Science des Données

Construisez une base solide en analyse de données et en analyse statistique à l'aide de R, R Studio et GGPlot2 grâce à des exercices concrets et étape par étape conçus pour les débutants.

Apprenez la programmation R à partir de zéro pour effectuer des analyses statistiques, nettoyer des ensembles de données complexes et créer des visualisations de données professionnelles avec ggplot2.

Maîtrisez les bases de la syntaxe R et des structures de données pour commencer votre parcours dans le calcul statistique et la science des données professionnelle.

Apprenez à importer, nettoyer, analyser et visualiser des données quantitatives à l'aide de R et de RStudio pour démarrer votre parcours en science des données.

Apprenez à nettoyer, visualiser et analyser des données à l'aide de R, en construisant une base solide dans la modélisation statistique et la prise de décision basée sur les données.

Maîtrisez les bases de la théorie des probabilités, des techniques d'échantillonnage et de l'analyse exploratoire des données à l'aide de flux de travail R modernes pour tirer des conclusions fiables à partir des données.

Apprenez à effectuer des tests d'hypothèses, à estimer l'incertitude et à rapporter des informations sur les données en toute confiance à l'aide de R et RStudio.

Apprenez à découvrir des informations et des modèles dans les données grâce à des techniques modernes de manipulation et de visualisation pour la science des données.

Construisez une base solide en R pour gérer, transformer et analyser des données en utilisant une syntaxe de programmation moderne et des structures de données essentielles.

Construisez une base solide en analyse statistique et exploration de données en utilisant R pour résoudre des problèmes du monde réel et interpréter des ensembles de données complexes.

Construire une base solide dans l'analyse de données et le calcul statistique en maîtrisant la syntaxe R, la manipulation de données et l'analyse exploratoire des données.

Créez votre environnement de science des données en maîtrisant le contrôle de version avec Git et GitHub, en rédigeant des rapports reproductibles en Markdown et en commençant par R.

Maîtrisez les environnements et bibliothèques essentiels, notamment Jupyter Notebooks et RStudio, pour créer un espace de travail de science des données moderne et reproductible.

Apprenez à manipuler, analyser et visualiser des données en construisant une base solide dans la syntaxe R et les flux de travail de programmation statistique modernes.

Construisez une base solide en analyse et visualisation de données en maîtrisant les outils de base de l'écosystème R.

Apprenez à créer des packages R robustes et à mettre en œuvre les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle pour les applications de science des données.

Organisez vos projets de données et créez des rapports reproductibles en maîtrisant la ligne de commande Unix, le contrôle de version avec Git et la gestion de projet dans RStudio.

Construisez une base solide en science des données en apprenant à construire, interpréter et valider des modèles de régression à l'aide de techniques R modernes.

Un guide pratique pour débutants sur la construction et l'interprétation de modèles d'apprentissage automatique à l'aide du langage R et du framework tidymodels.

Découvrez les fondamentaux de la modélisation statistique et apprenez à prédire les tendances des données à l'aide de techniques de programmation R modernes.

Apprenez à extraire des données de sites Web en utilisant R et des techniques de grattage fondamentales pour l'analyse pratique des données.

Développer des compétences fondamentales en programmation et en analyse de données dans MATLAB pour interpréter et visualiser des données biologiques de manière efficace et reproductible.

Maîtrisez les bases de la simulation de programmes de sélection génétique et de l'évaluation de scénarios à l'aide du package AlphaSimR en R.

Apprenez à analyser des données dépendantes du temps et à construire des modèles prédictifs précis à l'aide de R pour résoudre des problèmes de prévision réels.