สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับการอัพเกรดหลักสูตร R Analytics

นี่คือข่าวดี! หลักสูตร Data Analytics with R ของเราได้รับการอัปเกรดเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ ตอนนี้หลักสูตรการวิเคราะห์ R เต็มไปด้วยโมดูลและคุณสมบัติที่จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในเครื่องมือและเทคนิคที่ใช้เป็นประจำในอุตสาหกรรม

การส่งผ่านค่าเทียบกับการส่งผ่านโดยจาวาอ้างอิง

การอัปเกรดหลักสูตรนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ R กลายเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมที่ธุรกิจต่างๆนำมาใช้มากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากมีแพ็คเกจมากมายความสามารถในการคำนวณทางสถิติและเทคนิคกราฟิก นอกจากนี้ยังเป็นภาษาที่ต้องการสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R จะช่วยให้คุณเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ Data Science ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการเขียนโปรแกรม R สามารถเป็นประตูสู่อาชีพการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จได้! โปรดทราบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของเราด้วยการอัปเกรดหลักสูตร R ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณมีทักษะการวิเคราะห์ที่ร้อนแรงที่สุดในอุตสาหกรรมและเตรียมให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากโอกาสในการทำงานที่เข้ามาในแบบของคุณ

คุณสมบัติหลักสูตร R Analytics ที่อัปเกรดแล้ว

หลักสูตรการวิเคราะห์ R ที่มีประสิทธิภาพสูงอยู่แล้วได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมเพื่อรวม“ dplyr” การกรองร่วมกันการวัดผลทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่ม k-mean และแนวคิดแผนผังการตัดสินใจ รายละเอียดคุณสมบัติของหลักสูตรที่อัปเกรดมีดังนี้:

1. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆเช่น Business Intelligence, Business Analytics, Data, Information, ลำดับชั้นของข้อมูล
2. ใช้แพ็กเกจ R“ dplyr” ในการรวมแบบ SQL
3. คำอธิบายที่ละเอียดถี่ถ้วนสำหรับการวัดผลทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับการจัดกลุ่ม k-mean เช่นคลัสเตอร์ศูนย์ totss insidess tot.withinss และ betweenss
4. Collaborative Filtering - User Based Collaborative Filtering (UBCF), Item Based Collaborative Filtering (IBCF)
5. แนวคิดต้นไม้ตัดสินใจเช่นฟังก์ชัน Impurity, ดัชนี Gini, การตัดแต่งกิ่ง, เอนโทรปีโดยละเอียด
6. นอกจากนี้คุณยังจะได้ทำงานในโครงการจริงเกี่ยวกับการวิเคราะห์ตะกร้าตลาดและการแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้โครงสร้างการตัดสินใจฟอเรสต์แบบสุ่มและแนวคิดการถดถอยโลจิสติกส์

นอกเหนือจากนี้การอัปเกรดหลักสูตรยังให้การฝึกอบรมโบนัสในรูปแบบของวิดีโอด้วยตนเองในหัวข้อต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด
2. กรณีศึกษาการแบ่งกลุ่ม

ทำไมต้องเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R

R เป็นภาษาและสภาพแวดล้อมสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิกและสามารถขยายได้สูง เป็นภาษาที่มีประสิทธิภาพซึ่งนำเสนอเทคนิคทางสถิติที่หลากหลายเช่นการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและแบบไม่เชิงเส้นการทดสอบทางสถิติแบบคลาสสิกการวิเคราะห์อนุกรมเวลาการจัดหมวดหมู่การจัดกลุ่มและความสามารถด้านกราฟิก R ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Hadoop พร้อมยูทิลิตี้ RHadoop โดยที่ Hadoop จะใช้เป็นที่เก็บข้อมูลและ 'R' สำหรับการวิเคราะห์ R ได้รับชัยชนะเหนือ SAS ในด้านความสามารถทางสถิติความสามารถด้านกราฟิกต้นทุนและชุดแพ็คเกจที่หลากหลายด้วยเหตุผลอื่น ๆ

ความรู้พื้นฐานทางสถิติและความถนัดเชิงปริมาณและความสัมพันธ์ที่มีต่อตัวเลขเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับคุณในการเริ่มเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญที่มีภูมิหลังที่ไม่ใช่ไอทีเช่นการตลาดการขายและเศรษฐศาสตร์ที่มีความกระตือรือร้นที่จะประกอบอาชีพด้านการวิเคราะห์ก็สามารถเรียนรู้ R ได้นอกจากนี้ยังเป็นทักษะที่แนะนำมากที่สุดสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ Data Science

หลักสูตร Edureka R Analytics ได้รับการดูแลเป็นพิเศษโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้ทักษะ R ที่จำเป็นเช่นการโหลดข้อมูลการจัดการข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจการสร้างภาพข้อมูลเทคนิคการถดถอยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์การขุดข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึกและการใช้ R's เครื่องมือการเขียนโปรแกรม ตรวจสอบวันที่แบทช์ R ที่กำลังจะมาถึง .

มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป

กระทู้ที่เกี่ยวข้อง:

วิธีจัดเรียงอาร์เรย์ใน c ++

10 สุดยอดทักษะด้านเทคโนโลยีสู่ปริญญาโทในปี 2559