Machine LearningProgramming
Training Pelatihan Kursus Jasa Bimbingan Skirpsi Tesis Disertasi R Studio Master Class
Pelajari cara menggunakan bahasa pemrograman R untuk ilmu data dan pembelajaran mesin serta visualisasi data!
Apa yang akan Anda pelajari?
-
Program di R
-
Gunakan R untuk Analisis Data
-
Buat Visualisasi Data
-
Gunakan R untuk menangani file csv, excel, SQL atau web scraping
-
Gunakan R untuk memanipulasi data dengan mudah
-
Gunakan R untuk Algoritma Pembelajaran M
Persyaratan
-
Akses Komputer dengan hak download.
-
Keterampilan Matematika Dasar
Keterangan
Data Scientist telah menduduki peringkat pekerjaan nomor satu di Glassdoor dan gaji rata-rata seorang ilmuwan data adalah lebih dari $ 120.000 di Amerika Serika. Ilmu Data adalah karier yang bermanfaat yang memungkinkan Anda memecahkan beberapa masalah paling menarik di dunia!
Kursus ini dirancang untuk pemula yang lengkap tanpa pengalaman pemrograman atau pengembang berpengalaman yang ingin terjun ke Ilmu Data!
Kami akan mengajari Anda cara memprogram dengan R, cara membuat visualisasi data, dan cara menggunakan Machine Learning dengan R! Berikut beberapa topik yang akan kita pelajari:
- Pemrograman dengan R
- Fitur R Tingkat Lanjut
- Menggunakan R Data Frames untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks
- Gunakan R untuk menangani File Excel
- Pengikisan web dengan R
- Hubungkan R ke SQL
- Gunakan ggplot2 untuk visualisasi data
- Gunakan plotly untuk visualisasi interaktif
- Pembelajaran Mesin dengan R, termasuk:
- Regresi linier
- K Tetangga Terdekat
- K Berarti Pengelompokan
- Pohon Keputusan
- Hutan Acak
- Twitter Penambangan Data
- Neural Nets dan Deep Learning
- Mendukung Mesin Vectore
- dan banyak lagi!
Untuk siapa kursus ini:
- Siapa pun yang tertarik untuk menjadi Ilmuwan Data
Silabus Kursus :
-
-
Kurikulum Kursus
-
Apa itu Ilmu Data?
-
Pertanyaan Umum Kursus
-
Bagaimana Mendapatkan Bantuan dalam Kursus!
-
Selamat datang di Kursus
-
Instalasi dan Pengaturan
-
Prosedur Instalasi Windows
-
Prosedur Instalasi Mac OS
-
Prosedur Instalasi Linux/Unbuntu
-
Tinjauan Lingkungan Pengembangan
-
Catatan Kursu
-
Panduan untuk RStudio
-
Pengantar Dasar-dasar R
-
R Tipe Data Dasar
-
Dasar-dasar Vektor
-
Operasi Vektor
-
Operator Perbandingan
-
Pengindeksan dan Pengirisan Vektor
-
Mendapatkan Bantuan dengan R dan RStudio
-
Latihan Latihan Dasar R
-
Latihan Pelatihan Dasar R – Solusi Walkthrough
-
Pengantar Matriks R
-
Membuat Matriks
-
Aritmatika Matriks
-
Operasi Matriks
-
Pemilihan dan Pengindeksan Matriks
-
Matriks Faktor dan Kategoris
-
Latihan Latihan Matriks
-
Latihan Pelatihan Matriks – Solusi Solusi
-
Pengantar R Data Frames
-
Dasar-dasar Bingkai Data
-
Pengindeksan dan Pemilihan Bingkai Data
-
Gambaran Umum Operasi Bingkai Data – Bagian 1
-
Gambaran Umum Operasi Bingkai Data – Bagian 2
