Data Science Fundamentals in R E-Learning Training

Bestel deze unieke E-Learning Data Science Fundamentals in R cursus online!
✔️ 1 jaar 24/7 toegang tot rijke interactieve video's, spraakopdrachten en voortgangsbewaking via rapportages en testen per hoofdstuk.
✔️ Leer de basisprincipes van data science en krijg praktische ervaring met R, de favoriete programmeertaal voor datawetenschappers.

Waarom kiezen voor deze opleiding?

R is wereldwijd een van de meest gebruikte en krachtige tools voor datawetenschap en statistische analyse. Deze cursus biedt je de kennis en vaardigheden die nodig zijn om met R te werken voor data-analyse, het oplossen van veelvoorkomende data science-problemen en het efficiënt beheren van data.

Wat je zult leren:

• Data-voorbereiding en -manipulatie: Ontdek hoe je data schoonmaakt, transformeert en voorbereidt voor analyse.
• Debugging en foutopsporing: Leer hoe je veelvoorkomende programmeerfouten in R oplost, zodat je code effectief en robuust is.
• Defensief programmeren: Begrijp hoe je je R-code defensief kunt schrijven om fouten te voorkomen en de leesbaarheid te verbeteren.
• Domeinspecifieke taalintegratie: Leer hoe je R kunt integreren met andere programmeertalen en tools voor geavanceerdere data-analyse.
• Data-analyse en visualisatie: Ontdek hoe je gegevens effectief analyseert en visualiseert met behulp van R-pakketten zoals ggplot2 en dplyr.

Deze cursus is ideaal voor iedereen die zijn carrière in datawetenschap wil starten en op zoek is naar een solide basis in het gebruik van R voor data-analyse.

Wie zou moeten deelnemen?

Deze training is perfect voor:

• Beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze R kunnen gebruiken voor data-analyse.
• Data-analisten die hun vaardigheden willen uitbreiden naar data science en statistische analyse.
• Statistici en onderzoekers die R willen gebruiken voor gegevensverwerking, analyse en visualisatie.
• Programmeurs en softwareontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in datawetenschap en willen leren werken met R.

Cursusinhoud

Introduction

Course: 11 Minutes

• Course Introduction
• What is Data Science?
• Examples of Data Science
• Sources of Data for Learning

Important R Basics

Course: 28 Minutes

• Data Frames
• The Structure Function str
• Summary Statistics
• Import JSON Data
• Foreach Looping

Data Management

Course: 32 Minutes

• Reshaping Data
• Merging Data
• Transposing Data
• Aggregating Data
• Basic Imputation
• Linear Fitted Imputation
• Categorize Continuous Variables

Data Analysis

Course: 45 Minutes

• Modeling for Data Science
• Linear Modeling
• Analysis of Variance
• The R coef Function
• The R fitted Function
• The R residuals Function
• The Variance-Covariance Matrix
• Confidence Intervals
• Fitting Generalized Linear Models
• Plotting Linear Models
• T-Test
• The TukeyHSD Test
• The predict Function

Time Series

Course: 8 Minutes

• Time Series
  The R forecast package

Practice: Data Science Fundamentals in R

Course: 15 Minutes

• Exercise: Using R for Data Science

Introduction

Course: 5 Minutes

• Course Introduction
• Supervised and Unsupervised Learning

Clustering

Course: 34 Minutes

• Multidimensional Scaling
• Hierarchical Clustering
• Hierarchical Clustering with corclust
• K-Means Clustering
• Selecting K for kmeans Clustering
• Clustering Large Applications (Clara)
• Fuzzy C-Means Clustering

Classification and Regression

Course: 1 Hour, 11 Minutes

• Classification Trees with rpart in R
• Regression Tree with rpart
• Classification Trees with the tree Package
• Regression Trees with the tree Package
• K-Nearest Neighbor Classification
• The randomForest Package
• Combining Random Forests
• Random Forests for Proximity Classification
• Partitioning Around Medoids (PAM)
• Naive Bayes Classifier
• Linear Discriminant Analysis (LDA)
• Quadratic Discriminant Analysis (QDA)
• Mixture Discriminant Analysis (MDA)
• Support Vector Machines (SVMs)
• Loess Regression
• Partial Least Squares Regression (PLS)
• Smoothing Splines

Boosting and Bagging

Course: 11 Minutes

• AdaBoost in R
• Bagging

Advanced Visualizations

Course: 15 Minutes

• Scatterplot Matrix in R
• Overlay Density Plots
• Scatterplot 3D Visualization in R

Practice: Machine Learning Examples in R

Course: 15 Minutes

• Exercise: Statistical analysis in R

Ga aan de slag met Data Science in R!

✔️ Leer op je eigen tempo met interactieve video's en praktijkgerichte oefeningen.
✔️ Test je kennis na elk hoofdstuk met toetsen om je voortgang te volgen.
✔️ Versterk je datawetenschapsvaardigheden en zet de eerste stap in je carrière als datawetenschapper.

Bestel nu jouw cursus en begin vandaag met het leren van data science in R!