Моделирование данных с помощью Tidyverse в R

Организации полагаются на данные, чтобы принимать стратегические решения, но необработанные данные ценны только тогда, когда вы знаете, как их моделировать. Понимание того, как задавать правильные вопросы и переводить их в надежные статистические модели, является критическим навыком для любого начинающего аналитика или ученого. Этот текстовый курс проведет вас через процесс структурирования, анализа и моделирования данных с использованием R и современной экосистемы Tidyverse. Вы перейдете от написания основных запросов к построению структурированных предсказательных конвейеров, которые раскрывают скрытые шаблоны и взаимосвязи в ваших наборах данных. Что вы узнаете: Понимание основных терминов статистического моделирования и как сопоставлять бизнес-вопросы с аналитическими подходами; Подготовка и предварительная обработка необработанных данных с использованием современных инструментов tidyverse, таких как dplyr и рецепты; Создание и оценка прогнозных моделей с использование стандартизированного интерфейса parsnip; Анализ производительности модели и интерпретация результатов Выявление скрытых тенденций и взаимосвязей в сложных наборах данных с помощью структурированного исследовательского анализа; Применение современных рабочих процессов для поддержания чистоты, воспроизводимости и простоты обслуживания кода моделирования. Курс начинается с основных понятий вопросов данных и исследовательского анализа, прежде чем представить вам структурированные модели. Вы будете читать четкие объяснения, изучать практические фрагменты кода R и выполнять письменные упражнения, чтобы укрепить свое обучение. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое знание R и хотят научиться моделированию структурированных данных. Не требуется предварительного опыта в области статистики или машинного обучения. Начните изучать, как превратить необработанные данные в предсказуемые выводы сегодня.