Data Science i uczenie maszynowe z R: praktyczny przewodnik

Dane są siłą napędową nowoczesnego podejmowania decyzji, a R jest jednym z najpotężniejszych języków zaprojektowanych specjalnie w celu ich zrozumienia.Jeśli chcesz przejść do nauki danych i uczenia maszynowego bez zagubienia się w zbyt złożonej teorii, opanowanie R jest idealnym punktem wyjścia. Ten kurs tekstowy prowadzi od absolutnego początkującego do pewnego manipulowania danymi i trenowania modeli predykcyjnych.Dowiesz się, jak pisać czysty, nowoczesny kod R, uporządkować i przekształcić bałagan zbiorów danych oraz zastosować niezbędne algorytmy uczenia maszynowego do rzeczywistych scenariuszy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową składnię R, struktury danych i koncepcje programowania od podstaw; - Wyczyść i przekształć złożone zbiory danych za pomocą nowoczesnych narzędzi tidyverse, takich jak dplyr i tidyr; - Twórz profesjonalne wizualizacje danych za pomoćą gramatyki grafiki w ggplot2; - Buduj, oceniaj i dostrajaj modele uczenia maszynowego - Zastosuj techniki modelowania statystycznego, aby odkryć wzorce i relacje w swoich danych; - Ćwicz swoje umiejętności za pomocą praktycznych ćwiczeń pisemnych i rzeczywistych scenariuszy analizy danych. Zaczniesz od absolutnych podstaw składni R i typów danych, zanim przejdziesz do manipulacji danymi, wizualizacji i nowoczesnych przepływów pracy uczenia maszynowego.Każda koncepcja jest wyjaśniona za pomocą jasnego tekstu i praktycznych fragmentów kodu, które możesz czytać, analizować i stosować we własnym tempie. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, badaczy i początkujący, którzy chcą uczyć się nauki danych i uczenia maszynowego z R. Nie jest wymagane wcześniejsze programowanie ani doświadczenie statystyczne.Zacznij czytać już dziś i zbuduj solidne podstawy w nauce o danych opartych na R.