เรียนรู้ R และกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความนิยมของภาษาโปรแกรม R เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

เนื่องจากมีเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลที่ดีกว่า การเขียนโปรแกรม R มีบทบาทสำคัญในสถิติ

อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ภาษานี้อาจสร้างความหงุดหงิดหากคุณไม่มีแนวทางที่ชัดเจนในการเรียนรู้ภาษานี้ ในอดีต คุณอาจมีปัญหามากมายในขณะที่เรียนภาษา R หรือภาษาอื่นๆ

เชื่อฉัน; คุณไม่ได้อยู่คนเดียว!

อย่าโทษตัวเองทั้งหมดหรือภาษา ปัญหาอาจอยู่ในแนวทางของคุณ วิธีที่คุณเรียนรู้บางสิ่งมีผลอย่างมากในการให้ผลลัพธ์สุดท้าย

หากคุณมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีและเหตุผลที่คุณควรเรียนรู้ภาษาใดภาษาหนึ่งโดยเฉพาะ โอกาสที่คุณจะมีความเชี่ยวชาญในภาษานั้นจะเพิ่มขึ้น ในทำนองเดียวกัน หากเป้าหมายและกลยุทธ์ของคุณไม่สอดคล้องกัน คุณอาจเบื่อกับภาษาและจบลงด้วยการเลิกใช้กลางคัน

เปรียบได้กับการเรียนภาษาพูด

ดังนั้น เมื่อคุณพร้อมที่จะเรียนรู้ R ให้เข้าใจแรงจูงใจของคุณตั้งแต่แรก ไม่ว่าจะเป็นการขยายความรู้หรือค้นหาอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถัดไป เตรียมกลยุทธ์และปรับให้เข้ากับเป้าหมายของคุณ

…และเริ่มเรียนรู้

ในบทความนี้ ฉันจะพูดถึงแหล่งข้อมูลที่ดีในการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรม R ซึ่งจะให้แนวทางที่ถูกต้องในการทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้น

แต่สิ่งแรกก่อนอื่น

ภาษาโปรแกรม R คืออะไร?

R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สสำหรับกราฟิกและการคำนวณทางสถิติ

ได้รับการพัฒนาในปี 1993 โดย Ross Ihaka และ Robert Gentleman มันคล้ายกับภาษาโปรแกรม – S. คุณสามารถพูดได้ว่าภาษาโปรแกรม R เป็นการนำ S ไปใช้งาน ซึ่งรวมความหมายของการกำหนดขอบเขตคำศัพท์ ซอฟต์แวร์เขียนด้วยภาษา C, R และ Fortran เป็นหลัก

R นำเสนอเทคนิคทางสถิติและกราฟิกที่หลากหลาย นอกเหนือไปจากความสามารถในการขยายได้สูง ประกอบด้วยการทดสอบทางสถิติแบบดั้งเดิม การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การจัดกลุ่ม และการจัดประเภท

จุดแข็งที่สำคัญอย่างหนึ่งของภาษา R คือความง่ายดายในการสร้างพล็อตคุณภาพสิ่งพิมพ์ที่ออกแบบมาอย่างดี ซึ่งรวมถึงสูตรและสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์

ความสามารถของ R

R เป็นชุดรวมประเภทหนึ่งที่ประกอบด้วยสิ่งอำนวยความสะดวกซอฟต์แวร์ที่คุณสามารถใช้สำหรับการคำนวณ การแสดงกราฟิก และการจัดการข้อมูล

ประกอบด้วย:

