-
-
去学习 腾讯课堂提供服务
掌握某些知识点
学会某些技巧（或思路）
教学服务
1v1专属答疑服务
BAT专家面试辅导
课程详情
本课程首先介绍了数据分析的方法，然后介绍了数据分析的相关模型方法，进一步通过数据分析案例，学习到数据分析的思维，方法，模型实现。重点介绍了R语言在数据分析方面的应用，让读者能够快速的使用R语言进行数据分析，构建模型。（2行左右，介绍本课程重要性）
本课程分为17章，涵盖的主要内容有数据分析的基本流程；使用R语言获取数据的各种方式；数据分析中的数据处理与数据探索；然后介绍了常用的一些统计模型和机器学习模型的实现和应用，例如：生存分析模型的实现与应用；主成分分析的实现与应用；多维缩放的实现与应用等等，较后介绍了关于R数据分析的两个延伸内容，H2O机器学习；R语言爬虫.（本课程包括什么内容，各章节简单介绍，5行左右）
本课程内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者。另外，本课程也适用于，统计学，计算机，机器学习，数学等相关专业的本科，研究生使用。
● 数据分析的从业人员
● 统计，数学，经济学，计算机，财经等学科的本科生，研究生
● 互联网从业人员，比如产品经理
● R语言，数据分析的新手
● 有一定R语言经验的人
● 转行进入数据分析行业的人
● 其他任何感兴趣的人群
课程目录
01.数据挖掘项目的流程（1节）
02.数据的读取（1节）
03.缺失值的识别与处理（1节）
04.异常值（1节）
05.dlookr数据处理包（1节）
06.数据相关性（1节）
07.生存分析的基本内容（1节）
08.R语言生存分析（1节）
09.非参数的生存分析（1节）
10.主成分分析（1节）
11.多维缩放（1节）
12.线性回归模型（1节）
13.逻辑回归模型（1节）
14.聚类模型（1节）
15.R语言实现层次聚类（1节）
16.关联规则（1节）
17.随机森林（1节）
18.支持向机量（1节）
19.神经网络（1节）
20.文本挖掘（1节）
21.text2vec背景（1节）
22.DTF与TFIDF（1节）
23.社交网络分析（1节）
24.H2O机器学习（1节）
25.R语言爬虫（1节）
- R语言数据挖掘课程，H2O机器学习算法爬虫教学 79
- 去学习 去腾讯课堂学习
声明：本文由代码号课堂注册/游客用户【翠柔】供稿发布，最终权属和售后归腾讯课堂所有。本站不对用户发布的R语言数据挖掘课程，H2O机器学习算法爬虫教学信息内容原创度和真实性等负责。如内容侵犯您的版权或其他权益，请留言并加以说明。站长审查之后若情况属实会及时为您删除。本文作者：翠柔» /dmh/5549.html
