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課程簡介

第一天:語言基礎知識

  • 課程簡介
  • 關於數據科學
    • 數據科學定義
    • 執行數據科學的流程
  • 介紹 R 語言
  • 變數與類型
  • 控制結構(迴圈/條件判斷)
  • R 的純量、向量和矩陣
    • 定義 R 向量
    • 矩陣
  • 字串與文字處理
    • 字符數據類型
    • 檔案輸入輸出
  • 列表
  • 函式
    • 介紹函式
    • 閉包
    • lapply/sapply 函式
  • 資料框
  • 各章節的實驗練習

第二天:中階 R 編程

  • 資料框與檔案輸入輸出
  • 從檔案讀取數據
  • 數據準備
  • 內建數據集
  • 視覺化
    • 圖形函式庫
    • plot()、barplot()、hist()、boxplot()、散佈圖
    • 熱力圖
    • ggplot2 函式庫(qplot()、ggplot())
  • 使用 Dplyr 進行探索
  • 各章節的實驗練習

第三天:高階 R 編程

  • 使用 R 進行統計建模
    • 統計函式
    • 處理 NA 值
    • 分佈(二項分佈、泊松分佈、常態分佈)
  • 迴歸分析
    • 介紹線性迴歸
  • 推薦系統
  • 文字處理(tm 函式庫/詞雲)
  • 聚類
    • 聚類介紹
    • KMeans 演算法
  • 分類
    • 分類介紹
    • 樸素貝氏分類
    • 決策樹
    • 使用 caret 函式庫進行訓練
    • 評估演算法
  • R 與大數據
    • 連接 R 到資料庫
    • 大數據生態系統
  • 各章節的實驗練習

最低要求

  • 建議具備基礎編程背景

環境設置

  • 一台現代筆記型電腦
  • 安裝最新版本的 RStudio 和 R 環境
 21 小時

客戶評論 (7)

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