Viele Menschen wenden sich R zu, um statistische Analysen durchzuführen. Es handelt sich um eine einfach zu verwendende Open-Source-Programmiersprache, die in vielen Branchen eingesetzt wird. R eignet sich auch gut für Datenvisualisierung, Zeitreihenanalyse und Visualisierung. R ist eine einfach zu bedienende Open-Source-Programmiersprache, die in vielen Branchen eingesetzt wird. Sie wird für viele Aufgaben verwendet, darunter statistische Analysen, Datenvisualisierung, Zeitreihenanalyse und Visualisierung. R eignet sich auch für Aufgaben wie Data Wrangling, prädiktive Modellierung und Text Mining und ist damit eine hervorragende Ergänzung für die Werkzeugkiste eines jeden Datenwissenschaftlers.
Contents
Der beste R-Kurs des Jahres 2024
Dies ist der beste auf dem Markt erhältliche R-Kurs, da es sich um eine Einführung in R handelt. Der Kurs soll den Studierenden beibringen, wie sie die Daten, die sie für ihre Forschung benötigen, erstellen und manipulieren können.
Zu den wichtigsten Themen des Kurses gehören:
- R Data Frames
- Machine Learning Projekt – K-means Clustering
- Daten Visualisierungsprojekt
- Machine Learning mit R – Logistische Regression
- Machine Learning mit R – K Nearest Neighbors
- Machine Learning mit R – Neural Nets
- Machine Learning mit R – K-means Clustering
- Schluss + BONUS ANGEBOTE
- Einführung zu Machine Learning mit R
- Daten Visualisierung mit R
Der beste R-Komplettkurs von 2024
R ist eine beliebte Programmiersprache für statistische Analysen, Data Mining und Modellierung. Es handelt sich um eine relativ neue Sprache, die für viele Datenwissenschaftler zum Standard geworden ist. Der Kurs hilft den Teilnehmern, mit der Programmiersprache R zu arbeiten, Datensätze zu organisieren, mit Variablen zu arbeiten und statistische Modelle anzuwenden. Der Kurs kann im Selbststudium absolviert werden und deckt ein breites Spektrum an Themen ab. Ein vollständiger R-Kurs, der auf dem Markt erhältlich ist
Zu den Hauptthemen des Kurses gehören:
- Konfidenzintervalle
- Mittelwertkennzahlen
- Hypergeometrische Verteilung
- Kovarianz & Korrelationskoeffizient für metrische Daten
- Download: Hypothesentest Zusammenfassungen
- Statistische Parametertests/Hypothesentests: Einführung
- R Projekt: Facebook-Prophet Algorithmus
- DataFrames: Echte Daten verarbeiten
- Einseitiger Hypothesentest für den Varianzwert
- Einseitiger Hypothesentest für den Erwartungswert
Der beste R-Rapid-Kurs des Jahres 2024
Es gibt einen neuen R-Kurs auf dem Markt, den Sie in nur wenigen Stunden erlernen können. Dieser Kurs ist eine vollständige Einführung in R mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, maschinellem Lernen und Visualisierung.
Zu den Hauptthemen des Kurses gehören:
- Machine Learning III: Train/Test & Bestimmtheitsmaß r²
- Listen
- Tidyverse: dplyr und tidyr zur Datenmanipulation/-bereinigung
- Fehlerklassifizierung
- Kontrollstrukturen
- Matrizen, Factors
- Klassifizierung III: Entscheidungsbäume
- DataTables
- R Notebooks, R MarkDowns, R Jupyter Notebooks
- Vektoren
Der beste R-Praxiskurs des Jahres 2024
Lernen Sie, wie Sie R für die Datenanalyse, die explorative Datenanalyse und die prädiktive Modellierung nutzen können. In diesem Kurs werden Kodierung, Datenmanipulation, Datenvisualisierung und Datenmodellierung behandelt.
Zu den wichtigsten Themen des Kurses gehören:
- Machine Learning: Klassifizierung (SVM + Entscheidungsbäume)
- Einleitung
- Machine Learning: Klassifizierung (Logistische Regression, KNN)
- Machine Learning (Teil 1): Regression
- Zeichenketten analysieren / Daten aus Strings extrahieren: Reguläre Ausdrücke
- Bonus: Karten erstellen
- Vorbereitung Crawler-Projekt: Exkurs HTML
- Echte Daten einlesen: Listen, Matritzen und DataFrames
- Neuronale Netze
- Daten einlesen: DataTable
Der beste R-Kurs für Einsteiger im Jahr 2024
Dieser Kurs richtet sich an alle, die noch nie mit R gearbeitet haben und lernen wollen, wie man mit dem Programm arbeitet. Es werden die Grundlagen von R behandelt, z. B. wie man es installiert, wie man die Konsole benutzt und wie man grundlegende Berechnungen durchführt. Der Kurs behandelt dann Aufgaben wie Datenmanipulation, Datenvisualisierung und die Verwendung fortgeschrittener Funktionen wie Pakete.
Zu den wichtigsten Themen des Kurses gehören:
- Projekt: Statistische Grundlagen
- Statistische Grundlagen
- Praxisprojekt: Lineare Regression
- Polynomiale Regression
- Einleitung
- Lineare Regression mit mehreren Variablen
- Random Forests
- Natural Language Processing
- Python: Natural Language Processing mit NLTK
- Praxisprojekt: Brustkrebs vorhersagen
