Све што треба да знате о надоградњи курса Р Аналитицс



Овај блог о Р аналитици говори о ажурирањима Едурекине Аналитике података са Р курсом. Овај курс за анализу података Р припрема вас за путове науке о подацима и великих података у каријери.

Ево неколико сјајних вести! Наш курс Аналитика података са Р је надограђен како би ишао у корак са брзим променама у аналитичкој индустрији. Курс Р аналитике сада је препун модула и функција које ће вам помоћи да савладате алате и технике који се рутински користе у индустрији.





Ова надоградња курса долази у време када се Р појавио као популаран програмски језик који предузећа све више усвајају због богатства пакета, могућности статистичког рачунања и графичких техника. Такође је преферирани језик за научнике података, а учење аналитике података помоћу Р помоћи ће вам да кренете путем учења науке података. Нема сумње да програмирање Р може бити ваш улаз у успешну аналитичку каријеру! Имајући ово на уму, наша аналитика података са надоградњом курса Р осмишљена је тако да вас опреми најврућим аналитичким вештинама у индустрији и припреми да максимално искористите могућности за каријеру које вам се појаве.

Надограђене карактеристике курса Р Аналитицс

Већ снажни курс Р аналитике сада је додатно ојачан и укључује „дплир“, заједничко филтрирање, статистичке мере повезане са к-средином кластеризацијом и концепте стабла одлучивања. Ево надограђених карактеристика курса у детаље:



  1. Увод у разне теме попут пословне интелигенције, пословне аналитике, података, информација, хијерархије информација.
  2. Коришћење Р пакета „дплир“ у спајањима налик СКЛ-у.
  3. Исцрпна објашњења за статистичке мере повезане са к-средином кластера, као што су кластер, центри, тоссс, Витхинсс, Тот.витхинсс и Бетвеенсс.
  4. Сарадничко филтрирање - Заједничко филтрирање засновано на кориснику (УБЦФ), Заједничко филтрирање засновано на ставкама (ИБЦФ).
  5. Појмови стабла одлучивања попут функције нечистоће, Гини индекса, обрезивања, ентропије у детаље.
  6. Такође ћете радити на практичним пројектима на анализи тржишне корпе и сегментацији купаца, користећи стабла одлучивања, концепте случајних шума и логистичке регресије.

Поред ових, надоградња курса пружа вам и додатну обуку у облику видео записа о самосталној теми о следећим темама:

  1. Анализа тржишне корпе
  2. Студија случаја сегментације

Зашто научити Р програмирање?

Р је језик и окружење за статистичко рачунање и графику и изузетно је проширив. То је моћан језик који пружа широк спектар статистичких техника као што су линеарно и нелинеарно моделирање, класични статистички тестови, анализа временских серија, класификација, кластерисање и графичке могућности. Р омогућава корисницима управљање и анализу података помоћу Хадооп-а помоћу услужног програма РХадооп, при чему ће се Хадооп користити као складиште података и „Р“ за аналитику. Р осваја САС на статистичким могућностима, графичким могућностима, трошковима и богатом пакету пакета између осталих разлога.

Елементарно статистичко знање и квантитативна склоност и афинитет према бројевима су предуслови да започнете учење Р програмирања. Чак и професионалци из не-ИТ порекла, као што су маркетинг, продаја и економија, који желе да направе аналитичку каријеру, могу да науче Р. Такође је вештина која се највише препоручује за кандидате за Дата Сциенце.



питхон __инит__ класа

Курс Едурека Р аналитике посебно је припремљен од стручњака из индустрије да би вам помогао да научите основне Р вештине као што су учитавање података, манипулација подацима, истраживачка анализа података, визуелизација података, технике регресије, предиктивна аналитика, рударење подацима, анализа расположења и употреба Р-ова алати за програмирање. Погледајте предстојеће датуме серије Р .

Имате питање за нас? Молимо вас да то споменете у одељку за коментаре и јавићемо вам се.

Повезани постови:

10 најтоплијих техничких вештина за савладавање у 2016. години