Tout ce que vous devez savoir sur la mise à niveau du cours R Analytics

Ce blog R analytics traite des mises à jour du cours Data Analytics with R. d'Edureka. Ce cours d'analyse de données R vous prépare aux parcours de carrière en science des données et Big Data.

Voici de bonnes nouvelles! Notre cours d'analyse de données avec R a été mis à niveau pour suivre le rythme des changements rapides dans l'industrie de l'analyse. Le cours d'analyse R contient désormais des modules et des fonctionnalités qui vous aideront à maîtriser les outils et les techniques couramment utilisés dans l'industrie.





Cette mise à niveau du cours intervient à un moment où R est devenu un langage de programmation populaire qui est de plus en plus adopté par les entreprises pour sa richesse en packages, ses capacités de calcul statistique et ses techniques graphiques. C'est également le langage préféré des Data Scientists, et l'apprentissage de l'analyse de données avec R vous aidera à vous lancer dans un parcours d'apprentissage Data Science. Il ne fait aucun doute que la programmation R peut être votre porte d'entrée vers une carrière d'analyse réussie! En gardant cela à l'esprit, notre analyse de données avec mise à niveau du cours R a été conçue pour vous doter des compétences analytiques les plus pointues du secteur et vous préparer à tirer le meilleur parti des opportunités de carrière qui se présentent à vous.

Fonctionnalités du cours R Analytics mises à niveau

Le cours d'analyse R déjà très performant a maintenant été renforcé pour inclure le «dplyr», le filtrage collaboratif, les mesures statistiques associées au clustering k-means et les concepts d'arbre de décision. Voici les fonctionnalités améliorées du cours en détail:



  1. Introduction à divers sujets tels que la Business Intelligence, Business Analytics, Data, Information, Hiérarchie des informations.
  2. Utilisation du package R «dplyr» dans les jointures de type SQL.
  3. Explications exhaustives des mesures statistiques associées au regroupement de k-moyennes, telles que, cluster, centres, totss, withins, tot.withins et entre.
  4. Filtrage collaboratif - Filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur (UBCF), filtrage collaboratif basé sur l'élément (IBCF).
  5. Les concepts d'arbre de décision comme la fonction d'impureté, l'indice de Gini, l'élagage, l'entropie en détail.
  6. Vous pourrez également travailler sur des projets pratiques sur l'analyse du panier de marché et la segmentation des clients, à l'aide d'arbres de décision, de forêts aléatoires et de concepts de régression logistique.

En plus de cela, la mise à niveau du cours vous offre une formation supplémentaire sous forme de vidéos à votre rythme sur les sujets suivants:

  1. Analyse du panier de consommation
  2. Étude de cas de segmentation

Pourquoi apprendre la programmation R?

R est un langage et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques et est hautement extensible. C'est un langage puissant qui fournit une grande variété de techniques statistiques telles que la modélisation linéaire et non linéaire, les tests statistiques classiques, l'analyse de séries chronologiques, la classification, le regroupement et les capacités graphiques. R permet aux utilisateurs de gérer et d'analyser les données avec Hadoop avec l'utilitaire RHadoop dans lequel Hadoop sera utilisé comme magasin de données et «R» pour l'analyse. R l'emporte sur SAS pour ses capacités statistiques, ses capacités graphiques, son coût et son riche ensemble de packages, entre autres raisons.

Des connaissances statistiques élémentaires et une aptitude quantitative et une affinité avec les nombres sont les conditions préalables pour commencer à apprendre la programmation R. Même les professionnels issus de milieux non informatiques tels que le marketing, les ventes et l'économie qui souhaitent faire carrière dans l'analyse peuvent apprendre R. C'est également la compétence la plus recommandée pour les aspirants en science des données.



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Le cours Edureka R Analytics a été spécialement organisé avec des experts du secteur pour vous aider à acquérir des compétences essentielles en R telles que le chargement de données, la manipulation de données, l'analyse de données exploratoire, la visualisation de données, les techniques de régression, l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'analyse des sentiments et l'utilisation des R. outils de programmation. Découvrez les prochaines dates des lots R .

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