  • สถานที่จัดเก็บและจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
  • ชุดเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบบูรณาการ สอดคล้องกัน และมีขนาดใหญ่
  • ชุดตัวดำเนินการต่างๆ ที่มีประโยชน์ในการคำนวณอาร์เรย์ในเมทริกซ์เฉพาะ
  • ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ง่าย มีประสิทธิภาพ และได้รับการพัฒนามาอย่างดีพร้อมลูป เงื่อนไข และตัวแปรที่ผู้ใช้กำหนดเอง
  • สิ่งอำนวยความสะดวกแบบกราฟิกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและแสดงบนเอกสารหรือบนหน้าจอ
  • R สามารถขยายผ่านแพ็คเกจได้ ที่จริงแล้ว มีแพ็คเกจประมาณ 8 แพ็คเกจที่จัดหาโดยใช้การกระจายแบบ R ในขณะที่ไซต์ CRAN นั้นสามารถเพิ่มได้อีก
  • การทำงานร่วมกันข้ามแพลตฟอร์ม
  • แทนที่จะใช้คอมไพเลอร์ R ใช้ล่ามซึ่งช่วยให้การพัฒนาโค้ดง่ายขึ้น
  • มันเชื่อมโยงอย่างดีกับฐานข้อมูลที่แตกต่างกันและนำข้อมูลจาก MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite ฯลฯ
  • รวมเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสื่อสารรายงานในรูปแบบต่างๆ เช่น HTML, XML, CSV, PDF และไซต์แบบโต้ตอบด้วยแพ็คเกจ R
  • แพ็คเกจ R มาพร้อมกับรหัส ฟีเจอร์ และฟังก์ชันที่หลากหลายซึ่งปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การแสดงภาพ การนำเข้าข้อมูล และการจัดการ

R ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ R เกิดขึ้นในชุดของขั้นตอนต่างๆ ดังนี้

  • โปรแกรมหรือนำเข้า: การเขียนโปรแกรมด้วย R หรือคุณสามารถนำเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูลและไฟล์ไปยังสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ R
  • การแปลง: การจัดระเบียบข้อมูลเกิดขึ้นโดยการแปลงคอลัมน์เป็นตัวแปรระหว่างแถวเป็นการสังเกต สังเกตความสนใจของคุณ สร้างตัวแปรใหม่เป็นฟังก์ชันของตัวแปรปัจจุบัน และค้นพบสถิติการสังเกต
  • การสร้างภาพ: การแสดงข้อมูลในรูปแบบกราฟิกเพื่อรับรู้แนวโน้ม รูปแบบ และข้อยกเว้นข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
  • โมเดล: เครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเสริม เช่น เครื่องมือคำนวณหรือคณิตศาสตร์เพื่อตอบคำถามเชิงสังเกต
  • การสื่อสาร: การสื่อสารผลลัพธ์กับผู้อื่น ตั้งแต่การสร้างภาพไปจนถึงการสร้างแบบจำลอง ด้วยความช่วยเหลือจากพล็อตคุณภาพการพิมพ์ที่ง่ายต่อการผลิตเพื่อแบ่งปันกับทุกคนในโลก

ใครใช้ R และทำไม?

R ได้รับความไว้วางใจไม่เพียงแต่ในด้านวิชาการเท่านั้น แต่ยังได้รับความไว้วางใจจากบริษัทขนาดใหญ่ เช่น Google, Facebook, Airbnb, Uber และอื่นๆ ใช้ในการดูแลสุขภาพ การให้คำปรึกษา รัฐบาล ประกันภัย พลังงาน การเงิน สื่อ เกือบทุกที่ พวกเขาใช้สำหรับการอนุมานทางสถิติ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูล

  วิธีใช้ฟังก์ชัน QUERY ใน Google ชีต

คุณเห็นไหมว่าความต้องการ R อยู่ในหลายภาคส่วน นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลยังเป็นตัวกำหนดทิศทางของธุรกิจในปัจจุบันอย่างไม่ต้องสงสัย แม้ว่าจะมีเครื่องมือมากมาย แต่ R ก็โดดเด่น เป็นเพราะคุณอาจมี:

  • Excel และ PowerBI แต่ไม่มีความสามารถในการสร้างแบบจำลอง
  • Python นั้นยอดเยี่ยมสำหรับ AI และ ML แต่ไม่มีคุณสมบัติในการสื่อสาร
  • SAS นั้นดีสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติแต่ไม่ฟรี
  • Tableau นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการนำเสนอแบบกราฟิก แต่ต้องทำให้ดีขึ้นในการตัดสินใจและสถิติ

อย่างไรก็ตาม R เติมเต็มช่องว่างด้วยการนำเสนอเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมพร้อมความสมดุลที่ดีของการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์

