R pour la science des données : Fondations pour les scientifiques de données associés

Les données sont le moteur de la prise de décision moderne, et R est l'un des langages les plus puissants conçus spécifiquement pour les analyser. Si vous souhaitez faire la transition vers la science des données, établir une base solide en calcul statistique et en manipulation de données est votre première étape essentielle. Ce cours textuel vous guide de débutant absolu à un praticien confiant, prêt à relever les défis de la science des données de niveau associé. Vous lirez des explications claires, étudierez des exemples de code structurés et apprendrez à importer, nettoyer, visualiser et modéliser des données en utilisant des flux de travail R standard de l'industrie. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre les structures de données R fondamentales, y compris les vecteurs, les listes et les data frames. 2. Manipuler et nettoyer des ensembles de données désordonnés à l'aide des packages tidyverse modernes. 3. Créer des visualisations de données claires et informatives avec ggplot2 pour communiquer des idées. 4. Appliquer des concepts statistiques de base, des tests d'hypothèses et une analyse de régression à des scénarios du monde réel. 5. Construire et évaluer des modèles d'apprentissage automatique fondamentaux pour la classification et la prédiction. 6. Pratiquer l'écriture de fonctions R efficaces et réutilisables et la gestion de projets avec les meilleures pratiques de flux de travail modernes. Vous commencerez par les concepts de programmation de base et la terminologie avant de passer à la manipulation de données, à la visualisation et à l'apprentissage automatique introductif. Grâce à des explications écrites détaillées et à des exercices axés sur le code, vous développerez les compétences pratiques requises pour les rôles de données de niveau associé. Ce cours est conçu pour les débutants qui sont complètement nouveaux à la programmation ou à la science des données, ne nécessitant aucune expérience technique préalable. Commencez à lire dès aujourd'hui et construisez une base solide pour votre carrière en science des données.