【Udemy中英字幕】R Ultimate 2024: R for Data Science and Machine Learning

R Ultimate 2024：用于数据科学和机器学习的 R

R 基础知识、数据科学、统计机器学习模型、深度学习、Shiny 等等（包含所有 R 代码）

讲师：Bert Gollnick

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你将学到什么

• 学习 R 的各个方面，从基础知识到数据科学，再到机器学习和深度学习
• 学习 R 基础知识（数据类型、结构、变量等）
• 学习 R 编程（编写循环、函数等）
• 数据导入和导出
• 基本数据操作（管道、过滤、结果聚合、数据重塑、集合操作、连接数据集）
• 数据可视化（学习不同的包，例如ggplot、plotly、leaflet、dygraphs）
• 高级数据操作（异常值检测、缺失数据处理、正则表达式）
• 回归模型（创建和应用回归模型）
• 模型评估（什么是欠拟合和过拟合？为什么将数据分为训练和测试？什么是重采样技术？）
• 正则化（什么是正则化？如何应用它？）
• 分类模型（了解不同的算法并学习如何应用逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机）
• 关联规则（学习apriori模型）
• 聚类（kmeans、层次聚类、DBscan）
• 降维（因子分析、主成分分析）
• 强化学习（置信上限）
• 深度学习（多目标回归、二元和多标签分类的深度学习）
• 深度学习（使用卷积神经网络学习图像分类）
• 深度学习（了解语义分割）
• 深度学习（循环神经网络、LSTM）
• 有关深度学习的更多信息，例如自动编码器、预训练模型……
• R/Shiny 用于 Web 应用程序开发和部署

要求

• 无需先验知识 – 只需热衷于获得新技能

描述

您希望能够使用 R 执行自己的数据分析吗？您想了解如何从数据中获取关键业务洞察吗？或者您想在这个令人惊叹的领域找到一份工作？在所有这些情况下，您都找到了正确的路线！

我们将从R 的基础知识开始，例如数据类型和结构、循环和函数编程、数据导入和导出。

然后我们将深入研究数据分析：我们将学习如何通过过滤、聚合结果、重塑数据、集合操作和连接数据集来操作数据。我们将发现用于呈现复杂数据的不同可视化技术。此外，还要了解如何呈现交互式时间序列数据或交互式地理空间数据。

涵盖了高级数据操作技术，例如异常值检测、缺失数据处理和正则表达式。

我们将涵盖机器学习的所有领域：回归和分类技术、聚类、关联规则、强化学习，以及可能最重要的回归深度学习、分类、卷积神经网络、自动编码器、循环神经网络……

您还将学习开发 Web 应用程序以及如何使用R/Shiny部署它们。

对于每个领域，详细展示了不同的算法：其核心概念在 101 个会话中呈现。在这里，您将了解该算法的工作原理。然后我们在实验室会议中一起实施它。我们开发代码，然后我鼓励您自己进行练习，然后您观看我的解决方案示例。有了这些知识，您就可以清楚地识别手头的问题并制定解决计划。

您将了解不同模型的优点和缺点以及何时使用哪一种。此外，您将知道如何将您的知识运用到现实世界中。

您将可以访问交互式学习平台，该平台将帮助您更好地理解这些概念。

在本课程中，代码永远不会通过复制/粘贴凭空出现。我们将一起开发每行重要的代码，我将告诉您为什么以及我们如何实现它。

看看一些示例讲座。或者访问我的一些交互式学习板。此外，还有 30 天退款保证，因此您现在参加课程没有风险。别等了。课程中见。

本课程适合谁：

• 有兴趣学习 R 的 R 初学者
• 想要加深知识的数据科学从业者
• 想要学习机器学习不同方面的开发人员