ดังนั้นจึงเหมาะสมที่จะเรียนรู้ R สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลและแม้กระทั่งกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

และนี่คือเหตุผลที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ R เพื่อทำความเข้าใจข้อมูล ดำเนินการเปลี่ยนแปลง สร้างแนวทางที่ดีที่สุด และสื่อสารกับผู้อื่นผ่านรายงาน แดชบอร์ด หรือเว็บแอป ด้วยวิธีนี้ แพลตฟอร์มเดียวจะทำงานทั้งหมด

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่า R ทำงานอย่างไร และทำไมคุณควรไปหามัน แต่จะเรียน R ที่ไหน?

มันยากที่จะเรียนรู้?

หากคุณถามคำถามเหล่านี้กับฉันเมื่อสองสามปีก่อน ฉันคงตอบว่าใช่ มันค่อนข้างยากเนื่องจากโครงสร้างที่ซับซ้อน แต่ตอนนี้ มีการแนะนำแพ็คเกจเพื่อแก้ไขปัญหานี้ ซึ่งทำให้การจัดการข้อมูลง่ายขึ้นและใช้งานง่าย และการสร้างกราฟก็ค่อนข้างง่าย

แพ็คเกจอย่าง TensorFlow และ Keras ให้คุณสร้างเทคนิค ML ระดับไฮเอนด์ได้ คุณสามารถเรียก Python, C++ และ Java ใน R และเชื่อมต่อกับ Hadoop หรือ Spark และ R ก็มีการพัฒนาในแง่ของความเร็วในการคำนวณเช่นกัน

คุณต้องการเรียนรู้ R หรือไม่?

ฉันถือว่าใช่!

มาหาแหล่งข้อมูลดีๆ เพื่อเรียนรู้ R กันเถอะ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ R

รับทักษะ R ที่สามารถช่วยคุณสร้างอาชีพของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Datacamp. ในการเริ่มต้นหลักสูตร คุณไม่จำเป็นต้องมีความรู้หรือประสบการณ์ในสาขานี้มาก่อน

พวกเขาจะสอนคุณเกี่ยวกับภาษา R ที่หลากหลาย และวิธีที่คุณสามารถใช้เพื่อนำเข้า จัดการ แสดงภาพ และล้างข้อมูล ซึ่งเป็นทักษะพื้นฐานที่จำเป็น ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบ สัมผัสประสบการณ์จริงกับแพ็คเกจ R ที่มีชื่อเสียง เช่น ggplot2 พร้อมกับแพ็คเกจ Tidyverse เช่น reader และ dplyr

หลักสูตรนี้ยังจะแนะนำคุณเกี่ยวกับชุดข้อมูลจริงบางส่วนที่ช่วยให้คุณเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคทางสถิติที่จำเป็นในการเขียนฟังก์ชันและดำเนินการวิเคราะห์คลัสเตอร์ด้วยตัวเอง

สิ่งที่คุณต้องทำคือเริ่มต้นหลักสูตรนี้ พัฒนาทักษะ R และก้าวต่อไปเพื่อก้าวสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ พวกเขามีแหล่งข้อมูลการเรียนรู้มากกว่า 75 ชั่วโมง ซึ่งรวมถึงการแนะนำภาษาเพื่อใช้เป็นพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลหลักด้วยโครงสร้างข้อมูลทั่วไป เช่น เมทริกซ์ เวกเตอร์ กรอบข้อมูล ฯลฯ

การเขียนโปรแกรม R AZ

Udemy นำเสนอ R Programming AZ พร้อมแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติเพื่อช่วยให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรนี้แบ่งออกเป็น 8 ส่วน 82 การบรรยาย และใช้เวลาประมาณ 11 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์

พวกเขาสอน R ทีละขั้นตอน และคุณจะได้เรียนรู้แนวคิดอันมีค่าที่นำไปใช้ได้ทันทีหลังจากการบรรยายทุกครั้ง และสิ่งที่ยอดเยี่ยมอีกประการหนึ่งคือพวกเขาสอนแนวคิดด้วยความช่วยเหลือจากตัวอย่างสด การฝึกอบรมทั้งหมดเต็มไปด้วยความท้าทายในการวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งคุณจะต้องแก้ไขในระหว่างการบรรยายและการบ้านของคุณ

