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R語言數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)解析
體系課

R語言數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)解析

  • R語言

深入探索R語言數(shù)據(jù)建模的實戰(zhàn)之路

¥299
本課程包括
  • 4小時43分鐘的視頻隨時觀看
  • 可在APP隨時觀看
  • 結業(yè)證書
你將收獲
  • 掌握R語言數(shù)據(jù)建模的基礎知識:了解R語言的基本數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)處理方法,為數(shù)據(jù)建模打下堅實基礎。
  • 掌握多種數(shù)據(jù)建模算法和技巧:通過實戰(zhàn)案例,學員將學習線性回歸、決策樹、隨機森林等常見的數(shù)據(jù)建模算法,并掌握其在實際問題中的應用。
  • 提高數(shù)據(jù)建模的實戰(zhàn)能力:通過豐富的案例和實戰(zhàn)操作,學員將提高對數(shù)據(jù)建模的理解和應用能力,能夠獨立解決實際的數(shù)據(jù)建模問題。
  • 增強團隊協(xié)作和問題解決能力:通過小組討論和團隊項目,學員將學會與團隊成員合作,共同解決復雜的實際問題,提高問題解決能力。
課程介紹

在當今的數(shù)據(jù)驅動時代,R語言已成為數(shù)據(jù)建模和分析的重要工具。本課程《R語言數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)解析》將帶領您深入了解R語言在數(shù)據(jù)建模領域的實際應用,通過豐富的實戰(zhàn)案例,讓您掌握數(shù)據(jù)建模的技巧和方法。課程將首先介紹R語言的基本數(shù)據(jù)結構,包括向量、矩陣和數(shù)據(jù)框,以及數(shù)據(jù)導入和清洗的實用技巧。接著,我們將深入探討各種數(shù)據(jù)建模的方法和算法,如線性回歸、決策樹、隨機森林等。通過實戰(zhàn)案例,我們將演示如何使用R語言進行數(shù)據(jù)探索、特征選擇、模型訓練和評估等步驟。此外,課程還將介紹如何將R語言與其他工具和平臺集成,以提高數(shù)據(jù)建模的效率和準確性。通過本課程的學習,您將掌握R語言在數(shù)據(jù)建模中的實踐技巧和方法,提高對數(shù)據(jù)建模的理解和應用能力。無論您是數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家還是相關專業(yè)的學生,本課程都將為您提供寶貴的技能和知識,助您在數(shù)據(jù)建模領域取得更好的實踐效果。加入我們,共同探索R語言在數(shù)據(jù)建模領域的奧秘!

適合人群
  • 數(shù)據(jù)分析師:希望深入了解R語言在數(shù)據(jù)建模方面的應用,提高建模和數(shù)據(jù)分析的效率。
  • 數(shù)據(jù)科學家:希望掌握R語言的數(shù)據(jù)建模技巧,以便在項目中更好地應用。
  • 相關專業(yè)學生:對數(shù)據(jù)建模和R語言感興趣,希望深入了解數(shù)據(jù)建模的實戰(zhàn)應用。
  • R語言愛好者:希望通過學習數(shù)據(jù)建模,進一步提高R語言的實戰(zhàn)能力。
講師介紹
2017-2024 微軟MVP
擅長領域:
  • 數(shù)據(jù)挖掘與分析
  • 數(shù)據(jù)可視化
  • 深度學習
  • 機器學習
  • 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)決策
  • 商業(yè)分析
  • 計算機視覺
曾就職于平安人壽擔任資深數(shù)據(jù)挖掘專家,目前供職于世界百強企業(yè),負責數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)化運營、金融科技、創(chuàng)新規(guī)劃等項目及前沿研究。有13年的數(shù)據(jù)挖掘與分享相關工作的經(jīng)驗;曾經(jīng)從事過電商、電購、電力、游戲、金融和物流等行業(yè),熟悉不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特點。R語言資、python資深玩家,熟練掌握深度學習Tensorflow2框架,有豐富的大數(shù)據(jù)挖掘和可視化實戰(zhàn)經(jīng)驗。2017-2023年微軟MVP?!吨袊F(xiàn)場統(tǒng)計研究會大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分會》第一屆理事。 歷屆中國R語言大會特邀演講嘉賓。 書籍著作:《R語言與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)實踐之美:31位大數(shù)據(jù)專家的方法、技術與思想》《R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘》、《Keras深度學習:入門、實戰(zhàn)與進階》、《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘(微課)》和深度學習從入門到精通:基于keras(微課版)》
課程大綱
共0節(jié) 時長0分鐘 全部收起
part 1 線性回歸模型
共5節(jié) | 1小時25分鐘
  • 1、線性回歸模型及自定義函數(shù)
    21分鐘
  • 2、線性回歸模型lm函數(shù)詳解及簡單線性回歸案例演示
    13分鐘
  • 3、多項式及多元線性回歸模型
    17分鐘
  • 4、逐步回歸及模型判斷
    16分鐘
  • 5、廣義線性模型logit回歸
    19分鐘
part 2 聚類分析
共4節(jié) | 49分鐘
  • 1、聚類方法原理介紹
    10分鐘
  • 2、聚類算法R語言實現(xiàn)及K-均值聚類案例演示
    12分鐘
  • 3、利用K-means算法來檢測離群點
    9分鐘
  • 4、層次聚類案例詳解
    18分鐘
part 3 關聯(lián)規(guī)則
共5節(jié) | 1小時1分鐘
  • 1、關聯(lián)規(guī)則原理及R語言實現(xiàn)
    11分鐘
  • 2、關聯(lián)規(guī)則可視化arulesViz包介紹
    6分鐘
  • 3、超市購物例子-數(shù)據(jù)理解及數(shù)據(jù)可視化
    20分鐘
  • 4、建立關聯(lián)規(guī)則模型及規(guī)則可視化
    21分鐘
  • 5、關聯(lián)規(guī)則解讀補充
    3分鐘
part 4 KNN近鄰算法
共5節(jié) | 1小時2分鐘
  • 1、KNN近鄰算法原理及K值選擇
    13分鐘
  • 2、KNN近鄰算法R語言實現(xiàn)
    7分鐘
  • 3、案例演示:利用class包中的knn函數(shù)實現(xiàn)近鄰算法
    14分鐘
  • 4、案例演示:利用kknn函數(shù)及train函數(shù)實現(xiàn)近鄰算法
    7分鐘
  • 5、綜合案例演示
    22分鐘
part 5 主成分分析
共1節(jié) | 25分鐘
  • day3 主成分分析
    25分鐘
購課須知

課程有效期:

自購買課程之日起 365 天,部分參與營銷活動產(chǎn)品以活動規(guī)則為準,請同學在有效期內學習、觀看課程。

上課模式:

課程采取錄播模式,請注意自學課無班級微信群、班主任帶班及助教批改服務。

注:自學課不支持退款,確保你是真的需要再進行報名,報完名之后還請認真學習。