Rによる実践データサイエンス：回帰分析、予測、テキストマイニング

生のデータは、その隠されたストーリーを抽出する方法を知っている場合にのみ価値があります。このコースは、Rプログラミング言語を使用して、データ分析、統計モデリング、および予測分析を習得するための明確なテキストベースの道筋を提供します。 構造化された書面による説明と実践的なコード例に取り組むことにより、基本的な統計的基盤の理解から、洗練された予測モデルの構築、非構造化テキストの分析へと進歩します。あらゆるデータセットでデータを操作し、将来のトレンドを予測し、意味のあるパターンを発見する自信を得るでしょう。 学習内容： - 最新のRパッケージを使用して、基礎統計、確率分布、およびデータ視覚化の原則を理解します。 - 線形およびロジスティック回帰モデルを構築および評価し、関係性を特定し、データ駆動型の予測を行います。 - K-Meansなどのクラスタリング手法を適用してデータをセグメント化し、複雑なデータセット内の隠されたパターンを発見します。 - 最新のtidy dataワークフローを使用してテキストマイニングと感情分析を実行し、非構造化テキストからインサイトを抽出します。 - 自己回帰および移動平均アプローチを含む時系列モデルを使用して、将来のトレンドを予測します。 - 最新のtidyverseの慣例とベストプラクティスを使用して、クリーンで再現性のあるデータワークフローを実装します。 このコースは、高度な回帰分析、クラスタリング、テキスト分析、および予測手法に進む前に、コアとなる統計的概念とデータ準備の基本から始まります。構造化された説明を読み、即座に応用できるように設計された実世界のコードスニペットを研究することで学習します。 このコースは、初心者、データアナリスト志望者、およびRをツールキットに追加したい専門家向けに設計されており、事前のプログラミングや高度な統計の知識は必要ありません。 データサイエンスへの旅を始め、今日からRの予測能力を解き放ちましょう。