ทุกคนที่มีทักษะใดๆ สามารถเรียนรู้หลักสูตรนี้ได้ แต่คุณต้องเรียนรู้ภาษา R และรับมือกับความท้าทายที่น่าตื่นเต้น เนื้อหาของหลักสูตรจะสอนคุณเกี่ยวกับหลักการหลักและวิธีการสร้างตัวแปร เวกเตอร์ ลูป และฟังก์ชัน

นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการแจกแจงแบบปกติและการปฏิบัติด้วยข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสถิติ และข้อมูลกีฬา นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ R Studio และปรับแต่งตามความต้องการของคุณ

ในตอนท้ายของหลักสูตรนี้ คุณจะต้องติดตั้งแพ็คเกจ R และทำความเข้าใจตัวเลขขนาดใหญ่ จำนวนเต็ม คู่ ตัวอักษร และอื่นๆ หลักสูตรนี้ยังรวมถึงการสร้างภาพข้อมูลขั้นสูงโดยใช้ GGPlot2 พร้อมกับวิธีแก้ปัญหาการบ้านและบทเรียนโบนัส

สถิติกับR

Coursera เสนอหลักสูตรนี้ – สถิติกับ R Specialization เพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการสร้างแบบจำลอง การอนุมาน และเทคนิค Bayesian หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรฟรีและเปิดสอนโดย Duke University

  ช่วงเวลา Ally Grace คืออะไร?

หลักสูตรนี้จะได้รับทักษะต่างๆ เช่น การอนุมานทางสถิติ การถดถอยเชิงเส้นและสถิติ RStudio การเขียนโปรแกรม R การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ สถิติแบบเบย์ การถดถอยเชิงเส้นแบบเบย์ การอนุมานแบบเบย์ การวิเคราะห์การถดถอย และการเลือกแบบจำลอง

ความเชี่ยวชาญพิเศษจะสอนวิธีแสดงภาพและวิเคราะห์ข้อมูลในภาษาโปรแกรม R แล้วสร้างรายงานที่ทำซ้ำได้ คุณจะได้เรียนรู้การแสดงการอนุมานทางสถิติในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียวและดำเนินการสร้างแบบจำลองและเทคนิคอื่นๆ เพื่อตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง จัดระเบียบและแสดงภาพข้อมูลโดยใช้แพ็คเกจ R และวิจารณ์การตัดสินใจและการอ้างสิทธิ์ มันจะช่วยคุณสร้างพอร์ตโฟลิโอของคุณด้วยโครงการต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแสดงความรู้และทักษะของคุณนอกเหนือจากการได้งานที่ได้ค่าตอบแทนสูง

หลักสูตรระดับเริ่มต้นนี้ใช้เวลาประมาณ 7 เดือนจึงจะสำเร็จ โดยมีกำหนดการที่ยืดหยุ่น การบรรยายออนไลน์แบบเต็ม และใบรับรองที่แชร์ได้เมื่อสำเร็จ

เริ่มต้นกับ R

หลักสูตรอื่นโดย Coursera ในรายการนี้คือ – เริ่มต้นกับ R.

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรระดับเริ่มต้นที่ใช้เวลาประมาณ 2 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ และคุณสามารถเข้าถึงได้จากเดสก์ท็อปเท่านั้นโดยไม่ต้องดาวน์โหลด โครงการแนะนำนี้จะสอนพื้นฐานการเขียนโปรแกรม R เพื่อเริ่มขั้นตอนแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูล

ที่นี่ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ R Studio หรือ R GUI และโครงสร้างข้อมูลและประเภทต่าง ๆ ที่ใช้ในภาษานี้ สุดท้าย พวกเขาจะสอนวิธีติดตั้งแพ็คเกจ R และนำเข้าชุดข้อมูลของคุณไปยังเวิร์กสเปซของ R Studio

