved hjælp af beslutningstræer, tilfældige skove og logistiske regressionskoncepter.
Ud over disse giver kursusopgraderingen dig bonusuddannelse i form af selvstemmende videoer om følgende emner:
- Analyse af markedskurven
- Segmenteringsstudie
Hvorfor lære R-programmering?
R er et sprog og miljø for statistisk computing og grafik og er meget udvidelig. Det er et stærkt sprog, der giver en bred vifte af statistiske teknikker såsom lineær og ikke-lineær modellering, klassiske statistiske tests, tidsserie-analyse, klassificering, klyngedannelse og grafiske muligheder. R giver brugerne mulighed for at administrere og analysere data med Hadoop med RHadoop-værktøjet, hvor Hadoop vil blive brugt som datalager og 'R' til analyse. R vinder over SAS blandt andet på grund af statistisk kapacitet, grafisk kapacitet, omkostninger og rig sæt pakker.
apache gnist sammenlignet med hadoop mapreduce
Elementær statistisk viden og kvantitativ evne og tilknytning til tal er forudsætningerne for, at du kan begynde at lære R-programmering. Selv fagfolk fra ikke-it-baggrunde såsom marketing, salg og økonomi, der er ivrige efter at gøre en karriere inden for analyse, kan lære R. Det er også den mest anbefalede færdighed for datalogi-aspiranter.
Edureka R Analytics Course er specielt kurateret med eksperter fra branchen for at hjælpe dig med at lære vigtige R-færdigheder såsom indlæsning af data, manipulation af data, sonderende dataanalyse, datavisualisering, regressionsteknikker, forudsigende analyse, datamining, sentimentanalyse og anvendelse af R'er programmeringsværktøjer. Tjek de kommende R-batchdatoer .
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet, og vi vender tilbage til dig.
Relaterede indlæg:
hvad er forskellen mellem c ++ og java