-
Latihan Pelatihan Bingkai Data
-
Latihan Pelatihan Bingkai Data – Solusi Solusi
-
Daftar Dasar
-
Pengenalan Data Input dan Output dengan R
-
File CSV dengan R
-
Catatan di R dengan Unduhan Excel
-
File Excel dengan R
-
SQL dengan R
-
Pengikisan Web dengan R
-
Pengantar Dasar-dasar Pemrograman
-
Operator Logika
-
if, else, dan else if Pernyataan
-
Latihan Latihan Pernyataan Bersyarat
-
Latihan Pernyataan Bersyarat – Solusi Walkthrough
-
Loop
-
Fungsi
-
Fungsi Latihan Latihan
-
Latihan Fungsi Latihan – Solusi
-
Pengantar Pemrograman R Tingkat Lanjut
-
Fitur R bawaan
-
Menerapkan
-
Fungsi Matematika dengan R
-
Ekspresi Reguler
-
Tanggal dan Stempel Waktu
-
Ikhtisar Manipulasi Data
-
Panduan Menggunakan Dplyr
-
Panduan Menggunakan Dplyr – Bagian 2
-
Operator Pipa
-
Catatan singkat tentang latihan Dpylr
-
Latihan Latihan Dplyr
-
Latihan Pelatihan Dplyr – Solusi Solusi
-
Panduan untuk Menggunakan Tidyr
-
Ikhtisar ggplot2
-
plot sebar
-
Barplot
-
plot kotak
-
2 Plotting Variabel
-
Koordinat dan Faceting
-
Tema
-
Latihan ggplot2
-
Solusi Latihan ggplot2
-
Proyek Visualisasi Data
-
Proyek Visualisasi Data – Solusi Solusi – Bagian 1
-
Panduan Solusi Proyek Visualisasi Data – Bagian 2
-
Ikhtisar Plotly dan Visualisasi Interaktif
-
Sumber daya untuk Plotly dan ggplot2
-
Pengantar Proyek Capstone
-
Panduan Solusi Proyek Capstone
-
PDF ISLR
-
Pengantar Pembelajaran Mesin
-
Pengantar Regresi Linier
-
Regresi Linier dengan R – Bagian 1
-
Regresi Linier dengan R – Bagian 2
-
Regresi Linier dengan R – Bagian 3
-
Pengantar Proyek Regresi Linier
-
ML – Proyek Regresi Linier – Solusi Bagian 1
-
ML – Proyek Regresi Linier – Solusi Bagian 2
-
Pengantar Regresi Logistik
-
Regresi Logistik dengan R – Bagian 1
-
Regresi Logistik dengan R – Bagian 2
-
Pengantar Proyek Regresi Logistik
-
Solusi Proyek Regresi Logistik – Bagian 1
-
Solusi Proyek Regresi Logistik – Bagian 2
-
Proyek Regresi Logistik – Solusi Bagian 3
-
Pengenalan K Tetangga Terdekat
-
K Tetangga Terdekat dengan R
-
Pendahuluan K Proyek Tetangga Terdekat
-
K Solusi Proyek Tetangga Terdekat
-
Pengantar Metode Pohon
-
Pohon Keputusan dan Hutan Acak dengan R
-
Pengantar Proyek Pohon Keputusan dan Hutan Acak
-
Solusi Proyek Metode Pohon – Bagian 1
-
Solusi Proyek Metode Pohon – Bagian 2
-
Pengantar untuk Mendukung Mesin Vektor
-
Dukung Mesin Vektor dengan R
-
Pengantar Proyek SVM
-
Mendukung Proyek Mesin Vektor – Solusi Bagian 1
-
Mendukung Proyek Mesin Vektor – Solusi Bagian 2
-
Pengantar K-Means Clustering
-
K Berarti Pengelompokan dengan R
-
Pengantar Proyek Pengelompokan K Means
-
K Means Clustering Project – Solusi Walkthrough
-
Pengantar Pemrosesan Bahasa Alami
-
Pemrosesan Bahasa Alami dengan R – Bagian 1
-
Pemrosesan Bahasa Alami dengan R – Bagian 2
-
Pratinjau
-
Pratinjau
-
Pratinjau
-
Proyek Neural Nets – Solusi
-
Selesai