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็นในการทำโครงการนี้ให้เสร็จสิ้น แค่ความรู้พื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์ก็เพียงพอแล้ว ในโครงการแนะนำ พื้นที่ทำงานของคุณจะเป็นเดสก์ท็อประบบคลาวด์ที่คุณสามารถเข้าถึงได้จากเบราว์เซอร์ของคุณ ผู้สอนจะแนะนำคุณแบบแบ่งหน้าจอผ่านวิดีโอเพื่อให้คุณเข้าใจสิ่งต่างๆ ทีละขั้นตอน

ยูดาซิตี้

เรียนรู้การเขียนโปรแกรม R เพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย ยูดาซิตี้. ระยะเวลาโดยประมาณของหลักสูตรนี้คือ 3 เดือนโดยใช้เวลา 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ และไม่จำเป็นต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นที่เข้มงวด

หลักสูตรนี้รวมถึงการสอนวิธีเขียนโค้ดใน R, command line, SQL และ Git เพื่อให้คุณสามารถแก้ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลได้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของ SQL เช่น JOIN, sub-queries, and aggregations และใช้เพื่อตอบปัญหาทางธุรกิจ

เรียนรู้พื้นฐาน รวมถึงโครงสร้างข้อมูล ลูป ฟังก์ชัน และตัวแปร นอกจากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีแสดงข้อมูลผ่าน GGPlot2

โปรแกรมนี้ประกอบด้วยโครงการในชีวิตจริงพร้อมเนื้อหาที่สมจริงซึ่งพัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญ การสนับสนุนผู้ให้คำปรึกษา และบริการด้านอาชีพ เช่น ประวัติย่อและการตรวจสอบผลงาน ศึกษาตามตารางเวลาของคุณเอง และรับข้อเสนอแนะที่เป็นส่วนตัว เคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริง และคำแนะนำเพิ่มเติมสำหรับแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

นักวิทยาศาสตร์ ML กับ R

เชี่ยวชาญภาษา R เพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Datacamp. พวกเขามีหลักสูตรทั้งหมด 15 หลักสูตรพร้อมความพยายามมากกว่า 60 ชั่วโมงในการเรียนรู้ R ที่นี่; คุณจะพัฒนาชุดทักษะ R ของคุณด้วยกล่องเครื่องมือและดำเนินการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและอยู่ภายใต้การดูแล

พวกเขาจะสอนวิธีประมวลผลข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง ฝึกและแสดงภาพโมเดล และทดสอบประสิทธิภาพ นอกจากนี้ คุณจะช่วยปรับแต่งพารามิเตอร์เพื่อดำเนินการประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

ในขณะเดียวกัน คุณจะได้เรียนรู้สถิติ Bayesian Spark และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) พวกเขาจะสอนพื้นฐานแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการจำแนกประเภท วิธีที่คุณสามารถคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตผ่านการถดถอยเชิงเส้น การสุ่ม ฟอเรสต์ xgboost และตัวแบบเพิ่มเติม

นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับมิติ, การจัดกลุ่ม, ML ใน Tidyverse, การถดถอยโลจิสติก, การวิเคราะห์คลัสเตอร์, ML ที่มีเครื่องหมายคาเร็ต, โมเดลแบบต้นไม้, การสนับสนุนเวคเตอร์แมชชีน, การสร้างแบบจำลองหัวข้อ, การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และอื่นๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R

Edureka เสนอโปรแกรมการฝึกอบรม– การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R เพื่อช่วยให้คุณได้รับความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูล การสร้างภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ การขุด การวิเคราะห์ความรู้สึก และการถดถอย

การฝึกอบรมยังสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้ R Studio สำหรับกรณีศึกษาผ่านโซเชียลมีเดียและการค้าปลีก พวกเขาได้ออกแบบหลักสูตรนี้เพื่อเสนอทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ครอบคลุมแนวคิด R พื้นฐานไปจนถึงหัวข้อขั้นสูง เช่น ชุดแผนผังการตัดสินใจ การกรองการทำงานร่วมกัน และอื่นๆ

โมดูลจะแนะนำคุณผ่านคำศัพท์ที่สำคัญ เช่น ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ข้อมูล & ข้อมูล การวิเคราะห์ธุรกิจ และอื่นๆ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการนำเข้าข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ การจัดกลุ่ม การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก เทคนิค ML ภายใต้การดูแล ANOVA แพ็คเกจ R การสร้างพล็อต และอื่นๆ พร้อมกับงานโครงการ

