Khoa học dữ liệu

Xây dựng nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu và phân tích thống kê bằng R, R Studio và GGPlot2 thông qua các bài tập thực tế, từng bước được thiết kế cho người mới bắt đầu.

Hãy học lập trình R từ đầu để thực hiện phân tích thống kê, làm sạch các tập dữ liệu phức tạp và xây dựng các hình ảnh trực quan dữ liệu chuyên nghiệp với ggplot2.

Nắm vững các nguyên tắc cơ bản về cú pháp và cấu trúc dữ liệu trong R để bắt đầu hành trình của bạn vào lĩnh vực tính toán thống kê và khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Hãy học cách nhập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu định lượng bằng R và RStudio để bắt đầu hành trình khám phá khoa học dữ liệu của bạn.

Hãy học cách làm sạch, trực quan hóa và phân tích dữ liệu bằng R, xây dựng nền tảng vững chắc về mô hình thống kê và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Nắm vững các kiến ​​thức cơ bản về lý thuyết xác suất, kỹ thuật lấy mẫu và phân tích dữ liệu thăm dò bằng cách sử dụng các quy trình làm việc hiện đại của R để rút ra kết luận đáng tin cậy từ dữ liệu.

Xây dựng một nền tảng vững chắc trong phân tích dữ liệu và tính toán thống kê bằng cách nắm vững cú pháp R, thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu thám hiểm.

Tạo dựng môi trường khoa học dữ liệu của bạn bằng cách nắm vững kiểm soát phiên bản với Git và GitHub, viết báo cáo có thể tái tạo trong Markdown, và bắt đầu với R.

Giỏi các môi trường và thư viện thiết yếu, bao gồm Jupyter Notebooks và RStudio, để xây dựng một không gian làm việc khoa học dữ liệu hiện đại và tái tạo.

Học cách thao tác, phân tích và hình dung dữ liệu bằng cách xây dựng một nền tảng vững chắc trong cú pháp R và các luồng công việc lập trình thống kê hiện đại.

Học cách tạo các gói R mạnh mẽ và áp dụng các phương pháp hay nhất về kỹ thuật phần mềm cho các ứng dụng khoa học dữ liệu.

Khám phá các nguyên tắc cơ bản của mô hình thống kê và học cách dự đoán xu hướng dữ liệu bằng các kỹ thuật lập trình R hiện đại.

Học cách trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng R và các kỹ thuật scraping nền tảng cho phân tích dữ liệu thực tế.

Phát triển các kỹ năng lập trình và phân tích dữ liệu nền tảng trong MATLAB để diễn giải và trực quan hóa dữ liệu sinh học một cách hiệu quả và có thể tái tạo.

Nắm vững các nguyên tắc cơ bản về mô phỏng chương trình nhân giống di truyền và đánh giá kịch bản bằng cách sử dụng gói AlphaSimR trong R.