Data Science

Bouw een sterke basis in data-analyse en statistische analyse met behulp van R, R Studio en GGPlot2 door middel van stapsgewijze, praktische oefeningen die zijn ontworpen voor complete beginners.

Leer R-programmering vanaf nul om statistische analyse uit te voeren, complexe datasets op te schonen en professionele datavisualisaties te bouwen met ggplot2.

Leer de basisprincipes van R-syntaxis en datastructuren beheersen om uw reis naar statistische berekeningen en professionele datawetenschap te beginnen.

Leer hoe u kwantitatieve gegevens importeert, opschoont, analyseert en visualiseert met R en RStudio om uw reis naar datawetenschap te starten.

Leer om gegevens op te schonen, te visualiseren en te analyseren met behulp van R, en bouw een sterke basis in statistische modellering en datagestuurde besluitvorming.

Leer de basisprincipes van kansrekening, steekproeftechnieken en exploratieve gegevensanalyse beheersen met behulp van moderne R-workflows om betrouwbare conclusies uit gegevens te trekken.

Leer hoe u hypothesen kunt testen, onzekerheid kunt schatten en zelfverzekerd gegevensinzichten kunt rapporteren met behulp van R en RStudio.

Leer inzichten en patronen in gegevens te ontdekken door middel van moderne manipulatie- en visualisatietechnieken voor datawetenschap.

Bouw een solide basis in R om gegevens te beheren, te transformeren en te analyseren met behulp van moderne programmeersyntaxis en essentiële gegevensstructuren.

Bouw een solide basis in statistische analyse en dataverkenning met behulp van R om echte problemen op te lossen en complexe datasets te interpreteren.

Bouw een sterke basis in data-analyse en statistische berekeningen door R-syntaxis, datamanipulatie en exploratieve data-analyse onder de knie te krijgen.

Stel uw datawetenschappelijke omgeving op door versiebeheer met Git en GitHub onder de knie te krijgen, reproduceerbare rapporten in Markdown te schrijven en te beginnen met R.

Beheers de essentiële omgevingen en bibliotheken, waaronder Jupyter Notebooks en RStudio, om een moderne en reproduceerbare datawetenschappelijke werkruimte te bouwen.

Leer gegevens manipuleren, analyseren en visualiseren door een sterke basis te leggen in R-syntaxis en moderne statistische programmeerworkflows.

Bouw een solide basis in data-analyse en visualisatie door de kerntools van het R-ecosysteem onder de knie te krijgen.

Leer om robuuste R-pakketten te maken en de beste praktijken voor software-engineering voor datawetenschappelijke toepassingen te implementeren.

Organiseer uw gegevensprojecten en maak reproduceerbare rapporten door de Unix-opdrachtregel, versiebeheer met Git en projectbeheer in RStudio onder de knie te krijgen.

Een praktische beginnersgids voor het bouwen en interpreteren van machine learning-modellen met behulp van de R-taal en het tidymodels-framework.

Bouw een sterke basis in data science door te leren hoe u regressiemodellen kunt construeren, interpreteren en valideren met behulp van moderne R-technieken.

Ontdek de basisprincipes van statistische modellering en leer hoe u datatrends kunt voorspellen met behulp van moderne R-programmeertechnieken.

Leer gegevens uit websites te extraheren met behulp van R en fundamentele schraaptechnieken voor praktische gegevensanalyse.

Ontwikkel fundamentele programmeer- en data-analysevaardigheden in MATLAB om biologische gegevens effectief en reproduceerbaar te interpreteren en te visualiseren.

Leer de basisprincipes van genetische veredelingsprogrammasimulatie en scenario-evaluatie met behulp van het AlphaSimR-pakket in R.

Leer hoe u tijdafhankelijke gegevens kunt analyseren en nauwkeurige voorspellende modellen kunt bouwen met behulp van R om echte voorspellingsproblemen op te lossen.