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コース概要
RとTableauを活用した高度な分析手法
データの分類方法
クラスタリングとモデルの作成法
Rにおける基本的なプログラミング構文と仕組み
Rの基礎知識
導入編
開発環境の準備手順
RおよびTableauを用いた回帰分析
総括とまとめ
- 回帰モデルの作成方法
- 回帰結果の可視化手法
- 値の予測および比較方法
- RとRStudioのインストール・設定手順
- Rserveのセットアップ法
- RとTableau間でのデータ転送方法
- データの整理およびクリーニング手法
- Rにおけるモデリングおよびスクリプト作成法
- CRISP-DMフレームワークの活用方法
- TDSPモデルの取り扱い方
- データ要約作成法
- 変数について
- ループ処理の仕組み
- 条件分岐文の活用方法
- ベクターとは何か?
- Rにおける関数およびパッケージの扱い方
- クラスタリングアルゴリズムの利用法
- クラスター作成手順
- クラスター化されたデータの可視化手法
要求
対象者
- データサイエンティスト
- Tableauの利用経験があること
14 時間
お客様の声 (2)
トレーナーの知識に基づき、すべてのトピックがカスタマイズされてカバーされます
eleni - EUAA
コース - Forecasting with R
機械翻訳
StatcanとCERを例に挙げた実際のアプリケーション。
Matthew - Natural Resources Canada
コース - Data Analytics With R
機械翻訳