Datenmodellierung mit dem Tidyverse in R

Unternehmen verlassen sich auf datengesteuerte Erkenntnisse, um strategische Entscheidungen zu treffen. Rohdaten sind jedoch nur dann wertvoll, wenn Sie wissen, wie sie modelliert werden. Zu verstehen, wie man die richtigen Fragen stellt und sie in robuste statistische Modelle umsetzt, ist eine entscheidende Fähigkeit für jeden aufstrebenden Datenanalysten oder Wissenschaftler. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Strukturierung, Analyse und Modellierung von Daten mit R und dem modernen Tidyverse-Ökosystem.Sie werden vom Schreiben grundlegender Abfragen zum Erstellen strukturierter prädiktiver Pipelines übergehen, die versteckte Muster und Beziehungen in Ihren Datensätzen aufdecken. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die grundlegende Terminologie der statistischen Modellierung und wie Sie Geschäftsfragen zu analytischen Ansätzen mappen können; Vorbereiten und Vorverarbeiten von Rohdaten mit modernen tidyverse-Tools wie dplyr und Rezepten; Erstellen und Auswerten von Vorhersagemodellen mit der standardisierten Parsnip-Schnittstelle; Analysieren Sie die Modellleistung und interpretieren Sie Ermitteln Sie mit strukturierten, explorativen Analysen versteckte Trends und Beziehungen in komplexen Datensätzen. Wenden Sie moderne Workflows an, um Ihren Modellierungscode sauber, reproduzierbar und einfach zu warten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten von Datenfragen und explorativer Analyse, bevor Sie in strukturierte Modellierungsframeworks eingeführt werden.Sie werden klare Erklärungen durchlesen, praktische R-Code-Snippets untersuchen und schriftliche Übungen durchführen, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die grundlegende Kenntnisse in R haben und strukturierte Datenmodellierung erlernen möchten. Keine vorherige Erfahrung mit fortgeschrittener Statistik oder maschinellem Lernen ist erforderlich.