Hier is geweldig nieuws! Onze cursus Data Analytics met R is geüpgraded om gelijke tred te houden met de snelle veranderingen in de analyse-industrie. De R-analysecursus zit nu boordevol modules en functies die u zullen helpen bij het beheersen van tools en technieken die routinematig in de branche worden gebruikt.
Deze cursusupgrade komt op een moment dat R naar voren is gekomen als een populaire programmeertaal die in toenemende mate door bedrijven wordt geadopteerd vanwege zijn rijkdom aan pakketten, statistische rekenmogelijkheden en grafische technieken. Het is ook de voorkeurstaal voor datawetenschappers, en door data-analyse te leren met R kun je een Data Science-leertraject volgen. Het lijdt geen twijfel dat R-programmering uw toegangspoort tot een succesvolle analysecarrière kan zijn! Met dit in gedachten, is onze data-analyse met upgrade van de R-cursus ontworpen om u uit te rusten met de beste analytische vaardigheden in de branche en om u voor te bereiden op het optimaal benutten van de carrièremogelijkheden die op uw pad komen.
Verbeterde R Analytics-cursusfuncties
De reeds krachtige R-analysecursus is nu verder versterkt en omvat nu 'dplyr', collaboratieve filtering, statistische metingen die verband houden met k-mean-clustering en beslissingsboomconcepten. Hier zijn de verbeterde cursusfuncties in detail:
hoe je een klas singleton maakt
- Inleiding tot verschillende onderwerpen zoals Business Intelligence, Business Analytics, Data, Informatie, Informatiehiërarchie.
- Het R-pakket “dplyr” gebruiken in SQL-achtige joins.
- Uitputtende verklaringen voor statistische maatstaven die verband houden met clustering van k-gemiddelden, zoals cluster, centra, totss, insidess, tot.withinss en betweenss.
- Collaborative Filtering - User Based Collaborative Filtering (UBCF), Item Based Collaborative Filtering (IBCF).
- Beslisboomconcepten zoals onzuiverheidsfunctie, Gini-index, snoeien, entropie in detail.
- Je gaat ook aan de slag met praktische projecten op het gebied van marktkorfanalyse en klantsegmentatie, met behulp van beslissingsbomen, willekeurige bossen en logistieke regressieconcepten.
Daarnaast biedt de cursusupgrade u bonustraining in de vorm van zelfstudievideo's over de volgende onderwerpen:
- Marktkorfanalyse
- Segmentatie Case-Study
Waarom leren R-programmering?
R is een taal en omgeving voor statistische berekeningen en afbeeldingen en is zeer uitbreidbaar. Het is een krachtige taal die een breed scala aan statistische technieken biedt, zoals lineaire en niet-lineaire modellering, klassieke statistische tests, tijdreeksanalyse, classificatie, clustering en grafische mogelijkheden. Met R kunnen gebruikers gegevens beheren en analyseren met Hadoop met het hulpprogramma RHadoop, waarin Hadoop wordt gebruikt als gegevensopslag en 'R' voor analyses. R wint van SAS op onder meer statistische mogelijkheden, grafische mogelijkheden, kosten en uitgebreide set pakketten.
apache spark vergeleken met hadoop mapreduce
Elementaire statistische kennis en kwantitatieve aanleg en affiniteit voor getallen zijn de voorwaarden voor u om R-programmeren te leren. Zelfs professionals met een niet-IT-achtergrond, zoals marketing, verkoop en economie, die graag carrière willen maken in de analyse, kunnen R. leren.Het is ook de meest aanbevolen vaardigheid voor data science-aspiranten.
De Edureka R Analytics-cursus is speciaal samengesteld met experts uit de industrie om u te helpen essentiële R-vaardigheden te leren, zoals het laden van gegevens, gegevensmanipulatie, verkennende gegevensanalyse, gegevensvisualisatie, regressietechnieken, voorspellende analyse, datamining, sentimentanalyse en het gebruik van R's programmeertools. Bekijk de aankomende R-batchdata .
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
Gerelateerde berichten:
10 populairste technische vaardigheden om te beheersen in 2016
hashmap versus hashtabel in java