Course Outline

첫째 날: 언어 기초

    강좌 소개 Data Science 소개 Data Science 행위의 정의 과정 Data Science.
R Language 소개
  • 변수 및 유형
  • 제어 구조(루프/조건부)
  • R Scalars, 벡터 및 R 벡터를 정의하는 행렬
  • 매트리스
  • 문자열 및 텍스트 조작 문자 데이터 유형
  • IO 파일
  • 기울기
  • 기능 기능 소개
  • 폐쇄
  • lapply/sapply 기능
  • 데이터프레임
  • 모든 섹션에 대한 실험실
  • 2일차: 중급 R Programming
  • DataFrames 및 파일 I/O 파일에서 데이터 읽기 데이터 준비 내장 데이터 세트 시각화 그래픽 패키지 플롯() / barplot() / hist() / boxplot() / 산점도 히트 맵 ggplot2 패키지(qplot(), ggplot())
  • Dplyr를 사용한 탐색
  • 모든 섹션에 대한 실험실
  • 3일차: 고급 Programming R 사용

      NA 분포(이항, 포아송, 정규)를 다루는 R 통계 함수를 사용한 통계 모델링
    회귀 선형 회귀 소개
  • 권장사항
  • 텍스트 처리(tm 패키지 / Word구름)
  • 클러스터링 클러스터링 소개

      KMeans
    분류 분류 소개
  • 나이브 베이즈
  • 의사결정 트리
  • 캐럿 패키지를 사용한 훈련
  • 알고리즘 평가
  • R 및 Big Data R을 데이터베이스에 연결
  • Big Data 생태계
  • 모든 섹션에 대한 실험실

    Requirements

    • 기본 프로그래밍 배경이 선호됩니다.

    설정

    • 현대적인 노트북
    • 최신 R studio 및 R 환경 설치
     21 Hours

    Number of participants



    Price per participant

    회원 평가 (5)

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