R语言数据挖掘0基础小白入门课程

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R语言数据挖掘0基础小白入门课程
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课程介绍
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
讲师介绍
讲师团队
211统计
擅长统计各软件的操作、结构方程建模、各种算法等。集幽默与才华于一身。
课程详情
课程介绍
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。
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。
讲师介绍
本硕均毕业于国内知名211院 校,华中农业大学,本科数学专业,研究生统计学专业,6年以上R语言项目经验,擅长机器学习,统计模型,曾开发了多门R语 言相关课程,学员累计超过5000人,包括《shiny 初级教程》,《R包开发》,《H2O机器学习模型》,《信用评分模型开发》,《R语言文本挖掘》,《金融数据分析》,《R语言交互式绘图》,《h2oflow》,《BlogDown博客开发》等等。
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)

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