Наука о данных

Создайте прочную основу в области анализа данных и статистического анализа с использованием R, R Studio и GGPlot2 с помощью пошаговых, реальных упражнений, предназначенных для начинающих.

Изучите язык программирования R с нуля, чтобы выполнять статистический анализ, очищать сложные наборы данных и создавать профессиональные визуализации данных с помощью ggplot2.

Освойте основы синтаксиса и структур данных R, чтобы начать свой путь в области статистических вычислений и профессиональной науки о данных.

Научитесь импортировать, очищать, анализировать и визуализировать количественные данные с помощью R и RStudio, чтобы начать свой путь в области науки о данных.

Научитесь очищать, визуализировать и анализировать данные с помощью R, заложив прочную основу для статистического моделирования и принятия решений на основе данных.

Освойте основы теории вероятностей, методов выборки и разведочного анализа данных, используя современные рабочие процессы R, чтобы делать достоверные выводы из данных.

Создать прочную основу в анализе данных и статистических вычислений, овладев синтаксисом R, манипулирование данными и исследовательский анализ данных.

Создайте свою среду для исследования данных, освоив управление версиями с помощью Git и GitHub, создавая воспроизводимые отчеты в Markdown и начав с R.

Освоите основные среды и библиотеки, включая Jupyter Notebooks и RStudio, чтобы создать современное и воспроизводимое рабочее пространство для науки о данных.

Обучение манипулированию, анализу и визуализации данных на основе изучения синтаксиса R и современных рабочих процессов статистического программирования.

Создайте прочный фундамент в анализе и визуализации данных, овладев основными инструментами экосистемы R.

Учитесь создавать надежные пакеты R и внедрять передовые методы разработки программного обеспечения для приложений науки данных.

Организуйте свои проекты и создавайте воспроизводимые отчеты, овладев командной строкой Unix, управлением версиями с помощью Git и управлением проектами в RStudio.

Практическое руководство для начинающих по созданию и интерпретации моделей машинного обучения с использованием языка R и платформы tidymodels.

Создайте прочную основу в науке данных, изучая, как строить, интерпретировать и проверять регрессионные модели с использованием современных методов R.

Узнайте основы статистического моделирования и научитесь прогнозировать тенденции данных с помощью современных методов программирования на R.

Узнайте, как извлекать данные с веб-сайтов с помощью R и основных методов скрапирования для практического анализа данных.

Развивать фундаментальные навыки программирования и анализа данных в MATLAB для эффективной и воспроизводимой интерпретации и визуализации биологических данных.

Освоить основы моделирования генетических программ селекции и оценки сценариев с использованием пакета AlphaSimR в R.

Учитесь анализировать временные данные и создавать точные модели предсказания с помощью R для решения реальных задач прогнозирования.

Учитесь строить, интерпретировать и применять линейные и множественные регрессионные модели для того, чтобы уверенно делать прогнозы на основе данных.