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课程介绍： 数据科学包括数学、商业洞察力、工具、流程和机器学习技术等各个领域。所有这些领域的混合有助于我们从原始数据中发现远景或设计，这些数据在形成大业务决策时可能非常有用。作为数据科学家，您的职责是检查需要回答哪些问题以及在哪里可以找到相关数据。数据科学家应该具备商业洞察力和分析服务。人们还需要具备挖掘、清理和呈现数据的技能。企业使用数据科学家来获取、管理和分析大量非结构化数据。 R 是一种命令语言，广泛用于数据分析和统计计算。它是在 90 年代初开发的。R 是一个开源软件。R 是不受限制和灵活的，因为它是一个开源软件。R 的开放线路允许它与其他应用程序和系统结合。开源软件具有很高的质量标准，因为多人使用和迭代它们。作为一种编程语言，R 提供了对象、运算符和函数，允许雇主发现、建模和设想数据。R 的数据科学在商业世界中有很多可能性。Open R 是分析中使用最广泛的开源语言。从小到大，所有其他公司都更喜欢 R 而不是其他语言。 Created by Uplatz Training | Published 7/2021 Duration: 23h 4m | 34 sections | 39 lectures | Video: 1280×720, 44 KHz | 11.5 GB Genre: eLearning | Language: English + Sub Learn Data Science using R from scratch. Build your career as a Data Scientist. Explore knitr, buzz dataset, adv methods 你会学到什么 使用R编程的数据科学 成为数据科学家 数据科学学习路径 如何学习数据科学 数据收集和管理 模型部署和维护 设定期望值 将数据加载到R 数据科学与机器学习中的数据探索 用R语言探索数据 数据清理的好处 R中的交叉验证 数据转换 建模方法 解决分类问题 在没有已知目标的情况下工作 评价模型 混淆矩阵 线性回归导论 R中的线性回归 简单和多元回归 线性和逻辑回归 R语言中的支持向量机 无监督方法 数据科学中的聚类 R中的K-均值算法 层次聚类 市场篮子分析 MBA与关联规则挖掘 实施MBA 关联规则学习 决策树算法 探索先进的方法 使用内核方法 文档和部署 猜你喜欢R语言中基于统计建模和机器学习技术的时间序列数据分析训练营 (1.000)全面掌握R语言中Keras, Mxnet, H2O等深度学习工具视频教程 (1.000)全面掌握R语言机器学习和统计建模技术和工具视频教程 (1.000)2021版Python贝叶斯分析概率事件评估理论与实践视频教程 (1.000)完全监督机器学习模型R语言实现详解视频教程 (1.000)
