コース概要

1 日目: 言語の基礎

    コースの紹介 Data Science について Data Science 定義 Data Science を実行するプロセス。
ご紹介R Language
  • 変数と型
  • 制御構造 (ループ/条件文)
  • R Scalars、ベクトル、および R ベクトルを定義する行列
  • マトリックス
  • 文字列とテキストの操作 文字データ型
  • IOファイル
  • リスト
  • 機能 機能紹介
  • クロージャ
  • ラップ/塗布機能
  • データフレーム
  • すべてのセクションのラボ
  • 2日目: 中級R Programming
  • データフレームとファイル I/O ファイルからのデータの読み取り データの準備 組み込みのデータセット 視覚化 グラフィック パッケージ Lot() / barplot() / hist() / boxplot() / 散布図 ヒート マップ ggplot2 パッケージ (qplot()、ggplot())
  • Dplyr による探索
  • すべてのセクションのラボ
  • 3 日目: 上級 Programming R あり

      NA 分布 (二項分布、ポアソン分布、正規分布) を扱う R 統計関数を使用した統計モデリング
    回帰 線形回帰の導入
  • 推奨事項
  • テキスト処理 (tm パッケージ / Wordclouds)
  • クラスタリング クラスタリングの概要

      K平均値
    分類 分類の概要
  • ナイーブ・ベイズ
  • ディシジョン ツリー
  • キャレットパッケージを使用したトレーニング
  • アルゴリズムの評価
  • R と Big Data R をデータベースに接続する
  • Big Data 生態系
  • すべてのセクションのラボ

    要求

    • 基本的なプログラミングの知識があることが望ましい

    セットアップ

    • 最新のノートパソコン
    • 最新の
    • R studioと R環境がインストールされていること。
     21 時間

    参加者の人数



    Price per participant

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    21 時間

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