วิทยาศาสตร์ข้อมูล

สร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการวิเคราะห์ข้อมูลและวิเคราะห์สถิติโดยใช้ R, R Studio และ GGPlot2 ผ่านขั้นตอนที่ค่อยเป็นค่อยไป และการฝึกอบรมในโลกจริงที่ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น

เรียนรู้การเขียนโปรแกรม R ตั้งแต่ต้น เพื่อให้สามารถทำการวิเคราะห์ทางสถิติ ทำความสะอาดชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และสร้างภาพจำลองข้อมูลระดับมืออาชีพด้วย ggplot2

เรียนรู้พื้นฐานของไวยากรณ์ R และโครงสร้างข้อมูล เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณในสถิติการคำนวณและวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพ

เรียนรู้การนำเข้า, ทำความสะอาด, วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลเชิงปริมาณ โดยใช้ R และ RStudio เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เรียนรู้ที่จะทำความสะอาด, ภาพ, และวิเคราะห์ข้อมูล ใช้ R, สร้างฐานที่แข็งแกร่งในโมเดลสถิติและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เรียนรู้พื้นฐานของทฤษฎีความน่าจะเป็น เทคนิคการเก็บตัวอย่าง และวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ โดยใช้กระบวนการทำงาน R สมัยใหม่ เพื่อสรุปข้อมูลที่เชื่อถือได้

เรียนรู้การทดสอบสมมติฐาน การประเมินความไม่แน่นอน และรายงานความเข้าใจข้อมูลอย่างมั่นใจโดยใช้ R และ RStudio

เรียนรู้ที่จะเปิดเผยความเข้าใจและรูปแบบในข้อมูล ผ่านการควบคุมและเทคนิคการแสดงภาพแบบสมัยใหม่ สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สร้างรากฐานที่มั่นคงใน R เพื่อจัดการ, เปลี่ยนแปลง, และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ไวยากรณ์การเขียนโปรแกรมสมัยใหม่และโครงสร้างข้อมูลที่จำเป็น

สร้างฐานที่มั่นคงในการวิเคราะห์สถิติและสำรวจข้อมูลโดยใช้ R เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกจริงและตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อน

สร้างฐานที่แข็งแกร่งในการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติการคำนวณโดยการเรียนรู้ไวยากรณ์ R การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ

สร้างสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณโดยการเรียนรู้การควบคุมเวอร์ชันด้วย Git และ GitHub, เขียนรายงานที่สามารถทำซ้ำได้ใน Markdown, และเริ่มต้นด้วย R

เรียนรู้สภาพแวดล้อมและไลบรารีที่จำเป็น รวมถึง Jupyter Notebooks และ RStudio เพื่อสร้างพื้นที่ทำงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทันสมัยและสามารถสร้างซ้ำได้

เรียนรู้การจัดการ, วิเคราะห์, และแสดงข้อมูลโดยการสร้างฐานที่แข็งแกร่งในไวยากรณ์ R และกระบวนการทำงานของโปรแกรมสถิติสมัยใหม่

เรียนรู้วิธีสร้างแพ็กเกจ R ที่แข็งแกร่งและนำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์มาใช้สำหรับแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ค้นพบพื้นฐานของการสร้างแบบจำลองทางสถิติและเรียนรู้การทำนายแนวโน้มข้อมูลโดยใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรม R ที่ทันสมัย

เรียนรู้การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้ R และเทคนิคการ Scraping พื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปฏิบัติ

พัฒนาทักษะพื้นฐานการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลใน MATLAB เพื่อตีความและแสดงภาพข้อมูลทางชีววิทยาได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำซ้ำได้

เรียนรู้พื้นฐานของการจำลองโปรแกรมการปรับปรุงพันธุ์ทางพันธุกรรมและการประเมินสถานการณ์โดยใช้แพ็กเกจ AlphaSimR ใน R