【Udemy中英字幕】R Programming for Data Science- Practise 250 Exercises-Part2

数据科学 R 编程 – 练习 250 道题 – 第二部分

提升您的技能：R 编程中的高级挑战和专家见解！

讲师：Sheik Jamil Ahmed

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您将学到什么

• 通过解决各种练习，强化数据类型、控制结构和函数等关键概念，为 R 编程打下坚实的基础。
• 获得使用流行 R 库（例如 dplyr、ggplot2、tidyverse 和 caret）的实践经验，以有效地操作和可视化数据集。
• 应用数据整理技术来使用 R 清理、转换和组织真实世界的数据集。
• 通过使用 ggplot2 和其他可视化库创建富有洞察力和专业品质的图表来掌握数据可视化。
• 通过在 R 中执行描述性统计、假设检验和回归分析来增强您的统计分析技能。
• 探索 R 中可用的不同数据集并使用它们来练习机器学习算法，例如线性回归、分类和聚类。
• 通过识别常见错误并应用高效编码的最佳实践来调试和优化 R 代码。
• 通过解决反映数据分析和机器学习项目中的常见任务的练习，为应对现实世界的数据科学挑战做好准备。

探索相关主题

• R（编程语言）
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 对 R 编程的基本了解：熟悉 R 语法、变量、数据类型和基本函数。
• R 中的数据结构简介：了解向量、数据框和列表等常见数据结构。
• 渴望成为数据科学家
• 网络连接和笔记本电脑

描述

欢迎来到数据科学 R 编程 – 练习 250 道练习：第 2 部分！如果您已准备好将 R 编程技能提升到一个新的水平，那么本课程就是您期待已久的终极实践体验。本课程专为数据爱好者、有抱负的数据科学家和 R 程序员设计，为您带来250 个全新的挑战，将加深您对 R 编程、数据分析和机器学习的理解。

无论您是从第 1 部分继续学习还是刚从这里开始学习，本课程都承诺会吸引、挑战和提高您在 R 实际应用中的技能。深入研究解决问题的场景，练习高级技术，并准备好增强您的数据科学职业生涯！

您应该参加本课程的 10 个理由：

1. 250 个新练习：通过 250 个新挑战获得实践的动手经验，这些挑战将测试您的 R 编程技能。
2. 真实世界的数据科学场景：解决旨在模拟真实数据科学问题的练习，为您提供可在工作中应用的宝贵经验。
3. 高级 R 概念：本课程以基础 R 知识为基础，介绍数据可视化、统计分析和机器学习等更高级的主题。
4. 基于项目的学习：边做边学！每个练习都是一个小型项目，可以帮助您以简单、实用的方式理解复杂的概念。
5. 自主学习：无论您是全日制学生还是专业人士，都可以按照自己的速度灵活地学习。
6. 数据科学技能培养：加强您的 R 编程和数据科学能力，使您在就业市场上更具竞争力。
7. 即时反馈和解决方案：获取每个练习的详细解决方案和解释，以便您可以从错误中学习并快速提高。
8. 非常适合职业发展：无论您想成为数据科学家、分析师还是 R 程序员，本课程都将为您提供成功所需的专业知识。
9. 扩展您的数据科学工具包：学习有效地使用 R 进行数据操作、分析和可视化，这是任何数据科学专业人士的必备工具。
10. 支持性学习环境：受益于活跃的问答部分和对数据科学同样充满热情的学习者社区。

立即报名并通过“数据科学 R 编程 – 练习 250 道练习：第 2 部分”将您的 R 编程技能提升到新的水平！

本课程适合哪些人：

• 有抱负的数据科学家：那些希望在解决现实世界的数据科学问题的同时在 R 编程中打下坚实基础的人。
• 学生和学者：学习数据科学或相关领域的学习者，希望亲手练习 R 及其各种库和数据集。
• 数据驱动角色的专业人士：在商业分析、金融、医疗保健或营销等领域工作并希望使用 R 增强数据分析技能的个人。
• 自学者和编码爱好者：那些热衷于通过实践练习学习 R 编程并提高数据科学项目中编码能力的人。