  8 เว็บแอปพลิเคชันเสี่ยงภัยเพื่อฝึกฝนการแฮ็กอย่างถูกกฎหมาย

ในการเรียนหลักสูตรนี้ คุณต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับสถิติ ประกอบด้วยชั้นเรียนออนไลน์ 30 ชั่วโมง ซึ่งคุณจะได้รับการมอบหมายที่ใช้งานได้จริงเพื่อให้เสร็จสิ้นหลังจากแต่ละชั้นเรียน พร้อมด้วยการเข้าถึงหลักสูตรตลอดชีวิตด้วยการนำเสนอ การบันทึกในชั้นเรียน คู่มือการติดตั้ง และแบบทดสอบ รับใบรับรองเมื่อจบหลักสูตร

YouTube

เรียนรู้ R on YouTube กับ Barton Poulson ผู้สอนพื้นฐานของภาษา R และการคำนวณทางสถิติ

บทช่วยสอนครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น วิธีการติดตั้ง R, สิ่งต่างๆ เกี่ยวกับ R Studio, ฟังก์ชันพล็อต, แพ็กเกจ, ฮิสโตแกรม, แผนภูมิแท่ง, scatterplots, ฟังก์ชันสรุป, แผนภาพซ้อนทับ และฟังก์ชันอธิบาย

นอกจากนี้ เขายังสอนวิธีเลือกกรณีและปัญหา ปัจจัย รูปแบบข้อมูล วิธีป้อนข้อมูล นำเข้าข้อมูล แนวคิดของการจัดกลุ่มตามลำดับชั้น การถดถอย องค์ประกอบหลัก และอื่นๆ

Codecademy

Codecademy แนะนำแนวคิดพื้นฐานของภาษาการเขียนโปรแกรม R ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นเฉพาะในการเรียนรู้หลักสูตรนี้หรือความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น

ที่นี่ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดระเบียบข้อมูล แก้ไข และล้างกรอบข้อมูล พวกเขายังจะสอนให้คุณสร้างภาพข้อมูลและแสดงข้อมูลเชิงลึก นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้การทดสอบสมมติฐานและสถิติเพื่อความเป็นเลิศในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

หลักสูตรนี้ยังรวมถึงพื้นฐานของการรวมและการเข้าร่วมตารางด้วย dplyr; โหมดคำนวณ ค่าเฉลี่ย และค่ามัธยฐาน และสถิติ เช่น ควอร์ไทล์ พิสัยระหว่างควอไทล์ และควอนไทล์

คุณยังสามารถทดสอบความรู้ของคุณผ่านแบบทดสอบเพื่อเพิ่มความคมชัดของไวยากรณ์และหน่วยความจำ ใช้เวลาประมาณ 20 ชั่วโมงในการจบหลักสูตร และด้วยแผน Pro คุณสามารถรับใบรับรองได้

Datamentor

Datamentor หลักสูตรนี้รวมการเข้าถึงวิดีโอมากกว่า 45+ รายการ การบ้านแบบโต้ตอบ eBook ของ R Essentials และโปรเจ็กต์

โดยจะทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล กระบวนการ และขั้นตอนต่างๆ ที่คุณต้องทำเพื่อทำงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้เสร็จสมบูรณ์ เช่น การรับข้อมูล การสำรวจ การสร้างแบบจำลอง และการสื่อสารรายงาน

บทสรุป

ด้วยทรัพยากรที่มีอยู่มากมาย การเรียนรู้ภาษาโปรแกรม R จึงไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป สิ่งที่คุณต้องมีคือมีความหลงใหลในการเรียนรู้และมีความปรารถนาอย่างแรงกล้าที่จะก้าวเข้าสู่สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณเป็นมืออาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการหรือไม่? 💡

เรียนรู้ R ด้วยความช่วยเหลือของหลักสูตรที่น่าทึ่งดังกล่าวข้างต้น

เรื่องล่าสุด

x