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课程详情
讲师简介
高山流水，擅长R语言使用，深圳大学研究生学历，现为某着名期货公司风险控制岗位负责人。在学期间，他曾使用R语言参与多项数据科学相关竞赛。工作后，他将R语言应用融入风险控制场景，能很好地实现各种统计分析方法和机器学习算法，并进行数据可视化。目前为止，他已有3年数据分析经验，累计分析订单100+。
课程概述
这是一门面向R语言使用者的入门课程。课程首先从数据类型和数据结构讲起，介绍了R中数据整理方法，主体部分则遵从统计学的学习路径，对描述性统计学、假设检验、方差分析、普通线性回归、logistic回归等内容进行了讲解，较后对R语言中ggplot2包在数据可视化方面的应用进行了介绍。
课程特色
1）内容层层递进，逐步深入，完整覆盖了R语言数据操作、数据分析以及数据可视化三大块的基础内容。
2）课程难度适中，由浅入深，不仅有助于初学者入门，还对数据科学中更为高阶的内容，以扩展的方式进行了介绍，为学员后期学习奠定基础。
课程目录
01.S01-1 R语言简介（1节）
02.S01-2 课程纲要（1节）
03.S02-1 赋值代码与命名规则（1节）
04.S02-2.1 数据类型（2节）
05.S02-2.2.2 数据框 列表（1节）
06.S02-2.3 数据维度 索引 名称（1节）
07.S02-2.4 常量 特殊值（1节）
08.S02-3.1 数学运算（1节）
09.S02-3.2 字符运算 逻辑运算（1节）
10.S02-3.3 条件和循环语句（1节）
11.S02-3.4 自定义函数（1节）
12.S02-3.5 包管理（1节）
13.S02-3.6 帮助 代码风格（1节）
14.S03-1.1 随机数生成（1节）
15.S03-1.2 rep seq函数（1节）
16.S03-1.3 抽样（1节）
17.1111（1节）
18.S03-2.2 批量数据导入 数据导出（1节）
19.S03-3.1 筛选样本和变量（1节）
20.S03-3.2 生成新变量 排序（1节）
21.S03-3.3 长宽数据转换（1节）
22.S03-3.4 数据合并（1节）
23.S04-1 描述性数据分析（1节）
24.S04-2 假设检验（1节）
25.S04-3 方差分析（1节）
26.S04-4 一般线性回归（1节）
27.S04-5 logistic回归（1节）
28.S05-1 变量分布与关系可视化（1节）
29.S05-2 图形细节调整（1节）
- R语言数据操作，数据分析以及数据可视化课程 89
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