¡Aquí tienes buenas noticias! Nuestro curso Data Analytics with R se ha actualizado para seguir el ritmo de los rápidos cambios en la industria de la analítica. El curso de análisis de R ahora está repleto de módulos y características que lo ayudarán a dominar las herramientas y técnicas que se utilizan habitualmente en la industria.
Esta actualización del curso llega en un momento en que R ha surgido como un lenguaje de programación popular que las empresas están adoptando cada vez más por su riqueza de paquetes, capacidades de cálculo estadístico y técnicas gráficas. También es el idioma preferido para los científicos de datos, y aprender análisis de datos con R lo ayudará a embarcarse en un camino de aprendizaje de ciencia de datos. ¡No cabe duda de que la programación R puede ser su puerta de entrada a una carrera de análisis exitosa! Teniendo esto en cuenta, nuestro análisis de datos con la actualización del curso R ha sido diseñado para equiparlo con las habilidades analíticas más avanzadas de la industria y prepararlo para aprovechar al máximo las oportunidades profesionales que se le presenten.
Funciones mejoradas del curso de R Analytics
El curso de análisis de R que ya estaba lleno de energía ahora se ha reforzado aún más para incluir 'dplyr', filtrado colaborativo, medidas estadísticas asociadas con la agrupación en clústeres de k-medias y conceptos de árbol de decisión. Aquí están las características mejoradas del curso en detalle:
- Introducción a diversos temas como Business Intelligence, Business Analytics, Datos, Información, Jerarquía de información.
- Usando el paquete de R 'dplyr' en combinaciones de tipo SQL.
- Explicaciones exhaustivas para las medidas estadísticas asociadas con la agrupación de k-medias, como clúster, centros, totss, withinss, tot.withinss y betweeninss.
- Filtrado colaborativo: filtrado colaborativo basado en el usuario (UBCF), filtrado colaborativo basado en elementos (IBCF).
- Conceptos de árbol de decisión como función de impureza, índice de Gini, poda, entropía en detalle.
- También podrá trabajar en proyectos prácticos sobre análisis de la canasta de mercado y segmentación de clientes, utilizando árboles de decisión, bosque aleatorio y conceptos de regresión logística.
Además de estos, la actualización del curso le brinda capacitación adicional en forma de videos a su propio ritmo sobre los siguientes temas:
- Análisis de la cesta de mercado
- Estudio de caso de segmentación
¿Por qué aprender a programar en R?
R es un lenguaje y un entorno para la computación estadística y los gráficos y es altamente extensible. Es un lenguaje poderoso que proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas tales como modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento y capacidades gráficas. R permite a los usuarios gestionar y analizar datos con Hadoop con la utilidad RHadoop, en la que Hadoop se utilizará como almacén de datos y 'R' para análisis. R gana a SAS en cuanto a capacidad estadística, capacidad gráfica, costo y un amplio conjunto de paquetes, entre otras razones.
El conocimiento estadístico elemental y la aptitud cuantitativa y la afinidad por los números son los requisitos previos para que pueda comenzar a aprender programación R. Incluso los profesionales que no pertenecen a TI, como marketing, ventas y economía, que estén interesados en hacer una carrera en análisis, pueden aprender R. También es la habilidad más recomendada para los aspirantes a la ciencia de datos.
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El curso Edureka R Analytics ha sido especialmente seleccionado con expertos de la industria para ayudarlo a aprender habilidades R esenciales como carga de datos, manipulación de datos, análisis exploratorio de datos, visualización de datos, técnicas de regresión, análisis predictivo, minería de datos, análisis de sentimientos y uso de R's. herramientas de programación. Consulte las próximas fechas de lotes de R .
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