Eğitim İçeriği

Birinci Gün: Dil Temelleri

  • Kurs Tanıtımı
  • Data Science HakkındaData Science Tanımı
  • Data Science Yapma Süreci.
  • R Language Tanıtımı
  • Değişkenler ve Türler
  • Kontrol Yapıları (Döngüler / Koşullu İfadeler)
  • R Scalas, Vektörler ve MatrislerR Vektörlerini Tanımlama
  • Matrisler
  • Dize ve Metin İşlemeKarakter veri tipi
  • Dosya G/Ç
  • Listeler
  • FonksiyonlarFonksiyonları Tanıtma
  • Kapanışlar
  • lapply/sapply fonksiyonları
  • Veri Çerçeveleri (DataFrames)
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar
  • İkinci Gün: Orta Seviye R Programming

    • Veri Çerçeveleri ve Dosya G/Ç
    • Dosyalardan veri okuma
    • Veri Hazırlama
    • Yerleşik Veri Kümeleri
    • GörselleştirmeGraphics Paketi
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / saçılma grafiği
    • Isı Haritası
    • ggplot2 paketi (qplot(), ggplot())
  • Dplyr ile Keşif
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar
  • Üçüncü Gün: İleri Seviye Programming R ile

    • R ile İstatistiksel Modellemeİstatistiksel Fonksiyonlar
    • NA ile Başa Çıkma
    • Dağılımlar (Binom, Poisson, Normal)
  • RegresyonDoğrusal Regresyonlara Giriş
  • Öneriler
  • Metin İşleme (tm paketi / Word bulutları)
  • KümelemeKümelemeye Giriş
  • KMeans
  • SınıflandırmaSınıflandırmaya Giriş
  • Naive Bayes
  • Karar Ağaçları
  • caret paketi ile Eğitim
  • Algoritmaları Değerlendirme
  • R ve Big DataR'yi veritabanlarına bağlama
  • Big Data Ekosistemi
  • Tüm bölümler için Laboratuvarlar
  • Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

    Temel programlama bilgisine sahip olmak tercih sebebidir.

    Kurulum

     21 Saat

    Katılımcı Sayısı


    Kişi Başına Fiyat

    Danışanlarımızın Yorumları (7)

    Yaklaşan Etkinlikler

    İlgili Kategoriler