Hier sind einige großartige Neuigkeiten! Unser Kurs Data Analytics with R wurde aktualisiert, um mit den schnellen Veränderungen in der Analytics-Branche Schritt zu halten. Der R-Analytics-Kurs ist jetzt vollgepackt mit Modulen und Funktionen, mit denen Sie Tools und Techniken beherrschen können, die in der Branche routinemäßig eingesetzt werden.
Dieses Kurs-Upgrade findet zu einer Zeit statt, in der sich R zu einer beliebten Programmiersprache entwickelt hat, die von Unternehmen aufgrund ihrer Fülle an Paketen, statistischen Berechnungsfunktionen und grafischen Techniken zunehmend eingesetzt wird. Es ist auch die bevorzugte Sprache für Data Scientists, und das Erlernen der Datenanalyse mit R hilft Ihnen dabei, einen Data Science-Lernpfad einzuschlagen. Es besteht kein Zweifel, dass R-Programmierung Ihr Tor zu einer erfolgreichen Analytics-Karriere sein kann! Vor diesem Hintergrund wurde unsere Datenanalyse mit R-Kurs-Upgrade entwickelt, um Sie mit den besten Analysefähigkeiten der Branche auszustatten und Sie darauf vorzubereiten, die sich Ihnen bietenden Karrieremöglichkeiten optimal zu nutzen.
Verbesserte R Analytics-Kursfunktionen
Der bereits leistungsstarke R-Analysekurs wurde nun weiter ausgebaut und umfasst „dplyr“, kollaborative Filterung, statistische Maßnahmen im Zusammenhang mit k-means-Clustering und Entscheidungsbaumkonzepte. Hier sind die aktualisierten Kursfunktionen im Detail:
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- Einführung in verschiedene Themen wie Business Intelligence, Business Analytics, Daten, Informationen, Informationshierarchie.
- Verwenden des R-Pakets 'dplyr' in SQL-ähnlichen Joins.
- Ausführliche Erklärungen für statistische Kennzahlen im Zusammenhang mit der Clusterbildung von k-Mitteln, z. B. Cluster, Zentren, Tots, Insidess, Tot.withinss und Zwischen.
- Kollaboratives Filtern - Benutzerbasiertes kollaboratives Filtern (UBCF), objektbasiertes kollaboratives Filtern (IBCF).
- Entscheidungsbaumkonzepte wie Verunreinigungsfunktion, Gini-Index, Beschneiden, Entropie im Detail.
- Sie können auch an praktischen Projekten zur Warenkorbanalyse und Kundensegmentierung arbeiten, indem Sie Entscheidungsbäume, zufällige Gesamtstrukturen und logistische Regressionskonzepte verwenden.
Darüber hinaus bietet Ihnen das Kurs-Upgrade ein Bonus-Training in Form von Videos im eigenen Tempo zu folgenden Themen:
- Warenkorbanalyse
- Fallstudie zur Segmentierung
Warum R-Programmierung lernen?
R ist eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken und ist in hohem Maße erweiterbar. Es ist eine leistungsstarke Sprache, die eine Vielzahl statistischer Techniken wie lineare und nichtlineare Modellierung, klassische statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering und grafische Funktionen bietet. Mit R können Benutzer Daten mit Hadoop mit dem Dienstprogramm RHadoop verwalten und analysieren, wobei Hadoop als Datenspeicher und 'R' für Analysen verwendet wird. R überzeugt SAS unter anderem durch statistische Funktionen, grafische Funktionen, Kosten und eine Vielzahl von Paketen.
Grundlegendes statistisches Wissen sowie quantitative Eignung und Affinität zu Zahlen sind die Voraussetzungen, um mit dem Erlernen der R-Programmierung zu beginnen. Sogar Fachleute mit nicht-IT-Hintergrund wie Marketing, Vertrieb und Wirtschaft, die eine Karriere in der Analytik anstreben, können R lernen. Dies ist auch die am meisten empfohlene Fähigkeit für Data Science-Aspiranten.
Der Edureka R Analytics-Kurs wurde speziell mit Branchenexperten zusammengestellt, um Ihnen dabei zu helfen, wichtige R-Fähigkeiten wie das Laden von Daten, Datenmanipulation, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Regressionstechniken, Predictive Analytics, Data Mining, Stimmungsanalyse und Verwendung von R zu erlernen Programmierwerkzeuge. Überprüfen Sie die bevorstehenden R-Batch-Daten .
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